論文の概要: Physics-Constrained Cross-Resolution Enhancement Network for Optics-Guided Thermal UAV Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03526v1
• Date: Wed, 07 Jan 2026 02:30:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 02:15:23.17306
• Title: Physics-Constrained Cross-Resolution Enhancement Network for Optics-Guided Thermal UAV Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 光学誘導熱UAV画像超解像のための物理拘束型クロスリゾリューション強化ネットワーク
• Authors: Zhicheng Zhao, Fengjiao Peng, Jinquan Yan, Wei Lu, Chenglong Li, Jin Tang,
• Abstract要約: 既存の方法では、光学的特徴を圧縮して熱的特徴次元を整合させて、クロスモーダルアライメントと融合を行う。 我々は,光と熱のモードの相互拡張を実現するためにPCNetを提案する。 また,光誘導に二次元熱伝導を取り入れた物理駆動熱伝導モジュール(PDTM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.782662020080522
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optics-guided thermal UAV image super-resolution has attracted significant research interest due to its potential in all-weather monitoring applications. However, existing methods typically compress optical features to match thermal feature dimensions for cross-modal alignment and fusion, which not only causes the loss of high-frequency information that is beneficial for thermal super-resolution, but also introduces physically inconsistent artifacts such as texture distortions and edge blurring by overlooking differences in the imaging physics between modalities. To address these challenges, we propose PCNet to achieve cross-resolution mutual enhancement between optical and thermal modalities, while physically constraining the optical guidance process via thermal conduction to enable robust thermal UAV image super-resolution. In particular, we design a Cross-Resolution Mutual Enhancement Module (CRME) to jointly optimize thermal image super-resolution and optical-to-thermal modality conversion, facilitating effective bidirectional feature interaction across resolutions while preserving high-frequency optical priors. Moreover, we propose a Physics-Driven Thermal Conduction Module (PDTM) that incorporates two-dimensional heat conduction into optical guidance, modeling spatially-varying heat conduction properties to prevent inconsistent artifacts. In addition, we introduce a temperature consistency loss that enforces regional distribution consistency and boundary gradient smoothness to ensure generated thermal images align with real-world thermal radiation principles. Extensive experiments on VGTSR2.0 and DroneVehicle datasets demonstrate that PCNet significantly outperforms state-of-the-art methods on both reconstruction quality and downstream tasks including semantic segmentation and object detection.
• Abstract（参考訳）: 光学誘導型熱UAV画像の超高解像度化は、全天候監視への応用の可能性から大きな研究関心を集めている。 しかし、既存の方法では光学的特徴を圧縮して、熱的アライメントと融合の温度特性次元を一致させるのが一般的であり、これは熱超解像に有用な高周波情報の損失を引き起こすだけでなく、テクスチャの歪みやエッジのぼかしといった物理的に不整合なアーティファクトをモダリティ間の画像物理の違いを見極めることによって導入する。 これらの課題に対処するため,我々は,熱伝導による光誘導過程を物理的に制限し,高分解能な熱UAV画像の高分解能化を実現するためにPCNetを提案する。 特に、熱画像の超解像と光-熱変換を協調的に最適化し、高周波光前兆を保ちながら、解像度間での効果的な双方向的特徴相互作用を容易にし、CRME(Cross-Resolution Mutual Enhancement Module)を設計する。 さらに,2次元熱伝導を光学誘導に組み込んだ物理駆動熱伝導モジュール (PDTM) を提案する。 さらに, 局所分布の整合性と境界勾配の滑らかさを強制する温度一貫性損失を導入し, 生成熱画像が実世界の熱放射原理に合致することを確認した。 VGTSR2.0とDroneVehicleデータセットの大規模な実験により、PCNetは、セマンティックセグメンテーションやオブジェクト検出を含む、再構築品質と下流タスクの両方において、最先端の手法を大幅に上回っていることが示された。

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