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基于PM扩散的红外焦平面阵列神经网络非均匀校正算法
被引量：
4
1
作者
杨硕
赵保军
+1 位作者
毛二可
唐林波
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第11期2744-2750,共7页
该文针对红外图像中含有非均匀性噪声和高斯噪声的退化模型,提出了一种基于各向异性(Perona Malik,PM)扩散的神经网络非均匀校正(PM-NN-NUC)算法。建立了关于非均匀校正的极小化模型。通过对新模型的最陡下降方程和偏微分方程的推导,可...
该文针对红外图像中含有非均匀性噪声和高斯噪声的退化模型,提出了一种基于各向异性(Perona Malik,PM)扩散的神经网络非均匀校正(PM-NN-NUC)算法。建立了关于非均匀校正的极小化模型。通过对新模型的最陡下降方程和偏微分方程的推导,可以看出PM-NN-NUC算法利用了神经网络校正和PM扩散在滤波过程中的相似性,不仅直接用于产生神经网络校正的期望值,还作用于计算迭代步长,而校正系数又反作用于PM的扩散过程,更好地将PM扩散和神经网络校正统一地结合在一起。通过对实际含噪红外图像进行实验,证明新模型可抑制非均匀噪声,并防止图像产生退化。
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关键词
图像处理
神经网络非均匀校正法
各向异性扩散
最陡下降方程
偏微分方程
图像退化
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职称材料
题名
基于PM扩散的红外焦平面阵列神经网络非均匀校正算法
被引量：
4
1
作者
杨硕
赵保军
毛二可
唐林波
机构
北京理工大学电子与信息学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第11期2744-2750,共7页
文摘
该文针对红外图像中含有非均匀性噪声和高斯噪声的退化模型,提出了一种基于各向异性(Perona Malik,PM)扩散的神经网络非均匀校正(PM-NN-NUC)算法。建立了关于非均匀校正的极小化模型。通过对新模型的最陡下降方程和偏微分方程的推导,可以看出PM-NN-NUC算法利用了神经网络校正和PM扩散在滤波过程中的相似性,不仅直接用于产生神经网络校正的期望值,还作用于计算迭代步长,而校正系数又反作用于PM的扩散过程,更好地将PM扩散和神经网络校正统一地结合在一起。通过对实际含噪红外图像进行实验,证明新模型可抑制非均匀噪声,并防止图像产生退化。
关键词
图像处理
神经网络非均匀校正法
各向异性扩散
最陡下降方程
偏微分方程
图像退化
Keywords
image
processing
Neural
Network
Non-Uniformity
Correction
（NN-NUC）
algorithm
Perona
Malik
（PM）
diffusion
Steepest
descent
equation
Partial
Differential
Equation
（PDE）
image
fade
-out
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PM扩散的红外焦平面阵列神经网络非均匀校正算法
杨硕
赵保军
毛二可
唐林波
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
4
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