A Comprehensive Survey on Synthetic Infrared Image synthesis

要約

合成赤外線 (IR) シーンとターゲットの生成は、リモート センシング、監視、ターゲット認識などのさまざまなアプリケーションのトレーニングとテストのための現実的な IR 画像とターゲットの生成を可能にするため、コンピューター ビジョンの重要な問題です。
また、現実世界の IR データの収集に伴うコストとリスクの削減にも役立ちます。
この調査論文は、合成 IR シーンとターゲットの生成に使用される従来の数学モデリング ベースの手法と深層学習ベースの手法の包括的な概要を提供することを目的としています。
この論文では、合成 IR シーンとターゲット生成の重要性について説明し、黒体放射と灰色体放射の数学、および IR 画像キャプチャ方法について簡単に説明します。
合成 IR シーンとターゲット生成の潜在的な使用例についても説明し、さまざまな分野におけるこれらの技術の重要性を強調します。
さらに、この論文では、合成 IR シーンとターゲット生成の効率と有効性を高める新しい技術を開発する可能性のある新しい方法を検討するとともに、この分野を前進させるためのさらなる研究の必要性を強調しています。

要約(オリジナル)

Synthetic infrared (IR) scene and target generation is an important computer vision problem as it allows the generation of realistic IR images and targets for training and testing of various applications, such as remote sensing, surveillance, and target recognition. It also helps reduce the cost and risk associated with collecting real-world IR data. This survey paper aims to provide a comprehensive overview of the conventional mathematical modelling-based methods and deep learning-based methods used for generating synthetic IR scenes and targets. The paper discusses the importance of synthetic IR scene and target generation and briefly covers the mathematics of blackbody and grey body radiations, as well as IR image-capturing methods. The potential use cases of synthetic IR scenes and target generation are also described, highlighting the significance of these techniques in various fields. Additionally, the paper explores possible new ways of developing new techniques to enhance the efficiency and effectiveness of synthetic IR scenes and target generation while highlighting the need for further research to advance this field.

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