論文の概要: Material-Segmented Per-Pixel Emissivity Correction for Thermographic Anomaly Detection in Cultural Heritage Digital Twins

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.02964v1
• Date: Mon, 03 Aug 2026 23:58:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-05 15:30:22.966358
• Title: Material-Segmented Per-Pixel Emissivity Correction for Thermographic Anomaly Detection in Cultural Heritage Digital Twins
• Title（参考訳）: 文化遺産デジタル双生児におけるサーモグラフィー異常検出のための材料分離1枚当たりの放射率補正
• Abstract要約: 我々は,共同校正されたRGBチャネルにオープン語彙分割を適用することにより,画素当たりの放射率を導出する学習自由パイプラインを提案する。 物理に基づく合成ベンチマークと4つの実データを用いて評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6236132701044369
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantitative longwave thermography of heritage surfaces is limited by the global-constant emissivity assumption in inverse-Planck temperature retrieval; on heterogeneous surfaces emissivity varies within one field of view, producing apparent-temperature artifacts that mimic and mask subsurface anomalies. We present a training-free pipeline that derives per-pixel emissivity by applying SAM 3.1 open-vocabulary segmentation to a colocated, co-calibrated RGB channel, mapping segments to a material-keyed LWIR emissivity table compiled from primary measurement literature, and propagating the field into a per-pixel inverse-Planck solve on raw radiometric data. Lacking any public dataset with raw radiometry, a temperature reference, and a colocated RGB camera, we evaluate on a physics-based synthetic benchmark and four real datasets. On the benchmark, under a palette spanning the low-emissivity exceptions, the correction cuts mean absolute error from 1.97 K to 0.91 K at 20 K contrast and, with an accurate table, beats the best fitted global constant on every layout; on a heritage-realistic emissivity distribution it does not. We contribute a quantified operating-regime map, and a measurement-backed finding that tempers the heritage claim: weathered outdoor heritage emissivities cluster near the conventional default, so the correction is small on typical surfaces and concentrated on genuine low-emissivity exceptions. We characterize the dominant failure mode, in which open-vocabulary segmentation matches appearance rather than material, and the contraindicated regime in which emissivity-defined anomalies are suppressed.
• Abstract（参考訳）: 遺産表面の定量的長波サーモグラフィーは、逆プランク温度の検索における大域的即時放射率の仮定によって制限され、異種表面の放射率は1つの視野内で変化し、表面下異常を模倣し、隠蔽する見かけ温度の人工物を生成する。 本稿では、SAM 3.1の開語彙セグメント化を共ロケーションで校正されたRGBチャネルに適用し、一次測定文献からコンパイルされた物質キーLWIR放射率テーブルにセグメントをマッピングし、原ラジオメトリックデータに基づいてフィールドを画素単位の逆プランク解に伝搬させることにより、画素単位の放射率を導出する訓練自由パイプラインを提案する。 生のラジオメトリー、温度基準、RGBカメラによる公開データセットを欠き、物理ベースの総合ベンチマークと4つの実データセットで評価した。 ベンチマークでは、低放射率の例外にまたがるパレットの下で、補正は20Kのコントラストで1.97Kから0.91Kまで絶対誤差を減らし、正確なテーブルで全てのレイアウトにおいて最も適合したグローバル定数を破る。 本研究では,従来の既定値付近の風化アウトドア・ヘリテージ・エミビティ・クラスタにおいて,その補正は典型的に小さく,真の低放射率例外に集中していることを示す。 本研究では,開語彙分割が物質よりも外観にマッチする支配的障害モードと,放射能定義異常を抑止する禁忌体制を特徴付ける。

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