Key points are not available for this paper at this time.
مع زيادة الطلب على المعلومات الحرارية في المجالات الصناعية، ركزت العديد من الدراسات على تحسين جودة الصور بالأشعة تحت الحمراء. حاولت الدراسات السابقة التغلب على أحد الشكلين الرئيسيين من الانحرافات في الصور بالأشعة تحت الحمراء، وهما ضجيج النمط الثابت (FPN) وعيوب التمويه، متجاهلة المشاكل الأخرى، لتقليل تعقيد المشاكل. ومع ذلك، فإن هذا غير ممكن بالنسبة للصور الحقيقية بالأشعة تحت الحمراء، حيث تتواجد الانحرافات معًا وتؤثر على بعضها البعض. هنا، نقترح خوارزمية لإعادة تحليل الصور بالأشعة تحت الحمراء تأخذ في الاعتبار FPN وعيوب التمويه في إطار واحد. أولًا، تم اشتقاق نموذج الانحراف الخطي بالأشعة تحت الحمراء الذي يتضمن سلسلة من الانحرافات لنظام اكتساب المعلومات الحرارية. بعد ذلك، استنادًا إلى التحقيق في الخصائص البصرية لـ FPN العمودي، تم تطوير استراتيجية لتقدير مكونات FPN بدقة، حتى في وجود ضجيج عشوائي. أخيرًا، تم اقتراح مخطط لإعادة تحليل الصور غير العمياء من خلال تحليل إحصائيات التدرج المميزة للصور بالأشعة تحت الحمراء مقارنةً بتلك الخاصة بصور نطاق الضوء المرئي. تم التحقق تجريبيًا من تفوق الخوارزمية المقترحة من خلال إزالة كلتا العيبين. استنادًا إلى النتائج، يعكس إطار إعادة تحليل الصور بالأشعة تحت الحمراء المستخلص بنجاح نظام التصوير بالأشعة تحت الحمراء الحقيقي.
لي وزملاؤه (Sat،) درسوا هذا السؤال.