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基于PM扩散的红外焦平面阵列神经网络非均匀校正算法

杨硕 赵保军 毛二可 唐林波

杨硕, 赵保军, 毛二可, 唐林波. 基于PM扩散的红外焦平面阵列神经网络非均匀校正算法[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(11): 2744-2750. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01051
引用本文: 杨硕, 赵保军, 毛二可, 唐林波. 基于PM扩散的红外焦平面阵列神经网络非均匀校正算法[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(11): 2744-2750. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01051
Yang Shuo, Zhao Bao-Jun, Mao Er-Ke, Tang Lin-Bo. Neural Network Non-uniformity Correction for Infrared Focal Plane Array Based on Perona Malik Diffusion[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2013, 35(11): 2744-2750. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01051
Citation: Yang Shuo, Zhao Bao-Jun, Mao Er-Ke, Tang Lin-Bo. Neural Network Non-uniformity Correction for Infrared Focal Plane Array Based on Perona Malik Diffusion[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2013, 35(11): 2744-2750. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01051

基于PM扩散的红外焦平面阵列神经网络非均匀校正算法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01051

Neural Network Non-uniformity Correction for Infrared Focal Plane Array Based on Perona Malik Diffusion

  • 摘要: 该文针对红外图像中含有非均匀性噪声和高斯噪声的退化模型,提出了一种基于各向异性 (Perona Malik, PM)扩散的神经网络非均匀校正(PM-NN-NUC)算法。建立了关于非均匀校正的极小化模型。通过对新模型的最陡下降方程和偏微分方程的推导,可以看出PM-NN-NUC算法利用了神经网络校正和PM扩散在滤波过程中的相似性,不仅直接用于产生神经网络校正的期望值,还作用于计算迭代步长,而校正系数又反作用于PM的扩散过程,更好地将PM扩散和神经网络校正统一地结合在一起。通过对实际含噪红外图像进行实验,证明新模型可抑制非均匀噪声,并防止图像产生退化。
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-08-14
  • 修回日期:  2013-08-30
  • 刊出日期:  2013-11-19

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