Fast Automatic Visibility Optimization for Thermal Synthetic Aperture Visualization

Indrajit Kurmi, David C. Schedl, Oliver Bimber

Publikation: Beitrag in FachzeitschriftArtikelBegutachtung

11 Zitate (Scopus)

Abstract

In this letter, we describe and validate the first fully automatic parameter optimization for thermal synthetic aperture visualization. It replaces previous manual exploration of the parameter space, which is time-consuming and error-prone. We prove that the visibility of targets in thermal integral images is proportional to the variance of the targets' image. Since this is invariant to occlusion, it represents a suitable objective function for optimization. Our findings have the potential to enable fully autonomous search and recuse operations with camera drones.

OriginalspracheEnglisch
Aufsatznummer9086501
Seiten (von - bis)836-840
Seitenumfang5
FachzeitschriftIEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
Jahrgang18
Ausgabenummer5
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - Mai 2021
Extern publiziertJa

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Fast Automatic Visibility Optimization for Thermal Synthetic Aperture Visualization“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

Zitieren