赤外線画像超解像度：体系的レビュー、および今後のトレンド
なぜ重要か: 企業や社会への影響が見込まれ、一般メディアにも波及する可能性があります。
arXiv:2212.12322v5、発表種別：replace-cross
概要：画像超解像（SR）は、幅広いコンピュータビジョンおよび画像処理タスクに不可欠である。赤外線（IR）画像（または熱画像）の超解像の研究は、深層学習開発における継続的な課題である。本調査は、IR画像超解像の包括的な展望を提供することを目的とし、その応用、ハードウェア撮像システムの問題点、および画像処理方法の分類を含む。さらに、IR画像超解像タスクにおけるデータセットと評価指標についても議論する。さらに、現在の技術における欠点と、コミュニティが探求すべき有望な方向性を強調する。この分野の急速な発展に対応するため、https://github.com/yongsongH/Infrared_Image_SR_Survey において関連する優れた研究を定期的に更新する予定である。
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Title (EN): Infrared Image Super-Resolution: Systematic Review, and Future Trends
arXiv:2212.12322v5 Announce Type: replace-cross
Abstract: Image Super-Resolution (SR) is essential for a wide range of computer vision and image processing tasks. Investigating infrared (IR) image (or thermal images) super-resolution is a continuing concern within the development of deep learning. This survey aims to provide a comprehensive perspective of IR image super-resolution, including its applications, hardware imaging system dilemmas, and taxonomy of image processing methodologies. In addition, the datasets and evaluation metrics in IR image super-resolution tasks are also discussed. Furthermore, the deficiencies in current technologies and possible promising directions for the community to explore are highlighted. To cope with the rapid development in this field, we intend to regularly update the relevant excellent work at https://github.com/yongsongH/Infrared_Image_SR_Survey.
Published: 2025-09-24 19:00 UTC