論文の概要: A Comprehensive Survey on Synthetic Infrared Image synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06868v2
- Date: Wed, 14 Aug 2024 11:58:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-15 12:12:37.711694
- Title: A Comprehensive Survey on Synthetic Infrared Image synthesis
- Title（参考訳）: 合成赤外画像合成に関する総合的研究
- Authors: Avinash Upadhyay, Manoj sharma, Prerana Mukherjee, Amit Singhal, Brejesh Lall,
- Abstract要約: 合成赤外線シーンとターゲット生成は重要なコンピュータビジョン問題である。
リアルなIR画像の生成と、様々なアプリケーションのトレーニングとテストのターゲットを可能にする。
また、現実世界の赤外線データ収集に伴うコストとリスクの低減にも役立ちます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.969317016233484
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Synthetic infrared (IR) scene and target generation is an important computer vision problem as it allows the generation of realistic IR images and targets for training and testing of various applications, such as remote sensing, surveillance, and target recognition. It also helps reduce the cost and risk associated with collecting real-world IR data. This survey paper aims to provide a comprehensive overview of the conventional mathematical modelling-based methods and deep learning-based methods used for generating synthetic IR scenes and targets. The paper discusses the importance of synthetic IR scene and target generation and briefly covers the mathematics of blackbody and grey body radiations, as well as IR image-capturing methods. The potential use cases of synthetic IR scenes and target generation are also described, highlighting the significance of these techniques in various fields. Additionally, the paper explores possible new ways of developing new techniques to enhance the efficiency and effectiveness of synthetic IR scenes and target generation while highlighting the need for further research to advance this field.
- Abstract（参考訳）: 合成赤外線シーンとターゲット生成は、リモートセンシング、監視、ターゲット認識などの様々なアプリケーションのトレーニングとテストのための現実的な赤外線画像とターゲットの生成を可能にするため、重要なコンピュータビジョン問題である。
また、現実世界の赤外線データ収集に伴うコストとリスクの低減にも役立ちます。
本稿では,従来の数学的モデリングに基づく手法と,合成IRシーンやターゲットを生成するためのディープラーニングに基づく手法の概要を概観することを目的とする。
本稿では、合成赤外線シーンとターゲット生成の重要性を論じ、黒体とグレーの体放射の数学、およびIR画像キャプチャー法について概説する。
合成赤外線シーンとターゲット生成の潜在的な利用事例についても述べ,様々な分野におけるこれらの技術の重要性を強調した。
さらに、合成赤外線シーンとターゲット生成の効率性と効果を高める新しい技術開発の可能性について検討し、さらなる研究の必要性を強調した。
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