[01796951]基于全变分模型的IRFPA非均匀性神经网络校正方法
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技术详细介绍
本发明涉及基于全变分模型的IRFPA非均匀性神经网络校正方法,包括以下步骤：（1）、设定IRFPA探测器（i,j）像元增益校正参数的初始值＜img src=’’’’ class=“image-anchor” image-id=“DDA0001152956440000011”/＞为1,设定IRFPA探测器（i,j）像元偏置校正参数的初始值＜img src=’’’’ class=“image-anchor” image-id=“DDA0001152956440000012”/＞为0;（2）、构建神经网络输入层;（3）、计算n时刻输入层观测值＜img src=’’’’ class=“image-anchor” image-id=“DDA0001152956440000013”/＞的校正值输出＜img src=’’’’ class=“image-anchor” image-id=“DDA0001152956440000014”/＞构建神经网络输出层;（4）、计算（i,j）像元的期望输出值＜img src=’’’’ class=“image-anchor” image-id=“DDA0001152956440000015”/＞（5）、确定隐含层能量泛函的保真项＜img src=’’’’ class=“image-anchor” image-id=“DDA0001152956440000016”/＞和正则项＜img src=’’’’ class=“image-anchor” image-id=“DDA0001152956440000017”/＞构建神经网络的隐含层;（6）、采用最陡下降法,获得第n+1时刻对应的增益校正参数＜img src=’’’’ class=“image-anchor” image-id=“DDA0001152956440000018”/＞和偏置校正参数＜img src=’’’’ class=“image-anchor” image-id=“DDA0001152956440000019”/＞（7）、从神经网络输出层获取n+1时刻的校正输出＜img src=’’’’ class=“image-anchor” image-id=“DDA00011529564400000110”/＞（8）、对IRFPA探测器采集到的后续的场景辐射观测值＜img src=’’’’ class=“image-anchor” image-id=“DDA00011529564400000111”/＞依次执行步骤（4）到步骤（7）,得到相应的校正值＜img src=’’’’ class=“image-anchor” image-id=“DDA00011529564400000112”/＞其中t≥n+2。