基于HADAR的热红外超光谱图像恢复
计算机视觉与模式识别
2026-05-14 v1 光学
摘要
热红外(TIR)超光谱图像(HSI)为各种应用提供关键场景信息。然而，其实际用途严重受限于独特的传感器退化，现有恢复方法无法处理这些问题。本文提出HAIR(HADAR-based Image Restoration)，作为一种基于物理的框架，用于地面TIR-HSI恢复。HAIR利用HADAR渲染方程(HRE)并将其与大气向下辐射传递方程(RTE)结合，用于建模TIR-HSI，基于温度、辐射率和纹理(TeX)物理三元组。这种物理模型导致一种TeX分解-合成策略，确保物理一致性和时空谱噪声鲁棒性，与现有方法截然不同。此外，我们的框架使用前馈大气向下参考，结合辐射率和黑体辐射的光谱平滑性，实现无法通过其他方法实现的光谱校准与生成。我们在DARPA Invisible Headlights数据集和实验室FTIR测量中进行了广泛实验，结果表明HAIR在去噪、图像内插、光谱校准和光谱超分辨率方面 consistently 优于最先进的方法，在客观精度和视觉质量方面均建立了基准。
引用
@article{arxiv.2605.13664,
title = {HADAR-Based Thermal Infrared Hyperspectral Image Restoration},
author = {Cheng Dai and Jiale Lin and Bingxuan Song and Yifei Chen and Jiashuo Chen and Xin Yuan and Fanglin Bao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.13664},
year = {2026}
}
备注
17 pages, 18 figures