クロススペクトル・ステレオ画像融合は、異なる波長帯の画像の特徴を統合し、画像分析の精度と詳細度を向上させることを目的としています。低照度または完全な暗闇の環境では、長波赤外線（LWIR）カメラが信頼性の高い画像を提供し、RGBカメラは豊富な色彩・テクスチャ情報を提供します。当社の技術は両方の画像を融合し、さまざまな照明条件下でより包括的な情報を提供します。

ステレオマッチング技術により、2台のカメラから得た画像間で特徴の対応付けを行います。クロススペクトル環境では特徴差が大きいため、RGBとLWIRの特徴を同時に処理できるマッチングモデルを開発しました。さらに生成モデルを用いて双方の特徴を整合させ、その結果をマッチングモデルの入力として利用します。

このクロススペクトル・ステレオマッチング技術により、異なる種類の画像間での3D再構成やシーン理解が向上します。その結果、幅広い応用分野で高い価値を発揮します。

適用分野:

自動運転：多様な照明条件でも、環境認識・対象物認識の精度を向上。

監視システム：低照度／夜間における監視画像の有用性と精度を改善。

医用画像：追加の診断情報を提供し、医用画像解析の有効性を強化。

結果

入力

特徴マッチング

画像融合