ADMIRE：一种局部自适应单幅图像非均匀性校正和去噪算法：应用于无冷却红外相机

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本文提出了一种新方法来校正无冷却红外图像中的非均匀性和噪声，解决了现有技术在静态图像处理中对运动和模型要求的限制。该方法结合了自动局部自适应对比度调整和先进的图像去噪技术，能够高效处理完全非线性的非均匀性和噪声，仅需一幅图像。实验结果显示，该方法具有简单低计算成本的优势，不需要测试图案或校准，并且不会产生"鬼影"伪影。

本文提出了一种基于二次风险最小化的统一非局部去噪方法NL-Ridge，结合无偏风险估计和深度学习的“内部适应”概念，通过补丁线性组合实现去噪，效果优于现有算法。

NL-Ridge 二次风险最小化 无偏风险估计 深度学习 算法 非局部去噪
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