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홍용희 (LIG Nex1) 송남훈 (LIG Nex1) 김대현 (LIG Nex1) 전찬원 (Defense Industry Technology Center) 지호진 (LIG Nex1)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제24권 제6호(통권 제183호)
발행연도
2019.6
수록면
11 - 19 (9page)

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In this paper, a new Scene-based Nonuniformity Correction (SBNUC) method is proposed by applying Image Roughness-like and Spatial Noise cost functions on deep neural network structure. The classic approaches for nonuniformity correction require generally plenty of sequential image data sets to acquire accurate image correction offset coefficients. The proposed method, however, is able to estimate offset from only a couple of images powered by the characteristic of deep neural network scheme. The real world SWIR image set is applied to verify the performance of proposed method and the result shows that image quality improvement of PSNR 70.3dB (maximum) is achieved. This is about 8.0dB more than the improved IRLMS algorithm which preliminarily requires precise image registration process on consecutive image frames.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. Improved IRLMS
Ⅳ. The Proposed Scheme
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (16)

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