Fieldscale 是一个针对热红外图像的局部区域自适应缩放技术，旨在提高图像质量并增强特征识别能力。该技术通过分析图像中的局部区域，对不同区域的像素值进行精确调整，以实现更精细的图像缩放。

在2024年和2025年的研究中，Fieldscale 进一步优化了算法，使其能够更好地适应不同的应用场景和需求。例如，在军事侦察中，需要对目标进行精确定位和识别；而在环境监测中，则需要对大面积的地表进行快速扫描和分析。

Fieldscale 的局部区域自适应缩放技术可以有效地解决这些问题。通过对图像进行局部区域划分，并根据每个区域的像素值和特征信息进行自适应缩放，可以确保图像在不同场景下都能保持较高的分辨率和清晰度。同时，由于只对局部区域进行调整，因此不会对整个图像造成过大的影响，从而保证了图像的整体质量和性能。

总之，Fieldscale 的局部区域自适应缩放技术为热红外图像处理提供了一种高效、准确的方法。它不仅可以提高图像质量，还可以增强特征识别能力，为各种应用提供更好的支持。[RA-L 2024 and ICRA 2025] Fieldscale: Locality-Aware Field-based Adaptive Rescaling for Thermal Infrared Image