研究目的
为解决现有红外焦平面阵列传感器非均匀性校正方法中存在的残余非均匀响应、鬼影伪影及过度平滑效应等问题。
研究成果
所提出的NUC方法能有效降低非均匀性、抑制重影伪影并避免过度平滑效应，且收敛速度更快——模拟与真实数据实验验证了其较现有方法的优越性。
研究不足
该方法可能对参数调优（如空间权重α和平衡标量λ）较为敏感，且对于长序列计算负荷较高；进一步优化及实时应用挑战是潜在的改进方向。
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基于BTV正则化的时空自适应非均匀性校正
DOI：10.1109/ACCESS.2018.2885803
期刊：IEEE Access
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要：
现有非均匀性校正（NUC）方法的主要缺陷包括残余非均匀响应、重影伪影和过度平滑效应。本文提出一种基于时空特征的双边全变分（BTV）正则化自适应NUC算法。该创新方法的主要贡献体现在：引入BTV正则项以消除非均匀响应并抑制重影效应；提出时空自适应学习率以加速收敛、消除重影伪影并避免过度平滑；此外，基于随机投影的双边滤波器可更精确地估计目标图像，从而保留实际场景中的更多细节。实验结果表明，该算法在仿真数据和真实序列上均取得了卓越性能。
作者：
Rui Lai，Juntao Guan，Yintang Yang，Ai Xiong
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