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An Improved Non-uniformity Correction Algorithm for IRFPA Based on Neural Network Un algorithme amélioré de correction de non-uniformité pour l'IRFPA basé sur un réseau neuronal

Shao-sheng DAI, Tian-qi ZHANG

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Résumé:

Visant les inconvénients de l'algorithme de correction de non-uniformité (NUC) des réseaux neuronaux traditionnels tels que la convergence lente, la faible précision de correction et la difficulté à répondre aux exigences des applications d'ingénierie en temps réel du système d'imagerie infrarouge, un algorithme NUC amélioré pour les réseaux à plan focal infrarouge (IRFPA) basé sur un réseau neuronal est proposé. L'algorithme est basé sur une réponse linéaire du détecteur, et afin de réaliser une convergence rapide et synchronisée des paramètres de correction, chaque donnée d'image originale est normalisée à une valeur proche de un. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode a une vitesse de convergence plus rapide et un meilleur effet de vision que les algorithmes traditionnels, et qu'elle est mieux appliquée dans des projets pratiques.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Electronics Vol.E92-C No.5 pp.736-739
Date de publication
2009/05/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1353
DOI
10.1587/transele.E92.C.736
Type de manuscrit
LETTER
Catégories
Optoélectronique

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