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BP神经网络用于大视场显示设备的畸变校正
被引量：
3
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作者
田立坤
刘晓宏
李洁
《电光与控制》
北大核心
2012年第12期43-46,57,共5页
大视场光电成像显示设备中会出现光学系统引起的图像几何畸变现象。为了提高显示设备畸变校正效果,并克服传统BP算法存在局部极小点、收敛速度慢等缺点,采用了基于优化理论的LM算法来改进传统BP神经网络算法。提出一种含有双层隐含层的B...
大视场光电成像显示设备中会出现光学系统引起的图像几何畸变现象。为了提高显示设备畸变校正效果,并克服传统BP算法存在局部极小点、收敛速度慢等缺点,采用了基于优化理论的LM算法来改进传统BP神经网络算法。提出一种含有双层隐含层的BP神经网络畸变校正方法,可在不确知畸变数学模型情况下,实现自适应地建立畸变图像与原始图像之间的高精度映射关系。在Matlab平台上进行算法的深入分析和比较。仿真结果表明,双隐含层BP神经网络算法易于实现、数据处理能力强、校正精度高。与多项式拟合方法的畸变校正模型相比,基于双隐含层BP神经网络算法的畸变校正模型的各项精度指标提升显著。
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关键词
畸变校正
大视场显示器
神经网络
多项式拟合
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职称材料
题名
BP神经网络用于大视场显示设备的畸变校正
被引量：
3
1
作者
田立坤
刘晓宏
李洁
机构
光电控制技术重点实验室
中国航空工业洛阳电光设备研究所
出处
《电光与控制》
北大核心
2012年第12期43-46,57,共5页
文摘
大视场光电成像显示设备中会出现光学系统引起的图像几何畸变现象。为了提高显示设备畸变校正效果,并克服传统BP算法存在局部极小点、收敛速度慢等缺点,采用了基于优化理论的LM算法来改进传统BP神经网络算法。提出一种含有双层隐含层的BP神经网络畸变校正方法,可在不确知畸变数学模型情况下,实现自适应地建立畸变图像与原始图像之间的高精度映射关系。在Matlab平台上进行算法的深入分析和比较。仿真结果表明,双隐含层BP神经网络算法易于实现、数据处理能力强、校正精度高。与多项式拟合方法的畸变校正模型相比,基于双隐含层BP神经网络算法的畸变校正模型的各项精度指标提升显著。
关键词
畸变校正
大视场显示器
神经网络
多项式拟合
Keywords
image distortion correction
large FOV display
neural network
polynomial fitting
分类号
V271.4 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
BP神经网络用于大视场显示设备的畸变校正
田立坤
刘晓宏
李洁
《电光与控制》
北大核心
2012
3
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