改进的卡尔曼滤波非均匀性校正算法
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Improved Kalman Filtering Algorithm in Non-Uniformity Correction
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    摘要:

    针对基于卡尔曼滤波(Kalman filtering,KF)的红外焦平面非均匀性校正算法的计算量和存储量较大,不 利于实时性校正的缺点,提出一种改进的卡尔曼滤波非均匀性校正算法。该算法通过线性递归滤波器修正了观测方 程,用每一帧块图像的统计均值来代替卡尔曼滤波校正算法中的观测矩阵,使增益矩阵得到简化。Matlab 仿真实验 结果证明:该算法的校正效果与传统的卡尔曼滤波校正算法相当,但大大减少了计算量和存储空间。

    Abstract:

    Aiming at the big computational complexity and memory requirement of infrared focal plane non-uniformity correction algorithm based on Kalman filtering, it cannot realize real-time correction shortage, an improved Kalman filtering non-uniformity correction algorithm is given. The proposed algorithm modified the observation model by applying linear recursion filter that the observation was instead of the mean value of every block image, then the matrix will be simplified. The simulation of Matlab proves that the computational complexity and memory requirements are significantly reduced, while the correction result is similar.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李晶,朱斌,郭立新,龙波,王小珂.改进的卡尔曼滤波非均匀性校正算法[J].,2012,31(06):58-61.

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  • 收稿日期:2013-03-07
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