由于光线串扰,像素补偿算法难以根据提取出的背光信息进行准确补偿,同时,单一补偿曲线难以适应具有不同亮度特点的图像内容,导致补偿图像的平均质量不高.为了提高像素补偿算法对复杂图像内容的适应性,本文引入神经网络中的编码和解码思想,通过编码网络提取图像深层特征,在解码网络中利用浅层特征的信息对深层特征进行解码,提出了一种联合分类回归的液晶像素补偿神经网络.实验结果表明,此网络得到的像素补偿图像不仅可以提高图像的主观质量,还在对比度、峰值信噪比等客观指标上取得了较好的效果.
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