論文の概要: Scene-based nonuniformity correction with homography transformation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02487v1
- Date: Tue, 04 Mar 2025 10:50:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-05 19:13:49.516009
- Title: Scene-based nonuniformity correction with homography transformation
- Title（参考訳）: ホモグラフィ変換を用いたシーンベース非均一性補正
- Authors: Peretz Yafin, Nir Sochen, Iftach Klapp,
- Abstract要約: カメラベースの熱焦点面アレイ(UC-FPA)は、LWIR(Long-wave infrared)イメージングの用途に有用である。
農業用リモートセンシングの典型的な屋外環境では、UC-FPAをベースとしたカメラはオフセットやゲインの漂流に悩まされることがある。
オブジェクトの熱グラフィック値と、ゲインとオフセットは、数組のシフトした画像に頼って、共同で推定できることが示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Due to their affordable, low mass, and small dimensions, uncooled microbolometer-based thermal focal plane arrays (UC-FPAs) are useful for long-wave infrared (LWIR)imaging applications. However, in outdoor conditions typical in agricultural remote sensing, cameras based on UC-FPAs may suffer from drift in offset and gain. To tackle the persistent drift, the system requires continuous calibration. Our goal in this study was to eliminate this requirement via a computational schema. In a former study, we estimated unknown gain and offset values and thermographic images of an object from a sequence of pairs of successive images taken at two different blur levels.In the current work, we took on a similar problem using a sequence of shifted images, with relative shifts caused by realistic drone hovering modeled by homography transformation. This places our work in the realm of scene-based nonuniformity correction problems. We show that an object's thermographic values, as well as gain and offset, can be jointly estimated by relying on a few sets of shifted images. We use a minimum likelihood estimator, which is found using alternating minimization. Registration is done using a generalized Lucas-Kanade method. Simulations show promising accuracy with mean Pearson correlation of more than 0.9999998 between ground truth and restoration. Under ideal assumptions, this is equivalent to a mean restoration error of less than 0.01 Celsius degree.
- Abstract（参考訳）: 安価で低質量で小さな寸法のため、冷却されていないマイクロボロメーターベースの熱焦点面アレイ(UC-FPA)は長波長赤外線(LWIR)イメージング用途に有用である。
しかし、農業用リモートセンシングの典型的な屋外環境では、UC-FPAをベースとしたカメラはオフセットやゲインに苦しむことがある。
永続的なドリフトに対処するには、システムは継続的なキャリブレーションが必要である。
本研究の目的は,計算スキーマを用いて,この要求を解消することであった。
従来の研究では、2つの異なるブラーレベルで撮影された一連の連続画像から物体の未知のゲインとオフセット値と熱画像を推定した。
これにより、シーンベースの非一様性補正問題の領域に作業が配置される。
オブジェクトの熱グラフィック値と、ゲインとオフセットは、数組のシフトした画像に頼って、共同で推定できることが示される。
我々は、交互最小化を用いて見いだされる最小可能性推定器を用いる。
登録は一般化されたLucas-Kanade法による。
シミュレーションでは、真理と復元の間の平均ピアソン相関が0.9999998以上であることを示す。
理想的な仮定では、これは平均回復誤差が 0.01 Celsius 以下である。
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