在工業(yè)監(jiān)測(cè)、電力巡檢、汽車(chē)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(guò)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(guò)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(guò)在訓(xùn)練與推理階段采用不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)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(kāi)銷(xiāo)。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(jiàn)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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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。