赤外线画像ノイズリダクションデータベース

赤外線デバイスの製造技術が成熟するにつれて、人々はますます赤外線イメージング技術をさまざまな生活分野に応用しています。 高品質と低品質の赤外線画像データをペアで提供する、新しい赤外線ノイズリダクションデータセットを作成しました。 私たちのデータベースが、研究者がより優れた赤外線画像ノイズリダクションモデルを作成し、そのパフォーマンスをテストして、赤外線画像ノイズリダクション分野の技術を改善するための貴重なリソースになることを願っています。

サーマルイメージャは、検出器を使用して赤外線を電気信号に変換し、信号を増幅して標準のビデオ信号に変換して、テレビ画面またはモニターに表示される赤外線画像を形成します。 赤外線画像は、物体の放射熱を「測定」することで得られるため、可視光画像と比較して次のような特性があります。低解像度、弱いコントラスト、低い信号対雑音比 (S/N) 、ぼかし視覚効果、わずかな情報、 などこのような画像は、比較的快適な視覚効果を得るために、画像強調などの技術を使用して前処理する必要があります。 全ての撮像プロセスにおいて、ノイズは、赤外線画像上の外部原因により生じる可能性がある。 たとえば、熱伝導効果と空気中の散乱により、画像のエッジがぼやけ、コントラストが弱くなり、温度が不均一に分布したスペックルノイズが発生します。検出器のゲインと内部電子回路は、塩とコショウのノイズとストライプノイズを生成する可能性があります。 これらのノイズは、将来の視覚効果と高度な機能実装を著しく妨げます。 さらに、複数の画像をキャプチャして平均化することで直接生成できる可視光画像データとは異なり、赤外線画像のノイズリダクションデータセットを作成することははるかに困難です。 この空白を埋めるために、データがペアになっている赤外線画像ノイズリダクションデータベースを作成しました。 実際の低品質の赤外線画像データは、赤外線イメージングデバイスを介して取得され、そのような画像は、対応する高品質の赤外線画像データを取得するために複雑な手順で処理されます。 データベースには、屋内と屋外の環境でキャプチャされたさまざまなノイズレベルを持つ256 × 192の解像度の赤外線画像に基づいて、2000の画像ペア (合計4000の画像) があります。 現在、このような公共の実際の赤外線画像ノイズリダクションデータセットはまれであり、データセットは赤外線画像アルゴリズムの研究に十分で効果的なデータを提供できます。

私たちの研究は、実際の赤外線ノイズリダクションデータベースの作成を目指しています。これは、ペアリング画像を画像研究で直接取得できないという問題を解決し、赤外線画像ノイズリダクションアルゴリズム研究用にペアリングされた高品質および低品質の赤外線イメージングデータを提供します。 ハンドヘルド赤外線イメージャや固定赤外線カメラなど、さまざまな種類の赤外線イメージングデバイスからデータを収集しています。 さまざまな期間、さまざまなシナリオ、さまざまな環境の14ビットの赤外線データがキャプチャされ、デバイスからエクスポートされます。 収集されたデータは、元の赤外線データではなく、高温および低温環境で実装された予備的な不均一性補正を伴う光電変換によって生成されたデジタル画像であることに注意してください。 ただし、ストライプノイズ、スペックルノイズ、レンズシャドウは除去されず、イメージング品質は比較的低くなります。 ユーザーは、それらを一般的な画像形式のファイルに変換して、画像効果を表示できます。 次に、一連の複雑な赤外線ノイズリダクションアルゴリズムでデータを処理し、元の低品質の赤外線画像データとペアになっている高品質の赤外線画像データを取得しました。 2セットのデータ: 1) 8ビットデータ: データは14ビットデータから線形圧縮によって変換されます。 つまり、ノイズのあるデータとノイズのないデータは実際には8ビットデータに圧縮されるため、有効ビット幅は8ビットです。2) 14ビットデータ: ノイズを伴うデータは、赤外線撮像装置から収集された14ビットの赤外線データである。 正規化およびノイズリダクションアルゴリズムが適用された後、データは14ビットデータに復元され、対応するグラウンドトゥルースが取得されます。

データの読み取り例:

1) Matlab:

Str = '001。 データ ';

Col = 256;

行 = 192;

Fid = fopen(str, 'rb');

A = fread(fid、 [col row] 、 'uint16') ;

Fclose (fid) ;

2)Python:

# Nucデータの読み込み

Col = 256

行 = 192

Img = np.fromfile (パス、dtype = np.uint16)

# Numpyの配列のreshape関数を使用して、読み取られたデータを再配置します。

Img = img.reshape (行、列)

研究者

この研究の研究者:

LIU Qing (qing.liu@ Iraytek.com)

XU Zhaofei (zfxu@iraytek.com)

WANG Jiansheng (jiansheng.wang@iraytek.com)

ワンシュイゲン (Shuigen.wang@iraytek.com)

著作権声明

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ダウンロード

赤外線セキュリティデータベースシナリオを無料で一般に提供しています。 あなたが研究でこのデータベースを使用したならば、研究を行うために私達の会社に感謝します:

アイレイテクノロジー株式会社.

ここで情報を提供して、このデータベースの申請書を提出できます (機関が国内の大学または大学の場合、中華人民共和国教育省が発表した機関の名前を記入してください)。 申請が承認されると、データベースをダウンロードするためのリンクが電子メールボックスに送信されます。

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