在工业监测、电力巡检、汽车诊断及设备维护等关键领域，红外成像技术凭借其独特的非接触式测温与热场可视化能力，发挥着不可替代的作用。然而，传统红外图像受限于分辨率，细节识别与分析能力欠佳，容易导致关键信息遗漏，进而影响诊断结果的准确性。对此行业难题，优利德推出了创新的红外热成像实时超分辨率技术。该技术能显著提升红外图像分辨率，强化细节表现，优化图像质量，从而拓宽红外热成像的应用场景，增强其在各领域的实用效能与价值。

一、技术优势

图像二阶降质模拟低分辨率红外图像

我们采用先进的图像二阶降质模拟方法，精准再现真实世界中的图像降解过程，从而生成高度逼真的低分辨率训练数据。这一技术不仅提升了模型的泛化能力，更为后续的超分辨率重建奠定了坚实的基础。下图展示了该技术的原理流程图，直观揭示了从高分辨率图像到低分辨率图像的模拟过程。

结构重新参数化

这是一种用于深度神经网络的技术，通过在训练与推理阶段采用不同的网络结构来提升模型性能和效率。在训练阶段，该技术采用复杂的网络结构(如多分支、深度卷积、残差连接)以增强模型的学习能力。在推理阶段，这些复杂的结构会被巧妙地重新参数化为等效但更为简洁的形式(在数学上，是一种完全等效的简化方法，而不是近似等效)，从而加快推理速度并减少计算开销。该技术广已泛应用于卷积神经网络和残差网络，对模型的压缩与加速起到了关键作用。关于自研超分算法中的结构重参化流程，请参见下图。

红外实时超分

超分模型具备从原始低分辨率图像中提取低频和高频等细节信息的能力，进而生成具有微妙差异的多层特征图。通过对这些多层特征图在像素层面进行精密的重排组合，最终可以合成出高分辨率的超分图像。

二、对比效果

优利德红外图像超分辨率技术，通过借助深度学习模型(例如卷积神经网络)，实现了将低分辨率图像转换为高分辨率图像的功能。其基本原理在于，通过网络深度提取图像中的核心特征，学习并建立起低分辨率特征到高分辨率特征的映射关系，进而重建出更为清晰的高分辨率图像。通过持续不断地优化损失函数，该模型能够生成细节更丰富、质量显著提升的红外图像，使其在细节分析和识别任务中更具实用价值。以下展示了超分前后的图像对比效果。

线性差值4倍图

研超分算法4倍图

160120红外图像2倍超分前

160120红外图像2倍超分后

400300红外图像2倍超分前

400300红外图像2倍超分后

当然，优利德自主研发的红外热成像实时超分辨率重构算法，不仅显著提升了低分辨率红外图像的质量，更展现了出色的适应性和泛化能力，能够灵活应用于各种分辨率的红外图像处理中。值得一提的是，该算法采用轻量化设计，确保了其在边缘计算设备及移动平台上也能实现实时的图像处理功能。

目前，该技术已在多个平台上顺利部署：在PC端，它实现了对UTi全系列PC软件的实时超分辨率算法集成，为用户带来了更加清晰细腻的红外图像体验；在APP端，它支持UTi手机热像仪型号（如UTi380M、UTi120 Mobile、UTi260M等）的实时超分辨率功能，实现了移动端的便捷高效图像处理；在设备端，该算法已成功应用于UTi640X、UTi160S与在线式红外热成像仪等设备，并计划逐步拓展至更多新品(如即将上市的UTi260B+、UTi165B+等型号），为用户提供更为精准、高效的红外成像解决方案。

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来 源：优利德集团

编辑：西米

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