基于智能計算的紅外圖像非均勻性校正方法研究.pdf

1、紅外焦平面陣列是現(xiàn)代紅外成像系統(tǒng)的關(guān)鍵部件，但是其中每個單元對同樣輻射的響應(yīng)不一致導(dǎo)致了非均勻性的產(chǎn)生，表現(xiàn)在圖像上就是種類繁雜的頻率不同的噪聲，也因此成為扼制紅外成像系統(tǒng)輸出清晰可辨的圖像的最主要原因。在實際應(yīng)用中，考慮圖像可視性的要求，以及后續(xù)處理的需要，對非均勻性的校正是十分必要的。
　　由于現(xiàn)實中含有非均勻性的紅外圖像較難獲得，故本文首先在分析了紅外圖像噪聲特點的基礎(chǔ)上，通過添加隨機噪聲來模擬圖像的非均勻性，也通過調(diào)整噪聲

2、的參數(shù)來說明非均勻性大小對圖像質(zhì)量的影響。
　　本文的主要工作是對一種典型的基于場景的校正方法，也就是結(jié)合了智能計算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正法進(jìn)行研究及改進(jìn)。在對經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非均勻性校正算法的研究中發(fā)現(xiàn)，隱含層算法的選取和校正參數(shù)初值的確定極大的影響了算法的收斂速度和校正效果。
　　傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正法中，隱含層的作用是通過對中心像素的四鄰域求取算術(shù)平均作為期望輸出去更新校正參數(shù)的，該方法簡單，易于計算，不過忽略了鄰域像素對中心像素的影

3、響程度。因此提出以下改進(jìn)方法：
　?。?）選定窗口大小，對窗口內(nèi)中心像素的所有鄰域像素進(jìn)行算術(shù)平均，計算期望輸出；
　?。?）對窗口內(nèi)的鄰域像素求加權(quán)平均作為期望輸出，其中權(quán)值的計算是根據(jù)鄰域像素與中心像素的灰度差值得到的；
　?。?）同樣是在固定大小窗口內(nèi)，利用模糊邏輯中的隸屬度函數(shù)把中心像素的鄰域進(jìn)行分類，然后按區(qū)域?qū)傩圆煌_定權(quán)值，再求加權(quán)平均作為期望輸出。
　　校正參數(shù)的初值一般是用初始的隨機小數(shù)或者按先