TDiff：基于补丁的热力学即插即用先验
计算机视觉与模式识别
2025-10-09 v1
摘要
来自低成本摄像机的热图像常常 suffer于分辨率低、固定模式噪声以及其他局部退化。可用于热成像的数据集在规模和多样性方面也有限。为此，我们提出一种基于补丁的扩散框架（TDiff），通过在小热成像补丁上进行训练来利用这些失真的局部性。在此方法中，通过对重叠的补丁进行去噪并使用光滑的空间窗口进行拼接来恢复全分辨率图像。据我们了解，这是首个建模热成像图像恢复多任务先验的基于补丁的扩散框架。实验在去噪、超分辨率和去模糊方面均在模拟和真实热数据上取得优异成绩，使我们的方法成为统一的恢复管线。
引用
@article{arxiv.2510.06460,
title = {TDiff: Thermal Plug-And-Play Prior with Patch-Based Diffusion},
author = {Piyush Dashpute and Niki Nezakati and Wolfgang Heidrich and Vishwanath Saragadam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.06460},
year = {2025}
}