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艾睿光電紅外真彩轉換算法:熱成像到可見光無縫切換


  來源: 睿創微納 時間:2021-11-25 編輯:清風
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艾睿光電人工智能與機器人實驗室與北理工李爽博士課題組合作,提出紅外視頻真彩轉換算法I2V-GAN,能夠將真實場景紅外熱成像視頻轉換成彩色可見光視頻,相關論文被ACM MM2021接收。我們也在第一時間開源了論文代碼和數據集,如下所示是論文基本信息、下載地址、代碼與數據集下載地址和I2V-GAN算法整體框圖。



論文地址:https://arxiv.org/abs/2108.00913

代碼與數據集地址:https://github.com/BIT-DA/I2V-GAN


I2V-GAN算法整體框圖


艾睿光電紅外真彩轉換算法

相關論文被ACM MM2021接收


國際多媒體學術會議(ACM Multimedia,ACM MM)是多媒體和計算機視覺領域的國際頂級會議,也是中國計算機學會(CCF)推薦的A類國際學術會議。自1993年成立以來,ACM MM2021是歷史上第一次將舉辦地放在中國。本次大會一共收到來自全球1942 篇論文申請,最終入選542篇論文。


艾睿光電紅外真彩轉換算法

靜態圖像轉換效果▼

真實紅外圖像


真彩轉換結果


真實可見光圖像


熱成像到可見光無縫切換

為安防、車載等領域強勢賦能


紅外真彩轉換算法的目的是將沒有色彩信息的灰度紅外熱成像圖像通過人工智能算法生成對應的彩色可見光圖像。該算法適用于紅外安防監控、紅外車載夜視等相關領域,通過轉換,在滿足功能的同時還能夠給用戶呈現信息更豐富、人眼感官更舒服的彩色可見光視頻。


艾睿光電紅外真彩轉換算法

靜態圖像轉換效果▼


真實紅外圖像


真彩轉換結果


真實可見光圖像



如何衡量

紅外真彩轉換算法的優劣?


首先,算法生成的可見光圖像內容要與原始紅外熱成像圖像一致,不能生成錯誤內容或新增內容或遺漏內容;其次,生成的可見光圖像整體質量要看著賞心悅目;此外,圖像的色彩分配是合理的,不會出現違和感;最后,對于連續視頻轉換,要求圖像幀間穩定,盡可能少的幀間閃爍。


關鍵詞:AI 艾睿光電 熱成像    瀏覽量:3972

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