热成像

英文原文：https://github.com/zkytony/ROSNavigationGuide/blob/master/main.pdf 背景 能否通过从诸如visual RGB之类的丰富域中借用功能来改进ethermaldomain的检测？本文提出了一种基于自然图像域数据的伪多模目标检测方法，以提高热像中目标检测的性能。我们假设访问visual RGB域中的大型数据集，而访问asiscomonday的thermaldomain中相对较小的数据集（就实例而言）。我们提出了利用已知的图像到图像转换框架来生成给定热图像的seudo-RGB等价物，然后使用多模态结构来检测热图像中的目标。我们表明，我们的框架优于现有的基准，而没有明确的需要从实例中训练。同样表明，我们的框架在使用我们的方法时，能够以较少的数据从热域学习。 介绍 根据最近的死亡事故[29]，具有2级和3级自主权的自动驾驶车辆（lackingthermalimaging）中的电流传感器不足以检测车辆和行人。天黑后，行人尤其面临危险，美国5987名行人死亡事故中，75%发生在2016年[33]。在这种情况下，热传感器表现良好，自主式2级和3级传感器套件技术面临挑战。众所周知，热红外相机对光照变化的鲁棒性相对较高，因此可以在白天和夜间使用。此外，它们成本低、非侵入性强、体积小。因此

摘要： 主要包含两个大方面的内容，第一个方面可以理解为是图像的预处理，是对图像的校正处理；第二方面是数据压缩（DDE）技术。 1 非均匀校正的必要性 红外焦平面阵列(IRFPA)是一种兼具辐射敏感和信号处理功能的新一代红外探测器, 由焦平面探测器构成的热成像系统, 较其他热成像系统具有结构简单 ,可靠性高 ,探测灵敏度高等优点。但由于红外探测器材料 、制造工艺、探测器内部读出电路和工作环境的影响 ,使得焦平面阵列各个阵列元即使在相同的辐射通量照射下, 也会输出不相同的响应电压 ,这种响应的不一致性被称作红外图像的非均匀性 ,又称为固定图案噪声 。红外图像的非均匀性是制约红外焦平面阵列发展和应用的重要因素 。 因此 ,必须对红外焦平面器件进行非均匀性校正。 2 盲元校正的必要性 受到红外焦平面阵列(IRFPA)的制作工艺影响，IRFPA 会出现缺陷像元，这些像元 是无法经过两点校正，单点校正来校正为可使用的像元的。因此，需要检测出这些缺 陷像元（或者称之为盲元）。检测出盲元后，再进行补偿。 3 高 bits 数到 8bit 的数据压缩的必要性 热成像系统普遍存在输出图像目标与场景细节不清晰现象，是继非均匀校正之后制约热成像系统性能的一大不足，已成为国内外研究人员关注的重要问题。红外图像的一大特点是有着很高的动态范围(如地面与天空)，而某些目标与其背景或者目标局部的温差却相对较小