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J-GLOBAL ID：201302269242403740   整理番号：13A1672464

赤外線画像の不均一性補正で利用される神経回路網の改良アルゴリズム

Improved Algorithm of Neural Network Used in IR Image Non-uniformity Correction

著者 (4件)： Zhang Honghui (Dep. of Optical-Electronics and Information Processing,Shenyang Inst. of automation,Chinese Acad. of Sci., Shenyang) ,  Luo Haibo1 (Dep. of Optical-Electronics and Information Processing,Shenyang Inst. of automation,Chinese Acad. of Sci., Key Lab. ...) ,  Yu Xinrong (AVIC Jiangxi HongDu Aviation Ind. Group Corp. LTD, Nanchang) ,  Ding Qinghai (Res. Inst. of General Dev. and Demonstration of Equipment,Equipment of Air Force, Beijing)
資料名： Hongwai Jishu  (Hongwai Jishu)
巻： 35  号： 4  ページ： 232-237,241  発行年： 2013年 
JST資料番号： C2520A  ISSN： 1001-8891  CODEN： HOJIEC  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： 赤外線画像の神経回路網に基づく従来型不均一性補正アルゴリズムには,ゴーストアーチファクトやターゲットフェードアウトの問題が存在する。これらの問題を解決するために,強化神経回路網法を提案した。最初に,画像情報エッジを用いて補正係数を更新して,エッジ保存フィルタで予想値を得た。自己適応習速度を利用して,学習プロセスを加速し安定化させた。シミュレーティング実験から,新しいアルゴリズムはゴーストアーチファクトとターゲットフェードアウトの問題を解決するだけでなく,不均一性も低減することが分かった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： シミュレーション ,  アーチファクト ,  学習 ,  計算機アルゴリズム ,  ターゲット ,  神経回路網 ,  *赤外線画像 ,  *画像補正
準シソーラス用語： ゴースト画像処理 ,  ターゲット検出 ,  画像情報 ,  解析アルゴリズム ,  学習プロセス ,  不均一性補正

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 赤外線画像 ,  不均一性補正 ,  神経回路網 ,  アルゴリズム