面向精密农业的低成本无冷却红外相机帧温度估计与超分辨率的端到端管线
图像与视频处理
2025-02-21 v1
摘要
红外热力学成像是精密农业中（如灌溉监测、作物健康评估和产量估计）的有价值遥感技术。低成本无辐射校准红外相机为农业监测提供了新实现方式。然而，这些相机存在诸多固有缺陷，限制了其可用性，如低空间分辨率、空间异构性和缺乏辐射校准。本文提出了一种用于低成本无冷却红外相机帧的温度估计和超分辨率的端到端管线。该管线由两个主要组成部分构成：基于深度学习的温度估计模块和基于深度学习的超分辨率模块。温度估计模块学习将原始灰度红外图像映射到相应温度图，同时纠正非均匀性。超分辨率模块使用深度学习网络对红外图像进行 x2 和 x4 的空间分辨率提升。我们在包含约 20,000 帧各类作物的模拟数据和真实数据集上评估了该管线的性能。对于模拟数据，结果与真实数据相当，精度达到亚度水平。对于真实数据，本方法与高端辐射热力学相机比较，实现了亚度精度。实际数据的结果与模拟数据相当。该管线可为需要来自低成本红外相机的高质量热信息的各种精密农业应用提供支持。
引用
@article{arxiv.2502.13985,
title = {End-to-end pipeline for simultaneous temperature estimation and super resolution of low-cost uncooled infrared camera frames for precision agriculture applications},
author = {Navot Oz and Nir Sochen and David Mendlovic and Iftach Klapp},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.13985},
year = {2025}
}