改进神经网络算法提升红外图像非均匀校正效果

本文主要研究了改进的神经网络非均匀校正算法在红外图像处理中的应用。当前，由于红外图像的非均匀性问题，研究人员普遍采用神经网络法进行自适应校正，这种方法的优点在于其能够自动调整校正系数，极大地提高了校正的灵活性。然而，传统的神经网络校正方法存在一些缺点，如算法复杂度高，导致运算效率较低，校正后的图像对比度不足，甚至会出现重影和图像模糊现象，这直接影响了图像质量和最终的分析结果。 为了解决这些问题，本文提出了一种改进策略。首先，通过利用高低温黑体的数据，为神经网络校正算法提供了更为精确的初始校正系数估计。这种方法基于物理原理，减少了算法对训练数据的依赖，提高了校准的稳定性和准确性。其次，针对迭代过程中的期望值计算，作者进行了优化，可能是采用了更高效的梯度下降策略，如最陡下降法，以加速收敛并提升校正性能。 改进后的算法在实际测试中表现出显著的优势，不仅简化了算法流程，降低了计算复杂度，而且有效地提升了校正后的图像对比度，改善了图像的整体清晰度。结果显示，相比于传统方法，新算法在保持自动校正能力的同时，成功地避免了重影和模糊问题，从而提高了红外图像的质量和可用性。 关键词方面，本文围绕“图像处理”，“神经网络法”，“非均匀校正”以及“最陡下降法”展开深入研究，同时，高低温黑体的使用也体现了其技术细节。文章的分类号TN215，说明它属于光学工程的范畴，文献标识码A则表示它是经过学术评审的高质量文章，DOI：10.3788/AOS201535.0710001表明了该研究成果的国际唯一标识。 这篇文章提供了一个实用的解决方案，对于红外图像处理领域中的非均匀性问题具有重要的理论价值和实际应用意义，对于提升红外成像系统的性能具有积极的推动作用。