خوارزمية تصحيح عدم التجانس في الشبكات العصبية المحسنة بتصفية نافذة جانبية
摘要
في مشكلة تصحيح عدم التجانس لكاشفات مصفوفة مستوى التركيز تحت الأحمر (IRFPA)، تظهر خوارزميات الشبكات العصبية التقليدية ظواهر مثل ضبابية حواف الصورة، انخفاض التباين، و'الشبح'. استجابةً لهذه الظواهر، تقترح هذه الورقة خوارزمية تصحيح عدم التجانس المستندة إلى تحسين تصفية نافذة جانبية في الشبكات العصبية. تستخدم الخوارزمية أولاً تصفية نافذة جانبية على الصورة المدخلة للحصول على صورة متوقعة، مما يزيل ضوضاء عدم التجانس مع الحفاظ على تفاصيل حواف الهدف لتحسين جودة الصورة. بناءً على ذلك، يقمع وظيفة غير خطية مشبعة تشتت معلمات التصحيح المحلية، مما يمنع بفعالية ظهور 'الشبح' بعد التصحيح. تظهر النتائج التجريبية أن الخوارزمية المقترحة تزيل ضوضاء عدم التجانس بفعالية دون ظهور 'الشبح'. في ثلاث مجموعات من تسلسلات الصور الاختبارية، انخفض متوسط خشونة الصورة بنسبة 30.17%. في جهاز الكمبيوتر التجريبي، كانت أقصى مدة لمعالجة 400 إطار متتالي 37.4170 ثانية، وهي أقل بنسبة 95.05% مقارنة بالخوارزمية المحسنة القائمة على الترشيح ثنائي الاتجاه، وأقل بنسبة 45.81% مقارنة بالخوارزمية القائمة على تحليل المكونات الرئيسية للمويجات. تمتلك خوارزمية هذه الورقة مزايا واضحة في فعالية تصحيح عدم التجانس وكفاءة تشغيل الخوارزمية، مما يوفر فكرة بحثية جديدة لتنفيذ التصحيح في الوقت الحقيقي على منصات متنقلة ذات قدرة حسابية منخفضة واستهلاك طاقة منخفض.
关键词
مصفوفة مستوى التركيز تحت الأحمر;تصحيح عدم التجانس;تصفية نافذة جانبية;شبكات عصبية
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website