論文の概要: Passive LWIR Hyperspectral Ranging via Transmittance Extraction and Distance Alignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.28967v1
- Date: Thu, 24 Sep 2026 03:32:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-25 21:10:09.69195
- Title: Passive LWIR Hyperspectral Ranging via Transmittance Extraction and Distance Alignment
- Title（参考訳）: 透過性抽出と距離アライメントによる受動LWIRハイパースペクトルランキング
- Abstract要約: 透過率抽出と距離アライメント(TEDA)を導入する。
TEDAは温度-放射率インバージョンから範囲推定を分離する。
モンテカルロシミュレーションにより、TEDAは距離不変減衰係数近似による範囲バイアスを効果的に低減することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.093122200728228
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Passive long-wave infrared (LWIR) hyperspectral ranging enables distance estimation in low-light and nighttime scenes by exploiting atmospheric absorption features in thermal radiance received through the atmosphere.Joint estimation of temperature, emissivity, and distance is computationally expensive. Reference-range joint inversion also uses a distance-invariant effective attenuation coefficient, which can bias range estimates.We introduce transmittance extraction and distance alignment (TEDA), which decouples range estimation from temperature--emissivity inversion. In the first stage, a baseline estimator with a data-fidelity term invariant to the known absorption direction yields two closed-form smoothing branches for the slowly varying thermal continuum. An observation-derived gate combines the branches, and subtracting the blended baseline in the log domain recovers atmospheric transmittance. The second stage estimates range by matching the recovered transmittance to sensor-domain transmittance models recomputed for each candidate distance. Monte Carlo simulations show that TEDA effectively reduces the ranging bias caused by the distance-invariant attenuation coefficient approximation. In a measured scene, TEDA's mean range estimates are closer to the LiDAR medians than those of reference-range joint inversion in both evaluated patches. TEDA processes a complete $256\times256$ region of interest in 8.19~s versus 159.47~s for reference-range joint inversion, an approximately 20-fold speedup.
- Abstract（参考訳）: 受動長波赤外(LWIR)ハイパースペクトルは、大気中の熱放射率の大気吸収特性を利用して、低照度および夜間のシーンにおける距離推定を可能にし、温度、放射率、距離の連続推定は計算的に高価である。
基準範囲の関節インバージョンはまた、バイアス範囲推定が可能な距離不変有効減衰係数を用いており、温度-放射率インバージョンから範囲推定を分離する透過率抽出と距離アライメント(TEDA)を導入している。
第1段階では、既知の吸収方向に不変なデータ忠実度項を持つベースライン推定器は、ゆっくりと変化する熱連続体に対して2つの閉形式の滑らか化枝を生成する。
観測由来のゲートは枝を結合し、ログドメイン内のブレンドベースラインを減算することで大気透過性を回復する。
第2段推定範囲は、各候補距離毎に再計算されたセンサ領域送信モデルに、回復した送信率を一致させることにより推定される。
モンテカルロシミュレーションにより、TEDAは距離不変減衰係数近似による範囲バイアスを効果的に低減することが示された。
測定シーンでは、TEDAの平均範囲推定値は、両方の評価パッチにおいて基準範囲の関節逆転よりもLiDAR中央値に近い。
TEDA は 8.19~s と 159.47~s の完全な 256\times256$ の領域を処理する。
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