Database di riduzione del rumore dell'immagine a infrarossi

Mentre le tecnologie di produzione dei dispositivi a infrarossi diventano mature, le persone sempre più applicano le tecnologie di imaging a infrarossi a vari campi della vita. Abbiamo creato un nuovo set di dati per la riduzione del rumore a infrarossi, in cui i dati delle immagini a infrarossi di alta e bassa qualità vengono forniti in coppia. Ci hope che il nostro database può essere una risorsa preziosa per i professionisti per creare migliori modelli di riduzione del rumore dell'immagine a infrarossi e testare le loro prestazioni, migliorare le tecnologie nel campo di riduzione del rumore dell'immagine a infrarossi.

Le termocamere convertono le radiazioni a infrarossi in segnali elettrici utilizzando i rilevatori, e i segnali vengono amplificati e convertiti in segnali video standard per formare immagini a infrarossi sullo schermo o sul monitor della TV. Le immagini a infrarossi sono realizzate tramite "misurazione" il calore radiato degli oggetti, e quindi hanno le caratteristiche di seguito rispetto alle immagini a luce visibile: bassa risoluzione, contrasto debole, rapporto segnale-rumore basso (S/N), effetto visivo sfocato, poche informazioni, Ecc. tali immagini devono essere pre-lavorate utilizzando tecnologie come il miglioramento dell'immagine per avere un effetto visivo abbastanza confortevole. In tutti i processi di imaging, il rumore può essere prodotto a causa di motivi esterni su immagini a infrarossi. Ad esempio, l'effetto di conduzione del calore e la dispersione nell'aria sono il risultato della sfocatura dei bordi dell'immagine e del contrasto debole, risultati della temperatura irregolare in suoni di macchie non uniformi, E i profitti del rilevatore e i circuiti elettronici interni possono produrre rumore di sale e pepe e rumore a strisce. Questi suoni frenano fortemente gli effetti visivi e l'applicazione avanzata delle funzioni in futuro. In aggiunta, a differenza dei dati dell'immagine a luce visibile che possono essere prodotti direttamente attraverso l'acquisizione e la media di immagini multiple, è molto più difficile creare un set di dati di riduzione del rumore dell'immagine a infrarossi. Per riempire questo vuoto, abbiamo creato un database di riduzione del rumore dell'immagine a infrarossi in cui i dati sono in coppia. I veri dati di immagine a infrarossi di bassa qualità vengono forniti tramite dispositivi di imaging a infrarossi e tali immagini vengono trattate in procedure complesse per ottenere i dati di immagine a infrarossi di alta qualità corrispondenti. Nel database, ci sono 2000 coppie di immagini (un totale di 4000 immagini), In base alle immagini a infrarossi con risoluzione di 256x192 con diversi livelli di rumore raccolti in ambienti interni ed esterni. Attualmente, tali set di dati di riduzione del rumore dell'immagine a infrarossi reali pubblici sono rari e il set di dati può fornire dati sufficienti ed efficaci per le ricerche dell'algoritmo di immagini a infrarossi.

Le nostre ricerche cercano di creare un vero database di riduzione del rumore a infrarossi, che risolve il problema che le immagini abbinate non possono essere utilizzate direttamente nelle ricerche sulle immagini e fornisce dati di imaging a infrarossi di alta qualità e di bassa qualità abbinati per le ricerche dell'algoritmo di riduzione del rumore dell'immagine a infrarossi. Abbiamo raccolto dati da vari tipi di dispositivi di imaging a infrarossi, come imager a infrarossi portatili e telecamere a infrarossi fisse. I dati a infrarossi a 14 bit in diversi periodi, diversi scenari e diversi ambienti vengono raccolti ed esportati dai dispositivi. Nota che i dati raccolti non sono i dati a infrarossi originali ma le immagini digitali che vengono prodotte attraverso la conversione fotoelettrica con una correzione pre-non uniforme implementata in ambienti ad alta e bassa temperatura. Il rumore delle strisce, il rumore delle macchie e le ombre delle lenti non vengono rimossi e la qualità dell'immagine è piuttosto bassa. Gli utenti possono convertire i file in formati di immagine comuni per visualizzare l'effetto di imaging. Abbiamo poi elaborato i dati con una serie di complessi algoritmi di riduzione del rumore a infrarossi e ottenuto dati di immagine a infrarossi di alta qualità che sono in coppia con i dati originali dell'immagine a infrarossi di bassa qualità. Due set di dati per te: 1) dati a 8 bit: i dati vengono convertiti da dati a 14 bit tramite compressione lineare. Vale a dire che i dati con rumore e dati senza rumore sono in realtà compressi a dati a 8 bit, e la larghezza effettiva della punta è di 8 bit; 2) dati a 14 bit: I dati con rumore sono i dati a infrarossi a 14 bit raccolti da dispositivi di imaging a infrarossi. Dopo la stabilizzazione e l'applicazione degli algoritmi di riduzione del rumore, i dati vengono ripristinati a 14 bit per ottenere la verità del terreno corrispondente.

Esempio di dati di lettura:

1) Matlab:

Str = '001. Dat';

Col = 256;

Fila = 192;

Fid = fopen(str, 'rb');

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

Fclose (fid) ;

2) pitone:

# Caricamento dei dati nuc

Col = 256

Fila = 192

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

# Usa la funzione di rimodellamento nella matrice di numpy per riordinare i dati che sono stati letti.

Img = img.reshape (fila, col)

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È possibile fornire informazioni qui per inviare il modulo di applicazione per questo database (se il tuo istituto è un'azienda universitaria o universitaria nazionale, si prega di inserire il nome del tuo istituto come annunciato dal ministero dell'istruzione della repubblica popolare cinese). Dopo l'approvazione dell'applicazione, il collegamento per il download del database sarà inviato alla tua casella di posta elettronica.

Se hai domande durante il download, la visualizzazione o l'utilizzo del set di dati, contatta il personale di manutenzione di questo sito web: GUAN Chunlei (indirizzo e-mail:Chunlei.guan@iraytek.com))