Advertisement

关于场景驱动的IRFPA非均匀性校正算法的研究.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本论文探讨了基于场景信息改进红外焦平面阵列（IRFPA）非均匀性的校正方法，提出了一种新的算法以提升图像质量与系统性能。 本段落提出了一种结合时空滤波的非均匀性校正算法。该算法首先使用全局滤波器将输入的原始非均匀性图像分为空间高频和低频两部分，然后利用高频成分来估计非均匀性校正参数。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于场景驱动的IRFPA非均匀性校正算法的研究.pdf
    优质
    本论文探讨了基于场景信息改进红外焦平面阵列（IRFPA）非均匀性的校正方法，提出了一种新的算法以提升图像质量与系统性能。 本段落提出了一种结合时空滤波的非均匀性校正算法。该算法首先使用全局滤波器将输入的原始非均匀性图像分为空间高频和低频两部分，然后利用高频成分来估计非均匀性校正参数。
     
  • 红外成像非均匀性校正算法与FPGA实现的研究.pdf
    优质
    本文探讨了红外成像系统中非均匀性的校正方法，并详细介绍了基于FPGA平台实现这些算法的技术细节和实验结果。 本段落探讨了基于神经网络的非均匀性校正算法，并分析了该算法中存在的缺陷及其原因。在此基础上，对现有的神经网络方法进行了改进：首先使用引导滤波来计算预测图像，在平滑图像的同时保留边缘信息，从而在提高校正效果的同时有效减少“鬼影”现象的发生。
     
  • 基于FPGA的红外图像非均匀性校正方法研究-论文
    优质
    本文探讨了在FPGA平台上实现红外图像非均匀性校正的方法，旨在提高红外成像系统的性能和稳定性。通过实验验证了所提算法的有效性和实用性。 基于FPGA的红外图像非均匀校正实现方法探讨了如何利用现场可编程门阵列(FPGA)技术来改善红外成像系统中的非均匀性问题，提高图像质量。该方法通过硬件加速的方式优化算法执行效率，为实时处理大规模数据提供了可能。
     
  • 红外焦平面的非均匀性联合校正算法
    优质
    本文提出了一种针对红外焦平面成像系统的非均匀性问题的有效校正方法。该方法通过结合多种校正技术，能够在各种工作条件下实现图像质量的最大化改善。主要贡献在于算法设计上实现了高精度、低复杂度的性能优化。 本段落分析了红外焦平面阵列（IRFPA）的两种非均匀性校正（NUC）算法：基于定标的算法和基于场景的算法，并指出了它们各自的优缺点。在此基础上，提出了一种联合NUC算法。该方法首先使用基于定标的两点校正法来初步消除探测器的非均匀性问题，随后采用基于场景的时域高通校正法以及一种新型自适应滤波校正法进一步处理，以抑制探测器非均匀性参数漂移的影响，并减少系统噪声对成像质量的影响。 实验结果显示，与两点校正法、时域高通法及传统自适应滤波法等实用性强的NUC算法相比，联合NUC算法表现出更为稳定且优越的校正效果。
     
  • 非均匀性自适应收敛校正算法论文
    优质
    本文提出了一种新颖的非均匀性自适应收敛校正算法，该算法能够有效改善图像或数据集中的非均匀性问题，通过智能调整校正参数实现快速且精确的收敛效果。 《Adaptive Convergence Nonuniformity Correction Algorithm》是一篇关于红外图像非均匀性校正的论文。
     
  • 关于均匀圆阵阵列测向算法的研究
    优质
    本研究聚焦于均匀圆阵阵列的测向技术，深入探讨并优化了各类阵列信号处理算法，旨在提升在复杂电磁环境中的定位精度与稳定性。 均匀圆阵在测向中的应用感觉写得不错，推荐一下。
     
  • 基于DBSCAN的非均匀数据集过滤式改进算法研究.pdf
    优质
    本文探讨了一种针对非均匀分布数据集优化的DBSCAN算法改进方法，通过引入过滤机制提升聚类效果和运行效率。 针对数据分布不均匀的问题，由于DBSCAN算法使用统一的全局变量导致聚类效果不佳，提出了一种基于过滤机制的改进DBSCAN算法。该方法首先对原始数据集进行预处理，并通过分析每个点的k-dist值来进行一维聚类，自动确定不同的Eps参数；然后根据这些不同Eps值分别运行传统DBSCAN算法，以适应密度不均匀的数据分布并实现有效聚类。实验结果表明，改进后的算法能够显著提高对非均匀数据集的聚类效果。
     
  • 非磁化均匀与非均匀磁场的MATLAB分析
    优质
    本研究运用MATLAB软件对磁化物质在均匀和非均匀磁场中的行为进行数值模拟与分析，探讨不同条件下磁场分布特性及其影响。 电磁波在均匀等离子体中的传输特性分析适用于等离子体密度适中的情况。
     
  • 关于聚类和均匀分布的图像显著性检测算法的研究
    优质
    本研究探讨了基于聚类与均匀分布理论的图像显著性检测方法，旨在提升目标识别准确率及计算效率。通过分析颜色、纹理等特征优化视觉注意力模型。 为了增强图像的显著性检测效果，我们提出了一种基于图像聚类与均匀分布的算法。首先利用聚类方法对图像进行预处理，从而突出显示感兴趣的目标区域；接着在经过聚类后的图像上执行均匀显著性分析，并在此过程中使用双边滤波技术来优化粗糙的金字塔显著图；最后将多层次视觉显著性信息整合到最终的结果中。通过大量实验对比验证了该算法能够获得更为精确且与人类视觉注意机制更加一致的检测结果。
     
  • 非均匀线阵DOA估计算法研究.rar_DOA估计算法_非均匀线阵_DOA估算_多种DOA方法
    优质
    本研究探讨了非均匀线阵在方向角估计（DOA）中的应用，对比分析了多种DOA算法的性能，旨在提升复杂环境下的信号定位精度。 在非均匀线阵条件下的DOA估计算法（四种）