基于混合自适应回归的红外盲元补偿算法

摘要：

针对红外成像非均匀性产生的盲元与盲元簇问题，提出一种混合自适应回归的红外盲元补偿算法(HAM)。首先对红外图像进行多尺度分解，并对各分解尺度构造非参数回归补偿；然后对各尺度间构建自回归参数模型实现从低分辨到高分辨的学习，进一步提高补偿精确度。 HAM算法打破了现有补偿算法基于滤波和插值的传统思路，建立了基于多尺度分析的混合自适应回归补偿的新方法。实验结果表明，相比于传统的红外盲元补偿算法， HAM算法具有很好的适应性，对于具有大量孤立和盲元簇图像均能取得很好效果，且补偿后图像具有较好的清晰度与边缘细节。

关键词：盲元补偿、参数模型、非参数模型、自适应回归

分类号：TN215(光电子技术、激光技术)

资助基金：国家自然科学基金61302188;中国博士后特别资助基金2012T50510;江苏省高校自然科学研究重大项目12KJA510001

在线出版日期：2015-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：651-656