論文の概要: Small and Dim Target Detection in IR Imagery: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16346v1
- Date: Mon, 27 Nov 2023 22:25:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-29 21:05:30.185037
- Title: Small and Dim Target Detection in IR Imagery: A Review
- Title（参考訳）: 赤外線画像における小型・薄型ターゲット検出
- Authors: Nikhil Kumar, Pravendra Singh
- Abstract要約: これは、赤外線画像における小型および薄型ターゲット検出の分野における最初のレビューである。
主なアプローチには、複数のフレームを使用して検出する手法と、単一フレームベースの検出技術がある。
この結果から,ディープラーニングアプローチは従来の画像処理手法よりも優れていたことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.941925002794262
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: While there has been significant progress in object detection using
conventional image processing and machine learning algorithms, exploring small
and dim target detection in the IR domain is a relatively new area of study.
The majority of small and dim target detection methods are derived from
conventional object detection algorithms, albeit with some alterations. The
task of detecting small and dim targets in IR imagery is complex. This is
because these targets often need distinct features, the background is cluttered
with unclear details, and the IR signatures of the scene can change over time
due to fluctuations in thermodynamics. The primary objective of this review is
to highlight the progress made in this field. This is the first review in the
field of small and dim target detection in infrared imagery, encompassing
various methodologies ranging from conventional image processing to
cutting-edge deep learning-based approaches. The authors have also introduced a
taxonomy of such approaches. There are two main types of approaches:
methodologies using several frames for detection, and single-frame-based
detection techniques. Single frame-based detection techniques encompass a
diverse range of methods, spanning from traditional image processing-based
approaches to more advanced deep learning methodologies. Our findings indicate
that deep learning approaches perform better than traditional image
processing-based approaches. In addition, a comprehensive compilation of
various available datasets has also been provided. Furthermore, this review
identifies the gaps and limitations in existing techniques, paving the way for
future research and development in this area.
- Abstract（参考訳）: 従来の画像処理と機械学習アルゴリズムを用いたオブジェクト検出には大きな進歩があったが、ir領域における小さめのターゲット検出を探索することは、比較的新しい研究分野である。
小型および薄型ターゲット検出法の大部分は、いくつかの変更があるにもかかわらず、従来の物体検出アルゴリズムに由来する。
赤外線画像における小目標と薄目標を検出するタスクは複雑である。
これは、これらのターゲットがしばしば異なる特徴を必要とし、背景が不明瞭な詳細で散らばり、熱力学の変動によってシーンの赤外線シグネチャが時間とともに変化するためである。
このレビューの主な目的は、この分野における進歩を強調することである。
従来の画像処理から最先端のディープラーニングアプローチまで,さまざまな手法を包含して,赤外線画像における小型・薄型ターゲット検出の分野における最初のレビューである。
著者らはこのようなアプローチの分類法も導入した。
主なアプローチには、複数のフレームを使用して検出する手法と、単一フレームベースの検出技術がある。
単一のフレームベースの検出技術は、従来の画像処理に基づくアプローチからより高度なディープラーニング手法まで、様々な方法を含んでいる。
その結果,ディープラーニングアプローチは従来の画像処理手法よりも優れていることがわかった。
さらに、利用可能なさまざまなデータセットの包括的なコンパイルも提供されている。
さらに,本稿では,既存技術のギャップと限界を明らかにし,今後の研究・開発への道を開く。
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