导读:本文包含了非均匀性校正论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:均匀,阵列,测量,平面,图像,直方图,遥感。
非均匀性校正论文文献综述
周建新,康文,李帅,孙献静,吴锡[1]（2019）在《CSNS校正磁铁积分场均匀性测量研究（英文）》一文中研究指出中国散裂中子源(CSNS)加速器主要由一台直线加速器、一台1.6GeV快循环加速器以及低能、高能输运线组成。其中有十二种类型校正磁铁,共计74台。校正磁铁是加速器运行的重要组成部件,必须测量其积分场及均匀性以确保加速器性能。为了快速和高效地完成磁铁测量任务,使用了旋转线圈测量系统。对测量原理、数据处理方法以及系统之间的测量结果对比进行了介绍。这对批量磁铁高效率测量是有帮助的。(本文来源于《强激光与粒子束》期刊2019年11期）
李赜浩,廖守亿,张作宇,花超[2]（2019）在《基于Flood方法的电阻阵列非均匀性校正方法研究》一文中研究指出非均匀校正技术是电阻阵列红外动态景象投射器的关键技术之一,国外早已在该领域取得了突破性研究成果,已实现了精确校正,并且得到工程化应用。而国内研究则进展较缓,校正精度不足。本文以Flood测试法为基础,以盲复原迭代方法为研究对象,结合国内研究现状对该方法进行了完善和验证。实现在无需估计点扩散函数的条件下,利用对探测数据的处理消除了观测噪声和边缘效应的影响并且实现了残余非均匀性小于1%的校正。(本文来源于《红外技术》期刊2019年09期）
郑娜,穆平安[3]（2019）在《基于改进双边滤波的非均匀光照图像校正算法》一文中研究指出为了降低非均匀光照对图像的质量的影响,提出了一种基于改进双边滤波的自适应校正算法。该算法首先将图像进行色彩空间的转换,以分离出图像的亮度分量。然后在图像的亮度分量基础上估计出照度分量,该过程利用叁高斯模型和高斯滤波的双边滤波的方法来实现;接着对估计的照度分量进行二维伽马校正,最后将图像进行色彩空间转换得到校正后的图像。实验表明,该方法能够使图像颜色保真,提高对比度,增强清晰度,并抑制光晕。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年17期）
刘海龙,张安兵,王贺封,赵玉玲,田志秀[4]（2019）在《改进多尺度Retinex增强算法的遥感影像不均匀性校正研究》一文中研究指出在拼接的遥感影像中,往往会存在色调、亮度分布不均匀现象,严重影响影像的视觉效果,不利于判读分析。为校正遥感影像不均匀性,引入基于均值和方差的Retinex算法。实验通过单尺度Retinex算法、多尺度Retinex算法、色彩恢复的多尺度Retinex增强算法和基于均值和方差的Retinex算法分别对遥感影像中色调、亮度分布不均匀进行处理,并做对比分析。实验结果表明,基于均值和方差的Retinex算法与其他3种算法比较,在匀光、匀色以及保持影像清晰度方面效果明显,并且解决了影像色彩失真问题,达到较好的视觉效果。(本文来源于《测绘地理信息》期刊2019年04期）
刘亚梅[5]（2019）在《基于局部恒定统计的高精度联合非均匀性校正方法》一文中研究指出为校正长波红外探测器辐射响应非均匀性,抑制非线性和随时间漂移,提出了一种基于分段两点校正法和局部恒定统计的校正方法.首先,对非均匀性噪声建模,利用分段两点校正法进行粗校正;其次,利用绝对偏差中值法剔除异常像素,并迭代累加得到均值图像;最后,对均值图像滤波,求得校正系数矩阵并对图像精校正.搭建了原理样机,进行了两次实验室标定实验和一次外场实验.实验结果表明:本文方法可以将黑体图像标准差从2.75降低至2.26,将外场图像粗糙度从1.47×10-2降低至1.03×10-2.本文方法复杂度低、鲁棒性强、精度高,可以有效去除非均匀性噪声.(本文来源于《光子学报》期刊2019年06期）
李谦,杨波,粟宇路,樊佩琦,刘传明[6]（2019）在《基于神经网络的红外焦平面光学非均匀性校正改进算法》一文中研究指出基于场景的非均匀校正依然是红外领域的一个研究热门。神经网络算法是一种较为典型的场景校正算法。本文主要针对神经网络算法本身不能校正光学引入的非均匀性问题,提出了新的改进算法,通过对神经网络输入层的预处理,消除图像的低频噪声,此外,为了消除预处理对图像对比度的影响,本文增加了神经网络的层数,使用双层神经网络对算法进行更新,从而消除了图像对比度下降的现象。实验结果表明,改进的神经网络算法能够有效的改善图像质量,消除图像中光学引入的非均匀性。(本文来源于《红外技术》期刊2019年03期）
