論文の概要: Simultaneous temperature estimation and nonuniformity correction from
multiple frames
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12297v2
- Date: Sat, 26 Aug 2023 16:25:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 22:54:36.123178
- Title: Simultaneous temperature estimation and nonuniformity correction from
multiple frames
- Title（参考訳）: 複数フレームからの同時温度推定と非均一性補正
- Authors: Navot Oz, Omri Berman, Nir Sochen, David Mendelovich, Iftach Klapp
- Abstract要約: 低コストのマイクロボロメーターベースの赤外線カメラは、空間的に不均一であり、温度測定でドリフトする傾向がある。
低コストマイクロボロメータカメラで捉えた複数フレームからの同時温度推定と非均一性補正(NUC)のための新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: IR cameras are widely used for temperature measurements in various
applications, including agriculture, medicine, and security. Low-cost IR
cameras have the immense potential to replace expensive radiometric cameras in
these applications; however, low-cost microbolometer-based IR cameras are prone
to spatially variant nonuniformity and to drift in temperature measurements,
which limit their usability in practical scenarios.
To address these limitations, we propose a novel approach for simultaneous
temperature estimation and nonuniformity correction (NUC) from multiple frames
captured by low-cost microbolometer-based IR cameras. We leverage the camera's
physical image-acquisition model and incorporate it into a deep-learning
architecture termed kernel prediction network (KPN), which enables us to
combine multiple frames despite imperfect registration between them. We also
propose a novel offset block that incorporates the ambient temperature into the
model and enables us to estimate the offset of the camera, which is a key
factor in temperature estimation.
Our findings demonstrate that the number of frames has a significant impact
on the accuracy of the temperature estimation and NUC. Moreover, introduction
of the offset block results in significantly improved performance compared to
vanilla KPN. The method was tested on real data collected by a low-cost IR
camera mounted on an unmanned aerial vehicle, showing only a small average
error of $0.27-0.54^\circ C$ relative to costly scientific-grade radiometric
cameras.
Our method provides an accurate and efficient solution for simultaneous
temperature estimation and NUC, which has important implications for a wide
range of practical applications.
- Abstract（参考訳）: 赤外線カメラは農業、医療、セキュリティなど様々な用途で温度測定に広く利用されている。
しかし、低コストのマイクロボロメーターベースの赤外線カメラは、空間的に異質な非均一性や温度測定のドリフトが起こりやすく、実用的なシナリオでは使用性に制限がある。
これらの制約に対処するため、低コストのマイクロボロメータベースの赤外線カメラで捉えた複数のフレームから温度推定と非均一性補正(NUC)を同時に行う新しい手法を提案する。
我々は、カメラの物理的イメージ獲得モデルを利用して、カーネル予測ネットワーク(kpn)と呼ばれるディープラーニングアーキテクチャに組み込む。
また,環境温度をモデルに組み込んだ新しいオフセットブロックを提案し,温度推定の重要な要因であるカメラのオフセットを推定する。
その結果, フレーム数が温度推定とNUCの精度に有意な影響を及ぼすことが明らかとなった。
さらに,オフセットブロックの導入により,バニラKPNに比べて性能が大幅に向上した。
この方法は、無人航空機に搭載された低コストの赤外線カメラが収集した実データに基づいてテストされ、科学的なグレードの放射計と比較すると、平均的な誤差は0.27-0.54^\circ c$であった。
本手法は, 温度推定とNUCを同時に行うための高精度かつ効率的な解法であり, 幅広い応用に重要な意味を持つ。
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