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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。