吴军,徐海涛,王志军,陶永奎,郑建文[7]（2019）在《运用光线追迹算法的非均匀温度梯度成像畸变校正》一文中研究指出针对视觉测量原理应用于高温度梯度环境所产生的成像畸变问题,本文研究了将空间点发出的光抽象为光线,通过修正光线的传播路径,来研究光学系统成像的光线追迹算法,并运用该算法对图像畸变进行校正,与角点检测方法得到的实际误差进行了对比验证。实验结果显示,运用光线追迹算法对热源干扰下造成畸变图像进行校正的方法是可行的,实现了对图像畸变的误差补偿,并能得到较准确的校正后图像。(本文来源于《机械科学与技术》期刊2019年11期）
张红洛,王明昌[8]（2019）在《基于分区扩展修正的非均匀性校正方法》一文中研究指出非均匀性校正是红外焦平面阵列应用中的关键技术之一。本文提出了分段两点校正与分区扩展单点修正相结合的校正方法,根据探测对象的温度范围合理划分校正分区并计算各分区的非均匀性校正系数,具有算法简单、易于工程实现的特点。(本文来源于《数码世界》期刊2019年01期）
龙虎,张泓筠[9]（2019）在《大数据量红外图像非均匀性校正仿真研究》一文中研究指出对红外图像非均匀性进行校正能够提高红外图像质量,对实现红外图像信息的准确完整提取具有重要意义。针对当前红外目标图像校正方法存在的校正过程复杂,且校正效果较差的问题,提出一种基于IMM算法的大数据量红外图像非均匀性校正方法。通过对红外图像的灰度直方图进行双阈值映射,重新分配红外图像的灰度级,并通过自适应增强算法提高图像质量,并通过IMM算法确定图像校正时拟合响应参数状态,构建基于马尔可夫链的状态转换概率矩阵,计算红外图像信号初始状态估计与图像灰度协方差矩阵的输入交互,确定激光探测器的响应参数,校正大数据量红外图像的非均匀性。实验结果表明,所提方法图像校正的性能较好,且校正完成时间较短,校正过程较简单。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年01期）
夏候耀涛,王万平,黄涛[10]（2019）在《基于FPGA的CMOS图像实时非均匀性校正方法》一文中研究指出非均匀性校正是降低CMOS图像传感器固定模式噪声的有效方法,对于获取高质量的图像具有重要意义。本文以CMOSIS公司的CMOS图像传感器CMV4000为例,基于实验室的积分球观测数据,对该CMV4000传感器的非均匀性进行了研究并在传统校正算法的基础进行改进,提出一种利于硬件实现的实时校正方法。本文采用响应非均匀性(PNRU)作为评价指标对校正方法进行评估,实验表明,校正之后,图像的非均匀性由16%下降到4%,校正效果比较理想。最后给出了该校正方法的FPGA实现方案。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年01期）
非均匀性校正论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
非均匀校正技术是电阻阵列红外动态景象投射器的关键技术之一,国外早已在该领域取得了突破性研究成果,已实现了精确校正,并且得到工程化应用。而国内研究则进展较缓,校正精度不足。本文以Flood测试法为基础,以盲复原迭代方法为研究对象,结合国内研究现状对该方法进行了完善和验证。实现在无需估计点扩散函数的条件下,利用对探测数据的处理消除了观测噪声和边缘效应的影响并且实现了残余非均匀性小于1%的校正。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非均匀性校正论文参考文献
[1].周建新,康文,李帅,孙献静,吴锡.CSNS校正磁铁积分场均匀性测量研究（英文）[J].强激光与粒子束.2019
[2].李赜浩,廖守亿,张作宇,花超.基于Flood方法的电阻阵列非均匀性校正方法研究[J].红外技术.2019
[3].郑娜,穆平安.基于改进双边滤波的非均匀光照图像校正算法[J].电子测量技术.2019
[4].刘海龙,张安兵,王贺封,赵玉玲,田志秀.改进多尺度Retinex增强算法的遥感影像不均匀性校正研究[J].测绘地理信息.2019
[5].刘亚梅.基于局部恒定统计的高精度联合非均匀性校正方法[J].光子学报.2019
[6].李谦,杨波,粟宇路,樊佩琦,刘传明.基于神经网络的红外焦平面光学非均匀性校正改进算法[J].红外技术.2019
[7].吴军,徐海涛,王志军,陶永奎,郑建文.运用光线追迹算法的非均匀温度梯度成像畸变校正[J].机械科学与技术.2019
[8].张红洛,王明昌.基于分区扩展修正的非均匀性校正方法[J].数码世界.2019
[9].龙虎,张泓筠.大数据量红外图像非均匀性校正仿真研究[J].计算机仿真.2019
[10].夏候耀涛,王万平,黄涛.基于FPGA的CMOS图像实时非均匀性校正方法[J].电子设计工程.2019
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