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Fast iterative adaptive nonuniformity correction with gradient minimization for infrared focal plane arrays

机译:梯度最小化的红外焦平面阵列快速迭代自适应不均匀校正

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摘要

A fast scene-based nonuniformity correction algorithm is proposed for fixed-pattern noise removal in infrared focal plane array imagery. Based on minimization of L0 gradient of the estimated irradiance, the correction function is optimized through correction parameters estimation via iterative optimization strategy. When applied to different real IR data, the proposed method provides enhanced results with good visual effect, making a good balance between nonuniformity correction and details preservation. Comparing with other excellent approaches, this algorithm can accurately estimate the irradiance rapidly with fewer ghosting artifacts.
机译:提出了一种基于场景的快速非均匀性校正算法,用于红外焦平面阵列图像中的固定模式噪声去除。在估计辐照度的L0梯度最小的基础上,通过迭代优化策略通过校正参数估计来优化校正函数。当应用于不同的真实红外数据时,所提出的方法可以提供增强的结果和良好的视觉效果,从而在不均匀校正和细节保留之间取得良好的平衡。与其他出色的方法相比,该算法可以以较少的重影伪影快速准确地估计辐照度。

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