李晶
- 作品数：3 被引量：8H指数：2
- 供职机构：西南技术物理研究所更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 一种积分时间自适应调整的非均匀性校正算法被引量：4
- 2013年
- 提出一种实时校正方法,在非均匀性校正的过程中根据当前场景信息自适应调整积分时间.首先获取不同积分时间下的背景噪音并进行存储,根据特定的阈值控制积分时间的切换;进而将探测器输出减去相应积分时间下的背景噪音后作为神经网络的输入,从而不断地更新校正参量.这样既能有效弥补神经网络校正算法在低频噪音占优时的不足,降低由于积分时间改变引起的非均匀性,又能够补偿系统的温漂.对真实的红外图像序列实验表明,文中提出的算法在积分时间切换的同时可以得到合适的校正参量,并保证校正后的图像质量,能够实现实时校正.
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- 关键词：红外焦平面神经网络积分时间
- 自适应时间常数的时域高通滤波校正算法被引量：1
- 2013年
- 针对时域高通滤波非均匀性校正算法中存在只对偏移响应系数进行校正、难以选取合适的时间常数以及滤波后图像细节不清晰等问题,本文通过分析时间常数对算法校正效果的影响,提出了一种改进的时域高通滤波非均匀性校正算法。首先采用离线采集的非均匀性噪声底图对红外焦平面阵列的原始输出图像进行预处理,去除部分固定模式噪声,保证了增益的均匀性;然后通过运动检测环节判断场景运动是否充分,根据运动程度自适应选取时间常数构造低通滤波器;最后运用高频提升滤波达到提升红外图像整体的亮度和增强目标细节的效果。对真实的红外视频图像实验表明,通过自适应选取时间常数有效地抑制了目标退化和伪像现象,且算法的收敛速度快,校正后图像细节清晰,有利于工程实时应用。
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- 关键词：红外焦平面阵列时间常数
- 改进的卡尔曼滤波非均匀性校正算法被引量：3
- 2012年
- 针对基于卡尔曼滤波(Kalman filtering,KF)的红外焦平面非均匀性校正算法的计算量和存储量较大,不利于实时性校正的缺点,提出一种改进的卡尔曼滤波非均匀性校正算法。该算法通过线性递归滤波器修正了观测方程,用每一帧块图像的统计均值来代替卡尔曼滤波校正算法中的观测矩阵,使增益矩阵得到简化。Matlab仿真实验结果证明:该算法的校正效果与传统的卡尔曼滤波校正算法相当,但大大减少了计算量和存储空间。
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- 关键词：红外焦平面阵列非均匀性卡尔曼滤波粗糙度
