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利用加權微分約束的紅外條紋非均勻性校正方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201410125797.8

申請日:

2014.03.31

公開號:

CN103985088A

公開日:

2014.08.13

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G06T 5/00申請日:20140331|||公開
IPC分類號: G06T5/00 主分類號: G06T5/00
申請人: 杭州電子科技大學
發明人: 趙巨峰; 逯鑫淼; 辛青; 高秀敏
地址: 310018 浙江省杭州市江干區下沙高教園區2號大街
優先權:
專利代理機構: 杭州裕陽專利事務所(普通合伙) 33221 代理人: 應圣義
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201410125797.8

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2017.11.07|||2014.09.10|||2014.08.13

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

一種利用加權微分約束的紅外條紋非均勻性校正方法,包括:建立紅外圖像校正模型的代價函數;獲得加權矩陣;利用所述加權矩陣對代價函數進行約束;利用拉格朗日定理獲得優化方程,利用優化方程獲得代價函數的最優解。根據圖像中灰度的梯度信息特異性,構造校正模型,并利用加權矩陣對校正模型進行約束,并通過優化最終實現紅外條紋非均勻性的校正。只要輸入一幅非均勻性圖像,即可快速得到非常好的校正結果,校正速度快。

權利要求書

權利要求書
1.  一種利用加權微分約束的紅外條紋非均勻性校正方法,其特征在于,包括:
建立紅外圖像校正模型的代價函數;
獲得加權矩陣;
利用所述加權矩陣對代價函數進行約束;
利用拉格朗日定理獲得優化方程,利用優化方程獲得代價函數的最優解。

2.  如權利要求1所述的利用加權微分約束的紅外條紋非均勻性校正方法,其特征在于,根據紅外圖像的微分概率分布,通過最小化圖像x方向或y方向的梯度,保持另一方向的梯度,獲得加權矩陣。

3.  如權利要求2所述的利用加權微分約束的紅外條紋非均勻性校正方法,其特征在于,當最小化圖像x方向的梯度時,所述加權矩陣為當最小化圖像y方向的梯度時,所述加權矩陣為其中β、ε是常量參數,和是一階微分算子,Y為待校正的圖像。

4.  如權利要求1所述的利用加權微分約束的紅外條紋非均勻性校正方法,其特征在于,根據貝葉斯推論,以及最大化后驗概率等效于最小化代價函數原理,獲取校正模型。

5.  如權利要求4所述的利用加權微分約束的紅外條紋非均勻性校正方法,其特征在于,當最小化圖像x方向的梯度,保持y方向的梯度不變時,所述校正模型具體為f(X)=-lnp(Y/X)-lnp(X)=||∂yX-∂yY||2+λWx||∂xX||2,]]>所述校正模型的代價函數為X=argminXf(X)=argminX[||∂yX-∂yY||2+λWx||∂xX||2],]]>其中λ是常量參數,Wx為加權矩陣,和為一階微分算子,X為校正后的圖像,Y為待校正的圖像。

6.  如權利要求5所述的利用加權微分約束的紅外條紋非均勻性校正方法,其特征在于,代價函數的最優解為

7.  如權利要求4所述的利用加權微分約束的紅外條紋非均勻性校正方法,其特征在于,當最小化圖像y方向的梯度,保持x方向的梯度不變時,所述校正模型具體為f(X)=-lnp(Y/X)-lnp(X)=||∂yX-∂yY||2+λWx||∂xX||2,]]>所述校正模型的代價函數為X=argminXf(X)=argminX[||∂yX-∂yY||2+λWx||∂xX||2],]]>其中λ是常量參數,Wy為加權矩陣,和為一階微分算子,X為校正后的圖像,Y為待校正的圖像。

8.  如權利要求7所述的利用加權微分約束的紅外條紋非均勻性校正方法,其特征在于,代價函數的最優解為

9.  如權利要求1所述的利用加權微分約束的紅外條紋非均勻性校正方法,其特征在于,所述優化方程為

關 鍵 詞:
利用 加權 微分 約束 紅外 條紋 均勻 校正 方法
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