論文の概要: Pixel-Wise Motion Deblurring of Thermal Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04973v1
• Date: Mon, 8 Jun 2020 22:35:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 02:27:10.621439
• Title: Pixel-Wise Motion Deblurring of Thermal Videos
• Title（参考訳）: 熱画像の画素幅運動劣化
• Authors: Manikandasriram Srinivasan Ramanagopal, Zixu Zhang, Ram Vasudevan, Matthew Johnson-Roberson
• Abstract要約: 冷却されていないマイクロボロメーターは、シーンから放射される「熱」を撮像することで、可視光の欠如をロボットが見ることができる。 暗く見える能力にもかかわらず、これらのセンサーは大きな動きのぼやけに悩まされる。 本稿では, 一つの画素における熱慣性の影響を, 最小絶対収縮・選択演算子 (LASSO) 問題として逆向きに定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.6875886332029
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Uncooled microbolometers can enable robots to see in the absence of visible illumination by imaging the "heat" radiated from the scene. Despite this ability to see in the dark, these sensors suffer from significant motion blur. This has limited their application on robotic systems. As described in this paper, this motion blur arises due to the thermal inertia of each pixel. This has meant that traditional motion deblurring techniques, which rely on identifying an appropriate spatial blur kernel to perform spatial deconvolution, are unable to reliably perform motion deblurring on thermal camera images. To address this problem, this paper formulates reversing the effect of thermal inertia at a single pixel as a Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) problem which we can solve rapidly using a quadratic programming solver. By leveraging sparsity and a high frame rate, this pixel-wise LASSO formulation is able to recover motion deblurred frames of thermal videos without using any spatial information. To compare its quality against state-of-the-art visible camera based deblurring methods, this paper evaluated the performance of a family of pre-trained object detectors on a set of images restored by different deblurring algorithms. All evaluated object detectors performed systematically better on images restored by the proposed algorithm rather than any other tested, state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 冷却されていないマイクロボロメーターは、シーンから放射される「熱」を撮像することで、可視光の欠如をロボットが見ることができる。 暗く見える能力にもかかわらず、これらのセンサーは大きな動きのぼやけに苦しむ。 これにより、ロボットシステムへの応用が制限された。 本稿では,各画素の熱慣性に起因する動きのぼやけについて述べる。 これは、空間的デコンボリューションを行うのに適切な空間的ぼかしカーネルを特定することに依存する従来のモーションデコンボリューリング技術が、熱カメラ画像上で確実に動きデブロワーリングを行うことができないことを意味している。 この問題に対処するため,本論文では,一画素における熱慣性効果を最小絶対収縮・選択演算子 (LASSO) 問題として逆転させ,二次計画法を用いて高速に解く。 スパルシリティと高いフレームレートを利用することで、このピクセルワイズラッソは、空間情報を使わずに、熱ビデオのフレームの動きを復元することができる。 そこで本研究では,その品質を,最先端の可視光カメラによるデブロアリング法と比較するため,異なるデブロアリングアルゴリズムで復元した画像に対して,事前学習対象検出器群の性能評価を行った。 全ての評価対象検出器は、他のテストされた最先端の手法よりも提案アルゴリズムによって復元された画像に対して体系的に優れた性能を示した。

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