Ітеративне покращення інфрачервоних зображень у частотній області

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.20535/S0021347024070045

Ключові слова:

інфрачервоне зображення, ітераційна обробка, частотна область, розширення ядра, ізотропна роздільна здатність пікселів

Анотація

У статті запропоновано підхід до покращення інфрачервоних зображень, який полягає в ітеративному застосуванні ядра покращення в циклі збільшення/зменшення зображення. Такий цикл виявляє і зменшує спотворення та розмиття дрібних деталей зображення, що є метою даного дослідження. Критерієм оцінки обрано ізотропну розрізненність пікселів цифрового зображення. Цей критерій наближає результат попередньої обробки до вимог візуальної інтерпретації інфрачервоного зображення. Вся обробка виконується в частотній області, що є вигідним з точки зору обчислювальних витрат. Обробка реальних інфрачервоних зображень з БПЛА демонструє покращення ізотропної піксельної розрізненності у 1,9–2,1 рази, що перевершує результати відомих однопрохідних алгоритмів. Запропонований підхід є гнучким та модульним і може бути легко реалізований як у наземній, так і в бортовій обробці інфрачервоних зображень.

Біографії авторів

Сергій Арсенійович Станкевич, Інститут геологічних наук НАН України

Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі

Євген Юрійович Саприкін, Інститут геологічних наук НАН України

Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі

Посилання

M. Vollmer, K. Möllmann, Infrared Thermal Imaging. Weinheim: Wiley, 2017, doi: https://doi.org/10.1002/9783527693306.

W. Si et al., “Recent advances in broadband photodetectors from infrared to terahertz,” Micromachines, vol. 15, no. 4, p. 427, 2024, doi: https://doi.org/10.3390/mi15040427.

F. Bao, S. Jape, A. Schramka, J. Wang, T. E. McGraw, Z. Jacob, “Why thermal images are blurry,” Opt. Express, vol. 32, no. 3, p. 3852, 2024, doi: https://doi.org/10.1364/OE.506634.

C. Lu, Y. Shi, “Infrared and visible image fusion: A survey of current research status,” in Proceedings of the 5th International Conference on Computer Information and Big Data Applications, 2024, pp. 883–887, doi: https://doi.org/10.1145/3671151.3671306.

S. A. Stankevich, M. S. Lubskyi, A. R. Lysenko, “Long-wave infrared remote sensing data spatial resolution enhancement using modulation transfer function fusion approach,” in 2021 International Conference on Information and Digital Technologies (IDT), 2021, pp. 89–94, doi: https://doi.org/10.1109/IDT52577.2021.9497630.

R. Dulski, P. Powalisz, M. Kastek, P. Trzaskawka, “Enhancing image quality produced by IR cameras,” in Proceedings of SPIE, 2010, p. 783415, doi: https://doi.org/10.1117/12.864979.

F. Hou, Y. Zhang, Y. Zhou, M. Zhang, B. Lv, J. Wu, “Review on infrared imaging technology,” Sustainability, vol. 14, no. 18, p. 11161, 2022, doi: https://doi.org/10.3390/su141811161.

H. Li, S. Wang, S. Li, H. Wang, S. Wen, F. Li, “Thermal infrared-image-enhancement algorithm based on multi-scale guided filtering,” Fire, vol. 7, no. 6, p. 192, 2024, doi: https://doi.org/10.3390/fire7060192.

Y. Li, L. Ma, S. Yang, Q. Fu, H. Sun, C. Wang, “Infrared image-enhancement algorithm for weak targets in complex backgrounds,” Sensors, vol. 23, no. 13, p. 6215, 2023, doi: https://doi.org/10.3390/s23136215.

J. Lange, T. Lange, “Optimal receive filter (Wiener filter),” in Fourier Transformation for Signal and System Description, Wiesbaden: Springer, 2022, pp. 51–56.

B. T. Swartz, H. Zheng, G. T. Forcherio, J. Valentine, “Broadband and large-aperture metasurface edge encoders for incoherent infrared radiation,” Sci. Adv., vol. 10, no. 6, 2024, doi: https://doi.org/10.1126/sciadv.adk0024.

A. Paul, T. Sutradhar, P. Bhattacharya, S. P. Maity, “Adaptive clip-limit-based bi-histogram equalization algorithm for infrared image enhancement,” Appl. Opt., vol. 59, no. 28, p. 9032, 2020, doi: https://doi.org/10.1364/AO.395848.

