一项研究发表2023 年 11 月 10 日，在遥感学报，在航空可见光到红外图像转换方面取得了重大进展。它具有成本更低、效率更高、下游任务性能增强等优势，解决了缺乏数据集、方法论调查和图像质量综合评估系统等问题。

该研究涉及对应用于 AVIID 数据集的图像翻译方法的深入分析。该团队专注于使用各种图像到图像转换技术将可见图像转换为红外图像。他们根据这些技术生成高质量红外图像的有效性来评估这些技术。

该研究不仅对现有方法进行了基准测试，还分析了关键技术绩效改进。这包括评估翻译图像在复制真实红外图像时的保真度，以及它们在环境监测和监视等实际应用中的实用性。详细的分析为航空图像翻译技术的未来发展奠定了坚实的基础。

首席研究员梅绍辉教授表示：“我们的数据集和评估系统标志着航空图像翻译迈出了重要一步，为研究人员提供了开发和评估该领域先进算法的独特资源。”

该团队计划扩展他们的数据集并完善他们的评估系统。他们的目标是解决诸如改进等挑战图像质量在不同的条件下并将这些技术集成到实际应用中。

这项研究在监视、环境监测， 和灾难响应，其中快速、准确的图像翻译至关重要。开发的数据集和方法可以显着降低成本并增强红外成像技术的能力。

更多信息：Zonghao Han 等人，航空可见光到红外图像转换：数据集、评估和基线，遥感学报（2023）。DOI：10.34133/遥感.0096

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