一种基于神经网络的适应积分时间动态调整的红外焦平面阵列非均匀性校正方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的适应积分时间动态调整的红外焦平面阵列非均匀性校正方法，属于红外系统的非均匀性校正领域，该方法包括：在系统多个工作点定标，计算平均灰度响应；采用数学回归的方法计算不同积分时间下平均灰度响应和像素灰度响应的插值曲线；搭建并训练用于非均匀性校正的前向神经网络；用训练好的神经网络进行非均匀性校正，在校正的过程中积分时间可以动态调整。本发明克服了以往红外系统积分时间分档少、调节跨度大、切换麻烦的缺点，使积分时间的调节更为细腻和灵活，拓展了红外系统对大动态温度范围场景的适应能力，有利于红外系统对目标进行智能成像。