2015
DOI: 10.1117/12.2228532
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Refinement of thermal imager minimum resolvable temperature difference calculating method

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
2
1

Citation Types

0
2
0
1

Year Published

2019
2019
2023
2023

Publication Types

Select...
4

Relationship

0
4

Authors

Journals

citations
Cited by 4 publications
(3 citation statements)
references
References 5 publications
0
2
0
1
Order By: Relevance
“…Вказані розміри пікселів є стандартними для телевізійних та тепловізійних МПВ і навіть за малої фокусної відстані об'єктиву дають достатнє для виявлення типових об'єктів просторове розділення. Тому немає сенсу використовувати складні для розрахунків показники, що описують одночас-но просторові та енергетичні параметри, такі, наприклад, як мінімальну роздільну різницю температур [12] і доцільно в основу розрахункового методу покласти суто енергетичний показник якості.…”
Section: вибір розрахункового показника якості оесс бплаunclassified
“…Вказані розміри пікселів є стандартними для телевізійних та тепловізійних МПВ і навіть за малої фокусної відстані об'єктиву дають достатнє для виявлення типових об'єктів просторове розділення. Тому немає сенсу використовувати складні для розрахунків показники, що описують одночас-но просторові та енергетичні параметри, такі, наприклад, як мінімальну роздільну різницю температур [12] і доцільно в основу розрахункового методу покласти суто енергетичний показник якості.…”
Section: вибір розрахункового показника якості оесс бплаunclassified
“…The graph of the MRTD agai the spatial frequency is used to characterize the performance of the thermal imag equipment. In the past, the classical MRTD measurement method, which is based on manual s jective detection, has been widely accepted but demonstrates several problems, includ high labor cost and low efficiency, and the results are too influenced by the psycholog factors of the individual to be convincing [9,10].…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%
“…The purpose of our study is to improve the accuracy of neural networks applied four-rod target classification, thus making the MRTD measurement calibration proc more automated and accurate. To a certain extent, more automated MRTD measurem can lead to faster and cheaper production of thermal imaging cameras, and more accur In the past, the classical MRTD measurement method, which is based on manual subjective detection, has been widely accepted but demonstrates several problems, including high labor cost and low efficiency, and the results are too influenced by the psychological factors of the individual to be convincing [9,10].…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%