적외선 이미지 소음 감소 데이터베이스

적외선 장치의 제조 기술이 성숙 해짐에 따라 사람들은 다양한 삶의 분야에 적외선 이미징 기술을 점점 더 많이 적용합니다. 우리는 고품질의 적외선 이미지 데이터가 쌍으로 제공되는 새로운 적외선 잡음 감소 데이터 세트를 만들었습니다. 우리는 우리의 데이터베이스가 더 나은 적외선 이미지 노이즈 감소 모델을 만들고 성능을 테스트하고 적외선 이미지 노이즈 감소 분야의 기술을 향상시키는 데 유용한 리소스가되기를 바랍니다.

열 이미저는 검출기를 사용하여 적외선 방사선을 전기 신호로 변환 한 다음 신호를 증폭하여 표준 비디오 신호로 변환하여 TV 화면이나 모니터에 표시되는 적외선 이미지를 형성합니다. 적외선 이미지는 물체의 방사 열을 "측정" 하여 얻을 수 있으므로 가시 광선 이미지와 비교하여 다음과 같은 특성을 갖습니다. 저해상도, 약한 대비, 낮은 신호 대 잡음 비율 (S/N), 흐림 시각 효과, 작은 정보, 이러한 이미지는 상대적으로 편안한 시각 효과를 갖기 위해 이미지 향상과 같은 기술을 사용하여 사전 처리되어야합니다. 모든 이미징 프로세스에서 적외선 이미지의 외부 원인으로 인해 노이즈가 생성 될 수 있습니다. 예를 들어, 열전도 효과와 공기 중의 산란은 이미지 가장자리가 흐려지고 콘트라스트가 약하며 온도가 고르지 않아 얼룩이 고르지 않게 분포되어 있습니다. 그리고 검출기 이득 및 내부 전자 회로는 소금과 후추 소음 및 스트라이프 소음을 생성 할 수 있습니다. 이러한 소음은 미래의 시각 효과와 고급 기능 구현을 심각하게 방해합니다. 또한, 복수의 이미지들을 캡처하고 평균함으로써 직접 생성될 수 있는 가시광 이미지 데이터와 달리, 적외선 이미지 노이즈 감소 데이터 세트를 생성하는 것이 훨씬 더 어렵다. 이 공백을 채우기 위해 데이터가 쌍으로 된 적외선 이미지 노이즈 감소 데이터베이스를 만들었습니다. 실제 저품질 적외선 이미지 데이터는 적외선 이미징 장치를 통해 얻어지며, 이러한 이미지는 대응하는 고품질 적외선 이미지 데이터를 얻기 위해 복잡한 절차로 처리된다. 데이터베이스에는 실내 및 실외 환경에서 서로 다른 소음 수준을 가진 256 × 192 해상도의 적외선 이미지를 기반으로 한 2000 이미지 쌍 (총 4000 이미지) 이 있습니다. 현재, 이러한 공중 실제 적외선 이미지 잡음 감소 데이터 세트는 드물며, 데이터 세트는 적외선 이미지 알고리즘 연구를 위한 충분하고 효과적인 데이터를 제공할 수 있다.

우리의 연구는 실제 적외선 소음 감소 데이터베이스를 만드는 것을 목표로합니다. 이미지 연구에서 쌍을 이루는 이미지를 직접 얻을 수 없다는 문제를 해결하고 적외선 이미지 노이즈 감소 알고리즘 연구를 위해 쌍을 이루는 고품질 및 저품질 적외선 이미징 데이터를 제공합니다. 우리는 휴대용 적외선 이미저 및 고정 적외선 카메라와 같은 다양한 종류의 적외선 이미징 장치에서 데이터를 수집했습니다. 서로 다른 기간, 다른 시나리오 및 다른 환경의 14 비트 적외선 데이터가 장치에서 캡처되고 내보내집니다. 수집된 데이터는 원래의 적외선 데이터가 아니라 고온 및 저온 환경에서 구현되는 예비 불균일성 보정으로 광전 변환을 통해 생성되는 디지털 이미지이다. 그러나 스트라이프 노이즈, 스펙클 노이즈 및 렌즈 섀도우는 제거되지 않고 이미징 품질이 상대적으로 낮습니다. 사용자는 공통 이미지 형식의 파일로 변환하여 이미징 효과를 볼 수 있습니다. 그런 다음 일련의 복잡한 적외선 노이즈 감소 알고리즘으로 데이터를 처리하고 원래의 저품질 적외선 이미지 데이터와 쌍을 이루는 고품질 적외선 이미지 데이터를 얻었습니다. 두 세트의 데이터: 1) 8 비트 데이터: 데이터는 선형 압축을 통해 14 비트 데이터에서 변환됩니다. 즉, 노이즈가있는 데이터와 노이즈가없는 데이터는 실제로 8 비트 데이터로 압축되므로 유효 비트 폭은 8 비트입니다. 2) 14 비트 데이터: 잡음이있는 데이터는 적외선 이미징 장치로부터 수집 된 14 비트 적외선 데이터입니다. 정규화 및 잡음 감소 알고리즘이 적용된 후, 데이터는 14 비트 데이터로 복원되어 대응하는 접지 진리를 얻는다.

데이터 판독 예:

1) Matlab:

Str = '001. 자료 ';

Col = 256;

행 = 192;

Fid = fopen(str, 'rb');

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

Fclose (fid) ;

2) 파이썬:

# Loading nuc 데이터

Col = 256

행 = 192

Img = np.fromfile(path, dtype = np.uint16)

# 숫자 배열의 재구성 함수를 사용하여 읽은 데이터를 재정렬합니다.

Img = img.reshape (행, col)

연구원

이 연구의 연구원:

LIU Qing (qing.liu@ Iraytek.com)

XU 자오 페이 (zfxu@iraytek.com)

WANG Jiansheng (jiansheng.wang@iraytek.com)

WANG Shuigen (Shuigen.wang@iraytek.com)

저작권 진술

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여기에 정보를 제공하여이 데이터베이스의 신청서를 제출할 수 있습니다 (귀하의 기관이 국내 대학 또는 대학 인 경우, 중화 인민 공화국 교육부가 발표 한 기관의 이름을 기입하십시오). 응용 프로그램이 승인되면 데이터베이스 다운로드 링크가 전자 메일 상자로 전송됩니다.

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