В задаче коррекции неоднородности инфракрасных матричных приемников (IRFPA) традиционные алгоритмы на основе нейронных сетей приводят к размытиям краев изображения, низкой контрастности и эффекту 'призрака'. В связи с этими явлениями в статье предлагается алгоритм коррекции неоднородности на основе улучшенной боковой оконной фильтрации в нейронной сети. Сначала алгоритм применяет боковую оконную фильтрацию к входному изображению для получения ожидаемого изображения, удаляя шум неоднородности и одновременно сохраняя детали краев объекта, что улучшает качество изображения. Затем насыщенная нелинейная функция подавляет локальный разброс параметров коррекции, что эффективно предотвращает появление эффекта 'призрака' после коррекции. Экспериментальные результаты показывают, что предложенный алгоритм эффективно устраняет шум неоднородности без заметного эффекта 'призрака'. Средняя шероховатость изображения в трех тестовых сериях снизилась на 30,17%. На экспериментальном компьютере максимальное время обработки 400 последовательных кадров составило 37,4170 с, что на 95,05% быстрее по сравнению с усовершенствованным алгоритмом на основе билинейной фильтрации и на 45,81% быстрее по сравнению с алгоритмом на основе анализа главных компонент с вейвлетами. Предложенный алгоритм обладает значительными преимуществами в эффективности коррекции неоднородности и скорости работы, обеспечивая новые подходы для реализации реального времени коррекции неоднородности на маломощных мобильных платформах с низким энергопотреблением.

инфракрасная матрица;коррекция неоднородности;боковая оконная фильтрация;нейронные сети