改进的神经网络非均匀校正算法的研究与实现

为了实现红外图像的非均匀校正,目前通常采用神经网络法完成红外图像的自适应非均匀校正,此方法能够自动完成校正系数的更新,但算法复杂,校后输出图像对比度不高,出现重影和图像模糊的现象。采用改进的神经网络非均匀校正方法,利用高低温黑体求得校正系数初始值,且对算法迭代过程输出期望值的计算做了改进。测试结果表明,该方法简单实用,具有较好的非均匀校正效果。