| 主权项 |
1.一种基于转向核估计的红外条纹非均匀性校正方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1，读取一幅待校正的尺寸为<img file="2013100831532100001DEST_PATH_IMAGE001.GIF" wi="47" he="18" />的红外图像；计算每个像素点<img file="657974DEST_PATH_IMAGE002.GIF" wi="39" he="24" />水平方向和垂直方向的一阶梯度<img file="2013100831532100001DEST_PATH_IMAGE003.GIF" wi="51" he="24" />、<img file="685972DEST_PATH_IMAGE004.GIF" wi="51" he="24" />和二阶梯度；根据一阶梯度确定各像素点的转向核椭圆邻域和转向核权值；由转向核权值估计各像素点的期望值<img file="DEST_PATH_IMAGE005.GIF" wi="44" he="27" />；其中<img file="805238DEST_PATH_IMAGE006.GIF" wi="12" he="15" />是迭代次数，初始值为1，<img file="DEST_PATH_IMAGE007.GIF" wi="80" he="21" />，<img file="994911DEST_PATH_IMAGE008.GIF" wi="87" he="21" />；步骤2，拟合非均匀性校正参数，将每列像素的当前估计结果与待校正图像的对应列像素进行一阶线性拟合，得到每列的增益校正参数<img file="DEST_PATH_IMAGE009.GIF" wi="41" he="35" />和偏置校正参数<img file="894734DEST_PATH_IMAGE010.GIF" wi="39" he="32" />；步骤3，根据每列的增益校正参数<img file="149260DEST_PATH_IMAGE009.GIF" wi="41" he="35" />和偏置校正参数<img file="450928DEST_PATH_IMAGE010.GIF" wi="39" he="32" />校正图像，并计算校正后的图像与转向核估计图像之间的误差函数<img file="DEST_PATH_IMAGE011.GIF" wi="192" he="47" />，当误差函数<img file="811503DEST_PATH_IMAGE012.GIF" wi="60" he="21" />时，迭代结束，<img file="DEST_PATH_IMAGE013.GIF" wi="15" he="17" />为预先设定的阈值；否则重复步骤1，并更新迭代次数<img file="136305DEST_PATH_IMAGE014.GIF" wi="57" he="18" />。 |
