基于神经网络法的焦平面器件非均匀性校正技术研究

首先分析了传统的非均匀性校正方法的缺点,指出自适应校正红外焦平面器件非均匀性的必要性。根据焦平面器件非均匀性噪声特性和算法研究的需要,介绍了非均匀性失真图像的产生方法。在上述工作的基础上,研究了基于神经的自适应非均匀性校正算法,探讨了最近４领域像素平均、最近４邻域像素灰度加权和８邻域像素灰度加权等三种情况。实验结果表明,８邻域灰度加权算法校正效果较好。