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J-GLOBAL ID：201702279899563752   整理番号：17A0156818

本論文では,マルチベースの適応サンプリング不均一補正アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Multiple Background Sampling Adaptive Non-Uniform Correction Algorithm

著者 (6件)： Duan Chengpeng (Xi’an Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences) ,  Liu Wei (Xi’an Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences) ,  Chen Yaohong (Xi’an Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences) ,  Xie Qingsheng (Xi’an Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences) ,  Yi Bo (Xi’an Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences) ,  Zhou Zuofeng (Xi’an Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences)
資料名： Guangxue Xuebao  (Guangxue Xuebao)
巻： 36  号： 10  ページ： 1020001_01-1020001_07  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2088A  ISSN： 0253-2239  CODEN： GUXUDC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 赤外出力画像の非均一性に対しては,通常,2点キャリブレーション法とニューラルネットワーク法を用いて改善することができる。しかし,2点キャリブレーション法は,環境温度ドリフトの影響を効果的に克服することができない。ニューラルネットワーク法はゆっくりと収束し,静止画像は徐々に背景に融合し,移動目標にアーチファクトが生じる。本論文では,マルチベースの適応サンプリング不均一性補正アルゴリズムを提案し,異なる環境温度点においてマルチレベルの温本を収集し,最小二乗法フィッティングにより不均一補正係数と環境温度の関係を得て,環境温度の変化に従って不均一補正を達成した。試験結果は,この方法が単純で,環境温度ドリフトの影響を克服できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  アーチファクト ,  最小二乗法 ,  画像 ,  静止画像 ,  不均一性 ,  *アルゴリズム ,  マルチレベル ,  環境温度
準シソーラス用語： 補正係数 ,  移動目標 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： optics in computing ,  non-uniform correction ,  neural network algorithm ,  multiple-background sampling ,  least square method

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 論文 ,  マルチ ,  適応サンプリング ,  不均一 ,  アルゴリズム ,  提案