大数据量红外图像非均匀性校正仿真研究

摘要：

对红外图像非均匀性进行校正能够提高红外图像质量,对实现红外图像信息的准确完整提取具有重要意义.针对当前红外目标图像校正方法存在的校正过程复杂,且校正效果较差的问题,提出一种基于IMM算法的大数据量红外图像非均匀性校正方法.通过对红外图像的灰度直方图进行双阈值映射,重新分配红外图像的灰度级,并通过自适应增强算法提高图像质量,并通过IMM算法确定图像校正时拟合响应参数状态,构建基于马尔可夫链的状态转换概率矩阵,计算红外图像信号初始状态估计与图像灰度协方差矩阵的输入交互,确定激光探测器的响应参数,校正大数据量红外图像的非均匀性.实验结果表明,所提方法图像校正的性能较好,且校正完成时间较短,校正过程较简单.

关键词：大数据量、红外图像、非均匀性、校正

所属期刊栏目：36

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：黔东南州科技计划资助项目黔东南科合J字[2016]002号;黔东南州科技计划资助项目黔东南科合J字[2017]001号;贵州省科技厅联合基金资助项目黔科合LH字[2014]7229;贵州省科技厅联合基金资助项目黔科合LH字[2015]7741

在线出版日期：2019-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：205-208