R. Yang, L. Chen, L. Zhang, Z. Li, Y. Lin, Y. Wu, “Image enhancement via special functions and its application for near infrared imaging,” Glob. Challenges, vol. 7, no. 7, 2023, doi: https://doi.org/10.1002/gch2.202200179.

W. Ma et al., “Infrared and visible image fusion technology and application: a review,” Sensors, vol. 23, no. 2, p. 599, 2023, doi: https://doi.org/10.3390/s23020599.

W. Ding, D. Bi, L. He, Z. Fan, “Infrared and visible image fusion method based on sparse features,” Infrared Phys. Technol., vol. 92, pp. 372–380, 2018, doi: https://doi.org/10.1016/j.infrared.2018.06.029.

Q. Fu, H. Fu, Y. Wu, “Infrared and visible image fusion based on mask and cross-dynamic fusion,” Electronics, vol. 12, no. 20, p. 4342, 2023, doi: https://doi.org/10.3390/electronics12204342.

E. A. Donia, E.-S. M. El-Rabaie, F. E. A. El-Samie, O. S. Faragallah, N. A. El-Hag, “Infrared image fusion for quality enhancement,” J. Opt., vol. 52, no. 2, pp. 658–664, 2023, doi: https://doi.org/10.1007/s12596-022-01018-4.

C. Sun, C. Zhang, N. Xiong, “Infrared and visible image fusion techniques based on deep learning: a review,” Electronics, vol. 9, no. 12, p. 2162, 2020, doi: https://doi.org/10.3390/electronics9122162.

J. Ma, W. Yu, P. Liang, C. Li, J. Jiang, “FusionGAN: A generative adversarial network for infrared and visible image fusion,” Inf. Fusion, vol. 48, pp. 11–26, 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.inffus.2018.09.004.

S. Zhong, L. Fu, F. Zhang, “Infrared image enhancement using convolutional neural networks for auto-driving,” Appl. Sci., vol. 13, no. 23, p. 12581, 2023, doi: https://doi.org/10.3390/app132312581.

L. Hu, L. Hu, M. Chen, “Edge-enhanced infrared image super-resolution reconstruction model under transformer,” Sci. Reports, vol. 14, no. 1, p. 15585, 2024, doi: https://doi.org/10.1038/s41598-024-66302-8.

K. Seshadrinathan et al., “Image quality assessment,” in The Essential Guide to Image Processing, Amsterdam: Elsevier, 2009, pp. 553–595.

M. Testolina, T. Ebrahimi, “Review of subjective quality assessment methodologies and standards for compressed images evaluation,” in Applications of Digital Image Processing XLIV, 2021, p. 37, doi: https://doi.org/10.1117/12.2597813.

D.-Y. Tsai, Y. Lee, E. Matsuyama, “Information entropy measure for evaluation of image quality,” J. Digit. Imaging, vol. 21, no. 3, pp. 338–347, 2008, doi: https://doi.org/10.1007/s10278-007-9044-5.

Y. Ding, S. Wang, D. Zhang, “Full‐reference image quality assessment using statistical local correlation,” Electron. Lett., vol. 50, no. 2, pp. 79–81, 2014, doi: https://doi.org/10.1049/el.2013.3365.

D. Varga, “No-reference image quality assessment with global statistical features,” J. Imaging, vol. 7, no. 2, p. 29, 2021, doi: https://doi.org/10.3390/jimaging7020029.

U. Sara, M. Akter, M. S. Uddin, “Image quality assessment through FSIM, SSIM, MSE and PSNR—A comparative study,” J. Comput. Commun., vol. 07, no. 03, pp. 8–18, 2019, doi: https://doi.org/10.4236/jcc.2019.73002.

A. Rubel, O. Ieremeiev, V. Lukin, J. Fastowicz, K. Okarma, “Combined no-reference image quality metrics for visual quality assessment optimized for remote sensing images,” Appl. Sci., vol. 12, no. 4, p. 1986, 2022, doi: https://doi.org/10.3390/app12041986.

B. Bondzulic, V. Petrovic, M. Andric, B. Pavlovic, “Gradient-based image quality assessment,” Acta Polytech. Hungarica, vol. 15, no. 4, pp. 83–99, 2018, doi: https://doi.org/10.12700/APH.15.4.2018.4.5.

S. Perfetto, J. Wilder, D. B. Walther, “Effects of spatial frequency filtering choices on the perception of filtered images,” Vision, vol. 4, no. 2, p. 29, 2020, doi: https://doi.org/10.3390/vision4020029.

