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重塑應(yīng)用邊界,提升實(shí)用價(jià)值:優(yōu)利德紅外熱成像實(shí)時(shí)超分辨率技術(shù)革新方案


在工業(yè)監(jiān)測(cè)、電力巡檢、汽車診斷及設(shè)備維護(hù)等關(guān)鍵領(lǐng)域,紅外成像技術(shù)憑借其獨(dú)特的非接觸式測(cè)溫與熱場(chǎng)可視化能力,發(fā)揮著不可替代的作用。然而,傳統(tǒng)紅外圖像受限于分辨率,細(xì)節(jié)識(shí)別與分析能力欠佳,容易導(dǎo)致關(guān)鍵信息遺漏,進(jìn)而影響診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。對(duì)此行業(yè)難題,優(yōu)利德推出了創(chuàng)新的紅外熱成像實(shí)時(shí)超分辨率技術(shù)。該技術(shù)能顯著提升紅外圖像分辨率,強(qiáng)化細(xì)節(jié)表現(xiàn),優(yōu)化圖像質(zhì)量,從而拓寬紅外熱成像的應(yīng)用場(chǎng)景,增強(qiáng)其在各領(lǐng)域的實(shí)用效能與價(jià)值。




一、技術(shù)優(yōu)勢(shì)


圖像二階降質(zhì)模擬低分辨率紅外圖像

我們采用先進(jìn)的圖像二階降質(zhì)模擬方法,精準(zhǔn)再現(xiàn)真實(shí)世界中的圖像降解過程,從而生成高度逼真的低分辨率訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這一技術(shù)不僅提升了模型的泛化能力,更為后續(xù)的超分辨率重建奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。下圖展示了該技術(shù)的原理流程圖,直觀揭示了從高分辨率圖像到低分辨率圖像的模擬過程。




結(jié)構(gòu)重新參數(shù)化

這是一種用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù),通過在訓(xùn)練與推理階段采用不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來提升模型性能和效率。在訓(xùn)練階段,該技術(shù)采用復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(如多分支、深度卷積、殘差連接)以增強(qiáng)模型的學(xué)習(xí)能力。在推理階段,這些復(fù)雜的結(jié)構(gòu)會(huì)被巧妙地重新參數(shù)化為等效但更為簡(jiǎn)潔的形式(在數(shù)學(xué)上,是一種完全等效的簡(jiǎn)化方法,而不是近似等效),從而加快推理速度并減少計(jì)算開銷。該技術(shù)廣已泛應(yīng)用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和殘差網(wǎng)絡(luò),對(duì)模型的壓縮與加速起到了關(guān)鍵作用。關(guān)于自研超分算法中的結(jié)構(gòu)重參化流程,請(qǐng)參見下圖。




紅外實(shí)時(shí)超分

超分模型具備從原始低分辨率圖像中提取低頻和高頻等細(xì)節(jié)信息的能力,進(jìn)而生成具有微妙差異的多層特征圖。通過對(duì)這些多層特征圖在像素層面進(jìn)行精密的重排組合,最終可以合成出高分辨率的超分圖像。







二、對(duì)比效果


優(yōu)利德紅外圖像超分辨率技術(shù),通過借助深度學(xué)習(xí)模型(例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),實(shí)現(xiàn)了將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像的功能。其基本原理在于,通過網(wǎng)絡(luò)深度提取圖像中的核心特征,學(xué)習(xí)并建立起低分辨率特征到高分辨率特征的映射關(guān)系,進(jìn)而重建出更為清晰的高分辨率圖像。通過持續(xù)不斷地優(yōu)化損失函數(shù),該模型能夠生成細(xì)節(jié)更豐富、質(zhì)量顯著提升的紅外圖像,使其在細(xì)節(jié)分析和識(shí)別任務(wù)中更具實(shí)用價(jià)值。以下展示了超分前后的圖像對(duì)比效果。




線性差值4倍圖




研超分算法4倍圖




160120紅外圖像2倍超分前




160120紅外圖像2倍超分后




400300紅外圖像2倍超分前




400300紅外圖像2倍超分后


當(dāng)然,優(yōu)利德自主研發(fā)的紅外熱成像實(shí)時(shí)超分辨率重構(gòu)算法,不僅顯著提升了低分辨率紅外圖像的質(zhì)量,更展現(xiàn)了出色的適應(yīng)性和泛化能力,能夠靈活應(yīng)用于各種分辨率的紅外圖像處理中。值得一提的是,該算法采用輕量化設(shè)計(jì),確保了其在邊緣計(jì)算設(shè)備及移動(dòng)平臺(tái)上也能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的圖像處理功能。


目前,該技術(shù)已在多個(gè)平臺(tái)上順利部署:在PC端,它實(shí)現(xiàn)了對(duì)UTi全系列PC軟件的實(shí)時(shí)超分辨率算法集成,為用戶帶來了更加清晰細(xì)膩的紅外圖像體驗(yàn);在APP端,它支持UTi手機(jī)熱像儀型號(hào)(如UTi380M、UTi120 Mobile、UTi260M等)的實(shí)時(shí)超分辨率功能,實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)端的便捷高效圖像處理;在設(shè)備端,該算法已成功應(yīng)用于UTi640X、UTi160S與在線式紅外熱成像儀等設(shè)備,并計(jì)劃逐步拓展至更多新品(如即將上市的UTi260B+、UTi165B+等型號(hào)),為用戶提供更為精準(zhǔn)、高效的紅外成像解決方案。



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