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摘要
由于红外焦平面探测器受到制造工艺等限制，图像不可避免地会存在非均匀性。传统神经网络算法会留下“鬼影”的问题，本文改进传统神经网络算法，利用引导滤波图像作为期望模板，防止图像的边缘被滤波器平滑。当场景运动时，通过时域迭代的策略来不断进行非均匀性校正参数的更新。为了抑制算法中常见的鬼影现象，设计了基于空域局部方差和时域场景变化率相结合的自适应学习率，利用前后的校正参数自适应调整阈值。实验仿真表明，本文所提的算法相比于传统算法均方根误差下降45.45%左右，可以在校正图像非均匀性的同时很好地抑制“鬼影”现象。
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单位中国空空导弹研究院
