2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、紅外焦平面陣列(Infrared Focal Plane Array,IRFPA)現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于各種紅外成像系統(tǒng)中。但由于制造工藝的限制,使得焦平面陣列上各探測(cè)單元對(duì)于同一輻照的光電響應(yīng)不完全一致,即產(chǎn)生固定圖案噪聲(Fixed-Pattern Noise,F(xiàn)PN),它嚴(yán)重影響了紅外系統(tǒng)的成像質(zhì)量。并且隨著時(shí)間的推移該噪聲還會(huì)緩慢漂移,因此無(wú)法在出廠之前做一個(gè)準(zhǔn)確的標(biāo)定。這就要求我們必須在使用的過(guò)程中進(jìn)行校正,實(shí)踐證明這種方法也是行之有

2、效的。本文根據(jù)探測(cè)器的不同工作條件,提出了七種基于場(chǎng)景的紅外焦平面陣列非均勻校正算法,具體如下:
   ⑴提出了一種改進(jìn)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非均勻校正算法。它在原始算法的基礎(chǔ)上構(gòu)造了一個(gè)代價(jià)函數(shù)以準(zhǔn)確確定出步長(zhǎng)因子的大小,并且能夠?qū)ζ溥M(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,使得每次迭代過(guò)程中校正參數(shù)的更新值都為最優(yōu)。因此,算法的收斂速度快,校正出的圖像質(zhì)量也較好。
   ⑵提出了一種基于維納濾波的非均勻校正算法。首先根據(jù)實(shí)際情況確定一個(gè)輸出延遲,以

3、決定應(yīng)該使用多少幀觀測(cè)圖像進(jìn)行預(yù)測(cè),然后利用維納濾波并借助前后幀信息對(duì)當(dāng)前幀進(jìn)行多次估計(jì),最后取其均值作為此幀的最終校正結(jié)果。由于本算法能夠充分利用過(guò)去和將來(lái)的場(chǎng)景信息,因而可以有效去除固定圖案噪聲。但該算法輸出會(huì)有延遲,所以適用于對(duì)實(shí)時(shí)性要求不嚴(yán)格的場(chǎng)合。
   ⑶提出了一種基于數(shù)字全變分濾波的非均勻校正算法。鑒于數(shù)字全變分濾波的執(zhí)行過(guò)程一般都是自我迭代,而考慮到校正算法的實(shí)時(shí)性要求,無(wú)法對(duì)單幀圖像實(shí)施多次處理。為此我們把圖像

4、的空間迭代轉(zhuǎn)化為序列的時(shí)間遞推。這樣不但可以滿足實(shí)時(shí)性的要求,而且算法在遞推過(guò)程中會(huì)逐漸獲得令人滿意的校正效果。
   ⑷提出了一種基于穩(wěn)態(tài)卡爾曼濾波的非均勻校正算法。它可以根據(jù)固定圖案噪聲的特點(diǎn)離線計(jì)算出濾波器的增益矩陣,并且算法的校正過(guò)程是逐幀迭代進(jìn)行,因此大大降低了計(jì)算復(fù)雜度和存儲(chǔ)占用量,有利于算法的實(shí)時(shí)處理。此外,該算法對(duì)遞推公式的初始值如何選取并不敏感,更加適用于初始條件不明確的場(chǎng)合。
   ⑸提出了一種基于焦

5、平面陣列讀出結(jié)構(gòu)的非均勻校正算法。它首先給探測(cè)器和讀出電路分別建立響應(yīng)模型,然后依據(jù)該模型順次對(duì)兩者實(shí)現(xiàn)非均勻校正。由于算法充分利用了焦平面陣列的先驗(yàn)知識(shí),因此可以在復(fù)雜度增加不大的前提條件下更好地校正紅外圖像。
   ⑹提出了一種基于粒子濾波的非均勻校正算法。它首先使用粒子采樣噪聲參數(shù)可能的取值狀態(tài),然后再通過(guò)狀態(tài)空間模型對(duì)這些粒子進(jìn)行預(yù)測(cè)和更新,最后把粒子狀態(tài)的加權(quán)平均作為對(duì)噪聲參數(shù)的估計(jì)。該算法是對(duì)卡爾曼濾波算法的擴(kuò)展,不

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