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摘要：本发明提供一种基于全局和局部特征的红外图像非均匀性校正方法，属于图像处理领域。解决小型模型图像细节保留能力差、存在形变，而复杂模型规模大、计算复杂，难以工程化应用的难题。使用逐点叠加方式取代卷积方式融合特征，使用插值方式取代反卷积方式上采样，有效降低模型复杂度，提高非均匀性校正效率。统一各级特征提取层的投影空间，避免特征图相互冗余表征，变相增加模型通道数，进而有效提高网络细节保留能力，避免非均匀性校正后图像丢失细节信息；本发明中的特征提取层基于残差结构可分离条纹噪声，本发明从相对平滑的图像提取纹理细节，避免条纹噪声干扰界定真实边缘，使非均匀性校正后图像与实际图像具有更高的结构相似性。

主权项：1.一种基于全局和局部特征的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将尺寸为H×W×1的图像I通过3×3卷积初步提取图像特征，得到尺寸为H×W×4的特征图I0；步骤2：将特征图I0输入至特征提取层中得到H×W×4的特征图I0′；步骤3：将特征图I0′通过卷积下采样输出尺寸为H2×W2×8的特征图I1；步骤4：将特征图I1输入至特征提取层中得到H2×W2×8的特征图I1′；步骤5：将特征图I1′通过卷积下采样输出尺寸为H4×W4×16的特征图I2；步骤6：将特征图I2输入至特征提取层中得到H4×W4×16的特征图I2′；步骤7：将特征图I2′通过卷积下采样输出尺寸为H8×W8×32的特征图I3；步骤8：将特征图I3输入至特征提取层中得到H8×W8×32的特征图I3′；步骤9：将特征图I3′通过上采样输出尺寸为H4×W4×16的特征图I4；步骤10：将特征图I4与I3′融合输出尺寸为H4×W4×16的特征图I4′；步骤11：将特征图I4′输入至特征提取层中得到H4×W4×16的特征图I4″；步骤12：将特征图I4″通过上采样输出尺寸为H2×W2×8的特征图I5；步骤13：将特征图I5与I2′融合输出尺寸为H2×W2×8的特征图I5′；步骤14：将特征图I5′输入至特征提取层中得到H2×W2×8的特征图I5″；步骤15：将特征图I5″通过上采样输出尺寸为H×W×4的特征图I6；步骤16：将特征图I6与I1′融合输出尺寸为H×W×4的特征图I6′；步骤17：将特征图I6′输入至特征提取层中得到H×W×4的特征图I6″；步骤18：将I6″通过3×3卷积输出尺寸为H×W×1的校正图像Iout。

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百度查询： 北京市遥感信息研究所 一种基于全局和局部特征的红外图像非均匀性校正方法