HATIR：面向湍流红外视频超分辨率的感知热扩散
计算机视觉与模式识别
2026-04-29 v1
摘要
红外视频在挑战性环境下的视觉任务中备受关注，但常遭受严重的大气湍流和压缩退化。现有的视频超分辨率（VSR）方法要么忽略了红外与可见光图像之间固有的模态差异，要么无法恢复湍流引起的畸变。将湍流缓解（TM）算法与 VSR 方法直接级联，会因湍流与分辨率之间退化的解耦建模而导致误差传播与累积。我们引入了 HATIR，一种面向湍流红外视频超分辨率的感知热扩散，它将感知热形变先验注入扩散采样路径，以联合建模湍流退化与结构细节丢失的逆过程。具体而言，HATIR 构建了一个相量引导的流估计器，其基于热活跃区域随时间表现出一致相量响应的物理原理，从而实现可靠的湍流感知流以引导反向扩散过程。为确保在非均匀畸变下结构恢复的保真度，提出了一种湍流感知解码器，通过湍流门控和结构感知注意力选择性地抑制不稳定的时序线索并增强边缘感知的特征聚合。我们构建了 FLIR-IVSR，这是首个面向湍流红外 VSR 的数据集，包含来自 FLIR T1050sc 相机（1024 X 768）的配对 LR-HR 序列，涵盖具有不同相机与物体运动条件的 640 个多样场景。这促进了未来在红外 VSR 方面的研究。项目页面：https://github.com/JZ0606/HATIR
引用
@article{arxiv.2601.04682,
title = {HATIR: Heat-Aware Diffusion for Turbulent Infrared Video Super-Resolution},
author = {Yang Zou and Xingyue Zhu and Kaiqi Han and Jun Ma and Xingyuan Li and Zhiying Jiang and Jinyuan Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.04682},
year = {2026}
}