BLT-BMM校正算法

去伪影不过拟合

该算法通过巴特沃斯线性变换保留细节并配合混合模型提取和修正冷反射，实现了场景信息完好且无明显伪影的校正效果。

Zhang, Lei · 76240670 · Song, Yansong · Liang, Zonglin · Bo, Zhang · 刘天赐 · Gang-Qi, Yan · Yanbo, Wang · Li, Xinhang · Wenyi, Hu

Optics and Laser Technology 2025

技术优势

保留场景细节

通过巴特沃斯线性变换克服场景稠密区域梯度小导致的校正效果差的问题，保留冷反射周围的有效信息，为后续拟合提供平滑性。

减少伪影

利用混合模型提取冷反射信息并进一步校正残差，从而减少伪影的产生。

避免过拟合

通过BLT-BMM方法去除周围不必要的场景信息，从而解决过拟合问题。

应用场景

• 红外成像：在校正冷反射的同时保留场景细节，提升红外图像质量。
• 光学系统：用于制冷红外光学系统中冷反射的校正，消除成像模糊。
• 图像处理：提供一种去除伪影和过拟合的冷反射校正算法。
• 机器视觉：通过提升红外图像质量，增强机器视觉系统的感知能力。