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红外焦平面阵列非均匀性校正算法研究

作　者: 李丹红
导　师: 杨威
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 物理电子学
关键词: 红外焦平面阵列非均匀性校正多点逼近 BP神经网络
分类号: TN215
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

由于受加工材料和工艺水平等因素的影响,红外焦平面阵列普遍存在非均匀性问题,在图像上表现为空间噪声,严重影响了系统的成像质量,因此,非均匀性校正是当今红外焦平面阵列成像系统所必须解决的首要问题。本文首先介绍了非均匀性的定义和探测器的两种响应模型,并对常见的非均匀性校正方法进行了概述。常用的两点法是基于线性响应模型的,由于动态范围较窄,在工程应用中并不能完全满足需要。本文根据探测器响应曲线的非线性,将最小二乘多项式拟合法应用到非均匀性的校正中,得到一种基于S形曲线的多点逼近校正算法,扩大了校正的动态范围,从而也提高了校正精度。同时,本文分析了经典BP神经网络校正算法,从隐含层和训练初值选取两方面来考虑,介绍了改进后的校正算法。由于简单的均值滤波会造成图像的模糊,可以将区域隶属度的概念引入到隐含层的算法中,并利用梯度计算像元的期望输出值,能够较好的保存图像的边缘。以两点法得到的增益和偏移作为网络训练的初值可以加快网络的收敛速度,同时也提高了校正精度。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-13
  1.1 非均匀性的产生原因分析  7-9
  1.2 非均匀性校正的国内外发展现状  9-11
  1.3 本文主要工作和内容安排  11-13
第二章红外焦平面阵列非均匀性及校正方法概述  13-23
  2.1 非均匀性的定义  13-14
  2.2 红外探测器的响应模型  14-17
    2.2.1 线性响应模型  15-16
    2.2.2 非线性响应模型  16-17
  2.3 常见的非均匀性校正算法  17-21
    2.3.1 一点温度定标法  17-18
    2.3.2 两点温度定标法  18-19
    2.3.3 时域高通滤波法  19
    2.3.4 卡尔曼滤波法  19-21
    2.3.5 恒定统计平均法  21
  2.4 本章小结  21-23
第三章基于S 形曲线模型的多点逼近非均匀性校正算法  23-39
  3.1 几种常用的多点校正方法  23-27
    3.1.1 分段线性校正法  23-24
    3.1.2 埃尔米特插值校正法  24-26
    3.1.3 基于S 形曲线的校正方法  26-27
  3.2 基于S 形曲线模型的多点逼近校正算法  27-29
    3.2.1 校正算法的理论依据  27
    3.2.2 最小二乘多项式拟合的校正原理  27-29
    3.2.3 校正算法的实现  29
  3.3 盲元检测及补偿  29-32
    3.3.1 盲元的检测  30-31
    3.3.2 盲元的补偿  31-32
  3.4 仿真实验及结果分析  32-37
    3.4.1 对黑体图像的校正  32-34
    3.4.2 对实际场景图像的校正  34-37
  3.5 本章小结  37-39
第四章基于BP 神经网络的非均匀性校正算法分析  39-55
  4.1 BP 神经网络模型及经典的神经网络非均匀性校正算法  39-44
    4.1.1 BP 神经网络的网络模型和学习过程  39-41
    4.1.2 经典BP 神经网络的非均匀性校正算法  41-42
    4.1.3 归一化的BP 神经网络校正算法  42-44
  4.2 改进的BP 神经网络校正算法  44-46
    4.2.1 隐含层算法的改进  44-46
    4.2.2 迭代初值的选取  46
  4.3 仿真实验及结果分析  46-53
    4.3.1 算法的具体实现过程  46-47
    4.3.2 黑体图像的校正  47-51
    4.3.3 实际场景图像的校正  51-53
  4.4 本章小结  53-55
第五章总结与展望  55-57
致谢  57-58
参考文献  58-62

红外焦平面阵列非均匀性校正算法研究

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