本文選題：紅外焦平面陣列 + 非均勻性校正�。� 參考：《紅外技術(shù)》2016年02期

【摘要】：針對傳統(tǒng)的紅外圖像非均勻性校正方法精度低,易破壞圖像細(xì)節(jié)和邊緣等缺點(diǎn),本文提出了一種新的基于全變分理論的紅外圖像非均勻性校正方法。在分析不同正則項(xiàng)對全變分模型去噪性能影響的基礎(chǔ)上,針對紅外圖像條紋非均勻性的幾何特征,對原有的全變分模型進(jìn)行了修正,使新模型既能約束圖像水平方向的梯度,又能保護(hù)圖像垂直方向的梯度。通過Split Bregman迭代最小化新的全變分模型,顯著降低了計算復(fù)雜度,使其能廣泛應(yīng)用于實(shí)時視頻序列。通過不同環(huán)境下對真實(shí)場景的實(shí)驗(yàn),表明該方法不但能有效地校正紅外圖像的條紋非均勻性,還能較大程度地保護(hù)住圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息。
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of traditional infrared image nonuniformity correction methods such as low accuracy, easy to destroy image details and edges, a new infrared image nonuniformity correction method based on total variational theory is proposed in this paper. Based on the analysis of the effect of different canonical terms on the denoising performance of the total variational model, the original total variation model is modified according to the geometric characteristics of the non-uniformity of the infrared image fringe, so that the new model can not only constrain the gradient of the horizontal direction of the image. It also protects the vertical gradient of the image. The new total variational model is minimized by split Bregman iteration, which greatly reduces the computational complexity and makes it widely used in real-time video sequences. Experiments on the real scene in different environments show that the proposed method can not only effectively correct the non-uniformity of the infrared image, but also protect the details and edge information of the image to a large extent.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：TP391.41;TN219

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2104719