J. C. Leachtenauer, W. Malila, J. Irvine, L. Colburn, N. Salvaggio, “General image-quality equation for infrared imagery,” Appl. Opt., vol. 39, no. 26, p. 4826, 2000, doi: https://doi.org/10.1364/AO.39.004826.

G. D. Boreman, Modulation Transfer Function in Optical and Electro-Optical Systems. Bellingham: SPIE, 2001, doi: https://doi.org/10.1117/3.419857.

R. Gaber, A. AbdElmgied, A. Kareem, “Performance evaluation of infrared image enhancement techniques,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Technol., vol. 11, no. 2, pp. 1–11, 2022, doi: https://doi.org/10.30534/ijacst/2022/011122022.

D. K. Nagaiah, “Efficient performance analysis of image enhancement filtering methods using MATLAB,” Int. J. Innov. Technol. Explor. Eng., vol. 13, no. 2, pp. 1–5, 2024, doi: https://doi.org/10.35940/ijitee.B9777.13020124.

H. S. Prasantha, H. L. Shashidhara, K. N. B. Murthy, “Fast computation of image scaling algorithms using frequency domain approach,” in Advances in Intelligent Systems and Computing, New Delhi: Springer, 2013, pp. 201–208.

S. Sari, T. Shimamura, “Frequency domain Wiener filter for image denoising: derivation of a new power spectrum estimation method,” J. Signal Process., vol. 16, no. 1, pp. 79–85, 2012, doi: https://doi.org/10.2299/jsp.16.79.

O. Gazi, Understanding Digital Signal Processing, vol. 13. Singapore: Springer Singapore, 2018, doi: https://doi.org/10.1007/978-981-10-4962-0.

S. A. Stankevich, “Evaluation of the spatial resolution of digital aerospace image by the bidirectional point spread function parameterization,” in Advances in Intelligent Systems and Computing, Cham: Springer, 2021, pp. 317–327.

A. M. Haun, E. Peli, “Complexities of complex contrast,” in Proceedings of SPIE, 2012, p. 82920E, doi: https://doi.org/10.1117/12.915365.

A. R. Weeks, Fundamentals of Electronic Image Processing. Bellingham: SPIE, 1996, doi: https://doi.org/10.1117/3.227778.

C. Liu, S. Jia, H. Wu, D. Zeng, F. Cheng, S. Zhang, “A spatial-frequency domain associated image-optimization method for illumination-robust image matching,” Sensors, vol. 20, no. 22, p. 6489, 2020, doi: https://doi.org/10.3390/s20226489.

H. Bahonar, A. Mirzaei, S. Sadri, R. C. Wilson, “Graph embedding using frequency filtering,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 43, no. 2, pp. 473–484, 2021, doi: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2019.2929519.

Malik N.A., Chang C.-L., Chaudhary N.I., Kiani A.K. A review on computational heuristics in harmonics estimation: history, current topnotch, challenges and future prospects. Journal of Innovative Technology, 2024, vol. 6, no. 2, pp. 9-30. DOI: 10.29424/JIT.202409_6(2).0002

Y. Liu, R. C. Paffenroth, “CNNs in the frequency domain for image super-resolution,” in 2019 International Conference on Image and Video Processing, and Artificial Intelligence, 2019, p. 40, doi: https://doi.org/10.1117/12.2539288.

M. T. Pham, V. Q. Nguyen, C. D. Hoang, H. L. Vo, D. K. Phan, A. H. Nguyen, “Efficient complex valued neural network with Fourier transform on image denoising,” in The 5th International Conference on Future Networks & Distributed Systems, 2021, pp. 48–57, doi: https://doi.org/10.1145/3508072.3508081.

J. Lou, J. Ji, Q. Zhou, X. Li, “Research and analysis of infrared image enhancement algorithm based on fractional differentiation,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 2187, no. 112049, 2022, doi: https://doi.org/10.1088/1742-6596/2187/1/012049.

Інфрачервоні знімки з БПЛА та їх двовимірні амплітудні спектри

Опубліковано

2024-06-26

Як цитувати

Станкевич, С. А., Кондратов, О. М., Герда, М. І., Масленко, О. В., & Саприкін, Є. Ю. (2024). Ітеративне покращення інфрачервоних зображень у частотній області. Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка, 67(6), 311–322. https://doi.org/10.20535/S0021347024070045

Номер

Розділ

Оригінальні статті