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基于亚像素配准的神经网络非均匀性校正
被引量：
3
1
作者
徐全飞
冯旗
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期1033-1039,共7页
红外焦平面存在严重影响成像质量的非均匀性,本文使用基于亚像素配准算法和动量项BP神经网络的非均匀性校正算法进行校正。对短波红外相机成像过程中,由于相机视轴与成像目标位置的相对偏移(由相机安装平台晃动所致),使用基于矩阵乘法...
红外焦平面存在严重影响成像质量的非均匀性,本文使用基于亚像素配准算法和动量项BP神经网络的非均匀性校正算法进行校正。对短波红外相机成像过程中,由于相机视轴与成像目标位置的相对偏移(由相机安装平台晃动所致),使用基于矩阵乘法的亚像素配准算法进行配准;为了加速算法收敛,采用两点法来对校正系数进行初始化;为了改善BP神经网络容易陷入局部最优值,采用增加动量项的方法来改善校正效果。通过仿真实验可以看出提出的算法消除了传统神经网络校正方法存在的鬼影和边缘模糊等问题,获得了良好的校正效果,同时提高了算法的收敛速度。为短波红外图像数据后期处理提供了良好的基础。
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关键词
非均匀性
亚像素配准
动量项bp神经网络
收敛速度
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职称材料
题名
基于亚像素配准的神经网络非均匀性校正
被引量：
3
1
作者
徐全飞
冯旗
机构
中国科学院上海技术物理研究所
出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期1033-1039,共7页
基金
全球变化与海汽相互作用专项(No.GASI-03-03-01-01)资助
文摘
红外焦平面存在严重影响成像质量的非均匀性,本文使用基于亚像素配准算法和动量项BP神经网络的非均匀性校正算法进行校正。对短波红外相机成像过程中,由于相机视轴与成像目标位置的相对偏移(由相机安装平台晃动所致),使用基于矩阵乘法的亚像素配准算法进行配准;为了加速算法收敛,采用两点法来对校正系数进行初始化;为了改善BP神经网络容易陷入局部最优值,采用增加动量项的方法来改善校正效果。通过仿真实验可以看出提出的算法消除了传统神经网络校正方法存在的鬼影和边缘模糊等问题,获得了良好的校正效果,同时提高了算法的收敛速度。为短波红外图像数据后期处理提供了良好的基础。
关键词
非均匀性
亚像素配准
动量项bp神经网络
收敛速度
Keywords
non-uniformity
sub-pixel registration
momentum term B P neural network
convergence speed
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于亚像素配准的神经网络非均匀性校正
徐全飞
冯旗
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2017
3
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