红外超分技术，全称为红外图像超分辨率技术，是一种先进的图像处理手段，旨在将低分辨率的红外图像通过特定的算法转换为高分辨率图像。这一技术利用特定计算机图像算法，将低分辨率（LR）的图像转换为高分辨率（HR）的图像，从而恢复和增强图像中的细节信息，提升图像的清晰度。

一、工作原理

红外超分技术的核心原理基于图像超分辨率重建技术。该技术主要通过以下步骤实现：

1.      图像退化模型：算法会模拟图像从高分辨率到低分辨率的退化过程，包括模糊、下采样和噪声添加等。

2.      重建算法：利用深度学习或其他机器学习算法，如卷积神经网络（CNN），对低分辨率图像进行特征提取和重建。

3.      高分辨率图像生成：通过算法模型对低分辨率图像进行细节增强和噪声抑制，从而生成高分辨率的红外图像。

二、显著优势

红外超分技术通过对图像进行细节增强和降噪处理，边缘锯齿现象得到改善，使低分辨率的红外设备图像效果可以与更高分辨率红外设备的图像媲美，实现120分辨率的红外设备拥有256分辨率的热像体验。

三、应用场景

配置了超分技术的红外模组在集成到热像仪等整机系统之后，可以即刻实现4倍的像素放大，让用户可以轻松地改善图像质量，即享清晰成像，应用场景更加广泛。

实时超分后，被测物体模糊轮廓得到明显改善，目标细节纹理更凸显，观测效果得到明显提升，画面锐度更高、噪点更低，画面细节和观测物体边缘更平滑，获取更高质量的实时检测画面，适用于夜视观测、消防救援、火灾检测、电力检测等户外场景。

  另外，超分技术可以使高低温区域更加明晰，便于用户对接点、线头等精细部位进行更仔细观察，提高故障检出率，适用于设备预防性维护、PCB版检测、电路检修等室内场景。

鲲鹏微纳ELFIN系列红外模组已配备超分技术，且主流终端设备上均可运行，实现了全平台嵌入式SoC、手机端（安卓/iOS）、上位机（GPU/CPU）端落地。此外，ELFIN模组在体积和成本上极具优势，适用于多种行业领域。

红外超分技术是一种具有重要应用价值的图像处理技术。未来，随着技术的不断发展和优化，红外超分技术有望在更多领域发挥更大的作用。