【摘 要】
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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
【基金项目】
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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)
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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
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