基于BP神经网络的IRFPA改进型非均匀性校正算法

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来说，非均匀性校正技术是最为关键的红外信号处理技术之一。在尽量降低器件非均匀性的条
件下，利用信号处理技术对红外图像进行非均
匀性校正是一种行之有效的方法。
工艺水平的限制，每个光敏元的响应率不可能完伞一致，导致输出信号幅度不能完全一样（被
非均匀性自适应专炙正算法。首先，利用归一化思想对图像进行处理以利于选取迭代步
长；其次，优化隐含层结构以获得更接近于真实信号的期望信号。实验结果表明，该方
法在校正精灾、收敛速度和稳定性方面均优于传统的神经网络校正算法。
称为红外焦平面阵列的非均匀性）。这种非均匀
基于场景的非均匀性校正算法是目前人们研究的热点，其主要思想是通过对大量的图像序列进行统计和分析，从中提取出最接近真实
情况的红外图像。目前主要有恒定统计、人工神
ｔａｔｏｎａｒｄｉｉｌｎｅｕｒｔａｌｎｅｗｏｒｏｒｃｉｇｏｉｈｍｎｃｒｃｉｎｅｓｏｎ，ｃｖｅｇｋｃｒｅｔｏｎａｌｒｔｉｏｒｅｔｏｐｒｃｉｉｏｎｒｅｎｃａｅａｅｒｔｎｄｔｂｉｉｙｓａｌｔＫｅｙｏｒｗｄｓ：ｉｒｅｍａｇｉｎｆａｒｄｉｎｇ；ｉｒｒｄｏｃａｒａｎｆａｅｆａｌｐｌｎｅａｒｙ；ｎｅａｔｏｒｕｒｌｎｅｗｋ
ＣＨＥａｇＸＩＮＱｉｎ，ＯＮ６Ｊａ，ｏＡＳＣＢｉｎ１０５，ｉａＴｅＳｃｎａｅｆＣＩ，ｅｉｇ０８４ＣｈｎＪｊ
Ａｂｓｒｔａｃｔ：Ａｎｏｎｕｎｉｏｍｉｙｃｒｅｃｉｎａｌｒｔ — ｆｒｔｏｒｔｏｇｏｉｈｍｂａｓｄｅｏｎｎｅａｌｕｒｎｅｗｏｒｆｒｎｆａｒｆｃｌａｎｅｔｋｏｉｒｅｄｏａｐｌ
关键词：红外成像；红外焦平面阵列；神经网络
中图分类号：０３．４４文献标识码：Ａ３
ＤＯ：１．６／ｉｎ１７—７５０２４０Ｉ０９９ｊｓ．２８８．１．．４３．ｓ６２００
ＡｎＡｄａｉｅＭｅｈａｅｐｔｖｔｏｄＢｓｄｏｎＢＰｅａｅｗｏｋＮｕｒｌＮｔｒｆｒＮｏｕｎｉｏｍｉｙｏｒｃｉｎｏｎ— ｆｒｔＣｒｅｔｏｎｉＩｒｒｄＦａａｒａｎｆａｅｏｃｌＰｌｎｅＡｒｙｓ
ａｒｙ（ＰｒａｓＩＲＦＡ）ｉｐｏｏｅ．Ｆｒｔ，ｏｍａｉｅｄａｉｕｅｏｐｏｅｓａｍａｅＳｓｔｈｏｅａｓｒｐｓｄｉｌａｎｒｌｄｉｅｓｄｔｒｃｓｎｉｇＯａｏｃｏｓｓｙｚｓ
ｐｏｅｎｅａｔｖｔｐ．Ｔｈｎｔｅｓｒｃｕｅｏｈｄｅａｅｓｏｔｍｉｅｏｏｔｉｈｅｉｅｉｎａｒｐｒｉｔｒｃｉｅｓｅｅ，ｈｔｕｔｒｆｅｈｉｄｎｌｙｒｉｐｉｚｄｔｂａｎｔｅｄｓｒｄｓｇｌｔｍｏｅｃｏｅｔｈｅｌｉｎ１ｒｌｓｏｔｅｒａｇａ．ＴｈｘｅｉｅｔｌｒｓｌｈｗｓｔａｈｒｐｏｅｅｈＳｂｅｔｒｔｎｔｅｓｅｅｐｒｍｎａｅｕｔｓｏｈｔｔｅｐｏｓｄｍｔｏｄｉｔｅｈａｈ
陈强熊健曹伟
（国航天科工集团第二研究院，北京１０５）中０８４
摘要：提出了一种基于神经网络的红外焦平面阵列（ｆｒｄＦｃｌｌｎｒａ．ＲＰＩｒｅｏａＰａｅＡｒ＿ＩＦＡ）ｎａｙ
性将会导致系统的温度分辨率下降和目标图像
质量下降，限制ｒ红外焦平面阵列在高灵敏度
２０
文章编号：１７—７５２１）４０００６２８（ｏ２ｏ— ２－６８０
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０２－２１４
基于ＢＰ神经网络的ＩＰ改进型ＲＦＡ非均匀性校正算法
．
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在理想状况下，红外焦平面阵列接收均匀辐射后输出的信号幅度应该完全相同。但由于受材料缺陷、温条件下电路的稳定陛以及集成低
俭测方面的应用。对于高质量的红外成像系统