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申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：本发明涉及一种基于多尺度STL‑SRU残差网络的定标红外非均匀性校正方法，所述定标红外非均匀性校正方法包括：步骤1、获取第一温度和第二温度下的黑体的第一温度图像和第二温度图像，所述第一温度小于所述第二温度；步骤2、利用所述第一温度图像和所述第二温度图像对目标场景图像进行校正处理，得到预处理校正图像；步骤3、将所述预处理校正图像输入训练好的多尺度STL‑SRU残差网络进行深度特征表示提取，将提取的特征表示作为最终的非均匀性校正结果。本发明的定标红外非均匀性校正方法在去除非均匀性噪声的基础上减少校正后图像的细节及对比度损失。

主权项：1.一种基于多尺度STL-SRU残差网络的定标红外非均匀性校正方法，其特征在于，所述定标红外非均匀性校正方法包括：步骤1、获取第一温度和第二温度下的黑体的第一温度图像和第二温度图像，所述第一温度小于所述第二温度；步骤2、利用所述第一温度图像和所述第二温度图像对目标场景图像进行校正处理，得到预处理校正图像；步骤3、将所述预处理校正图像输入训练好的多尺度STL-SRU残差网络进行深度特征表示提取，将提取的特征表示作为最终的非均匀性校正结果，所述步骤3包括：步骤3.1、采用卷积层对预处理校正图像进行特征提取，得到浅层特征F0；步骤3.2、第一路所述浅层特征F0依次经过第一SRU模块和第一深层特征提取模块fDF1进行图像特征提取，得到第一图像特征FDF1，第二路所述浅层特征F0经过下采样模块得到第二图像特征FDSF1；步骤3.3、第一路所述第二图像特征FDSF1依次经过第二SRU模块和第二深层特征提取模块fDF2进行图像特征提取，得到第三图像特征FDF2’，第二路所述第二图像特征FDSF1经过下采样模块得到第四图像特征FDSF2；步骤3.4、第一路所述第四图像特征FDSF2依次经过第三SRU模块和第三深层特征提取模块fDF3进行图像特征提取，得到第五图像特征FDF3’，第二路所述第四图像特征FDSF2经过下采样模块得到第六图像特征FDSF3；步骤3.5、所述第六图像特征FDSF3经过第四SRU模块提取所述第五图像特征FDSF3的浅层特征，得到第七图像特征FDF4’；步骤3.6、对所述第三图像特征FDF2’、所述第五图像特征FDF3’和所述第七图像特征FDF4’进行图像特征尺寸复原，对应得到第八图像特征FDF2、第九图像特征FDF3和第十图像特征FDF4；步骤3.7、根据所述第一图像特征FDF1、所述第八图像特征FDF2、所述第九图像特征FDF3和所述第十图像特征FDF4组成的浅层与深层特征得到最终的非均匀性校正结果，所述第一深层特征提取模块fDF1包括3个STLB模块、1个卷积层和残差结构，所述第二深层特征提取模块fDF2和所述第三深层特征提取模块fDF3均包括1个STLB模块、1个第三卷积层和残差结构，每个所述STLB模块包括3个STL层、一个卷积层和残差结构，每个所述STL层包括2个LayerNorm层、1个多头自注意模块、1个多层感知器和2个残差结构，每个所述多层感知器包括2个全连接层与GELU激活函数。

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