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Low-cost thermal scanner image enhancement by merging thermal and visual data

机译：通过合并热数据和可视数据来进行低成本热扫描仪图像增强

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This paper demonstrates the application of different image processing techniques to process high resolution visual images and merge it with low resolution thermograms to improve its level of detail. The same idea is applied in commercially available thermal cameras (e.g. FLIR with MSX® technology). Low resolution thermograms considered in this paper were obtained from a thermal scanner with point infrared detector (Fig. 1) sensitive to long wavelength infrared spectral range. The proposed algorithms are Laplacian, Sobel operator, embossing and Gaussian differential blur (described in section 3). The authors processed 6 different thermograms to qualitatively assess obtained results. It was done in a statistical manner through a survey and revealed that both Sobel operator and embossing provided the most clear, detailed and unambiguous results (Fig. 5). Such algorithms may be applied for processing more channels in a multispectral, cost-effective system.
机译：本文演示了不同图像处理技术在处理高分辨率视觉图像并将其与低分辨率热像图合并以提高其细节水平方面的应用。相同的想法也应用于市售的热像仪（例如采用MSX®技术的FLIR）。本文考虑的低分辨率温度记录图是从对点长红外光谱范围敏感的带点红外探测器的热扫描仪获得的（图1）。提出的算法是Laplacian，Sobel算子，压纹和高斯差分模糊（在第3节中介绍）。作者处理了6个不同的温度记录图，以定性评估获得的结果。通过调查以统计的方式进行了测试，结果表明Sobel操作员和压纹都能提供最清晰，详细和明确的结果（图5）。这样的算法可以应用于在多光谱的，成本有效的系统中处理更多的信道。

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