論文の概要: Absorption-Based, Passive Range Imaging from Hyperspectral Thermal Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05818v1
• Date: Thu, 10 Aug 2023 18:35:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 15:55:59.875896
• Title: Absorption-Based, Passive Range Imaging from Hyperspectral Thermal Measurements
• Title（参考訳）: 超スペクトル熱測定による吸収型受動範囲イメージング
• Authors: Unay Dorken Gallastegi, Hoover Rueda-Chacon, Martin J. Stevens, and Vivek K Goyal
• Abstract要約: 環境熱放射の大気吸収に基づく新しい受動レンジイメージング手法を提案する。 15mから150mの範囲の特徴は回復され、不整合ライダーデータとの質的整合性が良好である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.719751155411075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Passive hyperspectral long-wave infrared measurements are remarkably informative about the surroundings, such as remote object material composition, temperature, and range; and air temperature and gas concentrations. Remote object material and temperature determine the spectrum of thermal radiance, and range, air temperature, and gas concentrations determine how this spectrum is modified by propagation to the sensor. We computationally separate these phenomena, introducing a novel passive range imaging method based on atmospheric absorption of ambient thermal radiance. Previously demonstrated passive absorption-based ranging methods assume hot and highly emitting objects. However, the temperature variation in natural scenes is usually low, making range imaging challenging. Our method benefits from explicit consideration of air emission and parametric modeling of atmospheric absorption. To mitigate noise in low-contrast scenarios, we jointly estimate range and intrinsic object properties by exploiting a variety of absorption lines spread over the infrared spectrum. Along with Monte Carlo simulations that demonstrate the importance of regularization, temperature differentials, and availability of many spectral bands, we apply this method to long-wave infrared (8--13 $\mu$m) hyperspectral image data acquired from natural scenes with no active illumination. Range features from 15m to 150m are recovered, with good qualitative match to unaligned lidar data.
• Abstract（参考訳）: パッシブ・ハイパースペクトル長波赤外測定は、遠隔物体の組成、温度、範囲、空気温度やガス濃度など、周囲の環境について非常に重要な情報である。 リモートオブジェクト材料と温度は、熱放射率、範囲、空気温度、ガス濃度のスペクトルを決定し、センサへの伝搬によってこのスペクトルがどのように修正されるかを決定する。 これらの現象を計算により分離し,大気環境熱放射の吸収に基づく新しい受動範囲イメージング法を導入する。 従来、受動吸収に基づく測位法は熱く高出力の物体を仮定していた。 しかし、自然のシーンの温度変化は通常低いため、レンジイメージングは困難である。 本手法は, 大気吸収のパラメトリックモデリングと大気放出の明示的考察から得られる。 低コントラストシナリオにおけるノイズを軽減するために、赤外スペクトル上に広がる様々な吸収線を利用して、範囲と固有物体特性を共同で推定する。 正規化、温度差、多くのスペクトル帯域の可利用性の重要性を実証するモンテカルロシミュレーションとともに、この手法を自然シーンから取得した長波長赤外線(8--13$\mu$m)超スペクトル画像データに適用し、アクティブな照明をもたない。 15mから150mの範囲の特徴は回復され、不整合ライダーデータとの質的一致は良好である。

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