Fugu-MT 論文翻訳(概要): Performance Evaluation of Infrared Image Enhancement Techniques

論文の概要: Performance Evaluation of Infrared Image Enhancement Techniques

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03427v1
Date: Mon, 7 Feb 2022 00:05:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-10 08:27:07.097777
Title: Performance Evaluation of Infrared Image Enhancement Techniques
Title（参考訳）: 赤外線画像強調技術の性能評価
Authors: Rania Gaber, AbdElmgied Ali, and Kareem Ahmed
Abstract要約: 赤外線画像は、医療画像、物体追跡、天文学、国境確保のための軍事目的など、多くの分野で広く利用されている。波長範囲とそれに対応する周波数に基づいて、いくつかの種類の赤外線放射が存在する。ノイズやその他のアーティファクトのため、IR画像ははっきりとは見えていない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Infrared (IR) images are widely used in many fields such as medical imaging, object tracking, astronomy and military purposes for securing borders. Infrared images can be captured day or night based on the type of capturing device. The capturing devices use electromagnetic radiation with longer wavelengths. There are several types of IR radiation based on the range of wavelength and corresponding frequency. Due to noising and other artifacts, IR images are not clearly visible. In this paper, we present a complete up-todate survey on IR imaging enhancement techniques. The survey includes IR radiation types and devices and existing IR datasets. The survey covers spatial enhancement techniques, frequency-domain based enhancement techniques and Deep learning-based techniques.
Abstract（参考訳）: 赤外線画像は医療画像、物体追跡、天文学、国境確保のための軍事目的など多くの分野で広く利用されている。赤外線画像は、撮影装置の種類に応じて昼夜撮影することができる。捕獲装置は長い波長の電磁波を使用する。波長範囲と対応する周波数に基づいて、いくつかの種類のir放射が存在する。ノイズやその他のアーティファクトのため、IR画像ははっきりとは見えない。本稿では、赤外線画像強調技術に関する最新の調査について述べる。調査には、IR放射型とデバイス、既存のIRデータセットが含まれている。本調査は,空間拡張技術,周波数領域に基づく強化技術,深層学習に基づく手法を対象とする。

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