无先验辐射度信息的多波段热测温：从承诺到幻灯

红外（IR）热测像提供场景表面辐射率的二维图谱，基于校准。要将辐射率图转换为温度图，需要知道每个场景元素对应相机焦平面每个探测器元件的辐射度。与单波段方法相比，多光谱热测温能否解决温度-辐射度分离的逆问题？多波段热测温（MWT）已知存在连续无穷多解。因此，从 MWT 的起源便需要引入辐射度信息来评估温度，例如通过分析模型。忽视这些建议，2000 年代初出现多篇论文探索在没有辐射度先验知识的情况下进行温度评估的可能性。从 2020 年起，涌现大量声称成功的论文，声称利用神经网络、遗传算法及其他新型优化方法可实现无需辐射度信息的温度-辐射度分离。本文旨在回顾 MWT 作为欠定逆问题的后果，揭示忽视其结果的错误，并将我们带回现实：我们必须引入辐射度信息才能准确评估温度。Furthermore, 该信息必须与真实光谱辐射度完全一致。为此，我们提出一种用于最优选择辐射度模型的方法。一系列盲测实验被设定用于基准测试不同的反演算法。结果确认在没有辐射度信息可用时，尽管采用多波段方法，温度-辐射度分离仍然失败，这并不令人意外。