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公开(公告)号：CN101056353A
公开(公告)日：2007-10-17
申请号：CN200710051920.6
申请日：2007-04-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 基于运动检测指导的红外焦平面非均匀性校正方法，属于红外焦平面探测器领域，目的在于能够自适应，有效抑制目标退化，解决伪像(鬼影)问题，并且易于硬件实现，本发明包括(1)预处理步骤，(2)校正步骤，(3)迭代步长调整步骤，(4)增益校正系数更新步骤。本发明有效的解决和抑制了场景类算法中产生的目标退化和伪象现象，去除了固定图案噪声，具有自适应性，计算操作简单，利于硬件实现，达到实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101038209A
公开(公告)日：2007-09-19
申请号：CN200710051919.3
申请日：2007-04-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种红外焦平面阵列非均匀性自适应校正方法，属于红外焦平面探测器领域，目的在于有效地抑制目标退化，提高运算速度，并且易于硬件实现。本发明包括初始化步骤、预处理步骤、粗校正步骤和精校正步骤，本发明采用一点校正和神经网络自适应校正相结合的算法，并且加入边缘提取模块，结合各算法的优点，得出一种组合的校正算法，有效地消除了空间低频噪声，抑制了目标退化，在运算速度上比基于边缘指导的神经网络算法有一定提高。
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公开(公告)号：CN101776486B
公开(公告)日：2011-08-10
申请号：CN200910273496.9
申请日：2009-12-31
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种基于红外焦平面非均匀性指纹模式的校正方法，属于红外成像技术领域。目的是在无背景帧的情况下，对非制冷红外焦平面探测器获取的红外图像进行非均匀性校正。本发明包括原始数据采集步骤、非均匀性指纹提取步骤、校正处理步骤。所谓非均匀性指纹，是指每个红外焦平面探测器都有相对稳定的非均匀性模式及其随温度变化的规律，这两者统称为非均匀性指纹。利用这些可以事先估算出来的非均匀性模式和规律，便可以在红外焦平面探测器获取实际红外图像后，对其进行非均匀性校正。与常规的红外焦平面非均匀性校正方法比较本发明能够有效地减小了探测装置的体积，也不需要像常规方法每次校正时都需要利用均匀挡板获取背景帧，从而大大简化了校正过程。
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公开(公告)号：CN101776486A
公开(公告)日：2010-07-14
申请号：CN200910273496.9
申请日：2009-12-31
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种基于红外焦平面非均匀性指纹模式的校正方法，属于红外成像技术领域。目的是在无背景帧的情况下，对非制冷红外焦平面探测器获取的红外图像进行非均匀性校正。本发明包括原始数据采集步骤、非均匀性指纹提取步骤、校正处理步骤。所谓非均匀性指纹，是指每个红外焦平面探测器都有相对稳定的非均匀性模式及其随温度变化的规律，这两者统称为非均匀性指纹。利用这些可以事先估算出来的非均匀性模式和规律，便可以在红外焦平面探测器获取实际红外图像后，对其进行非均匀性校正。与常规的红外焦平面非均匀性校正方法比较本发明能够有效地减小了探测装置的体积，也不需要像常规方法每次校正时都需要利用均匀挡板获取背景帧，从而大大简化了校正过程。
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公开(公告)号：CN100535618C
公开(公告)日：2009-09-02
申请号：CN200710051919.3
申请日：2007-04-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种红外焦平面阵列非均匀性自适应校正方法，属于红外焦平面探测器领域，目的在于有效地抑制目标退化，提高运算速度，并且易于硬件实现。本发明包括初始化步骤、预处理步骤、粗校正步骤和精校正步骤，本发明采用一点校正和神经网络自适应校正相结合的算法，并且加入边缘提取模块，结合各算法的优点，得出一种组合的校正算法，有效地消除了空间低频噪声，抑制了目标退化，在运算速度上比基于边缘指导的神经网络算法有一定提高。
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公开(公告)号：CN100433793C
公开(公告)日：2008-11-12
申请号：CN200710051920.6
申请日：2007-04-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 基于运动检测指导的红外焦平面非均匀性校正方法，属于红外焦平面探测器领域，目的在于能够自适应，有效抑制目标退化，解决伪像(鬼影)问题，并且易于硬件实现，本发明包括(1)预处理步骤，(2)校正步骤，(3)迭代步长调整步骤，(4)增益校正系数更新步骤。本发明有效的解决和抑制了场景类算法中产生的目标退化和伪象现象，去除了固定图案噪声，具有自适应性，计算操作简单，利于硬件实现，达到实时性。
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