CN104359559B - 一种扩展制冷型测温系统测温范围的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种扩展制冷型测温系统测温范围的方法，属于图像处理技术领域。本发明首先根据制冷型探测器的相关参数，设置探测器相应线性区间；然后对图像进行累积直方图统计，确定图像中最小的灰度值Gl和最大灰度值Gh；判断最大灰度值Gh和最小灰度值Gl是否在探测器相应线性区间的范围内，若不在，则调整探测器的积分时间，使图像中灰度值保持在探测器相应的线性区间内。本发明通过实时有效的改变积分时间，使图像中灰度值保持在探测器相应的线性区间内，保证很高的测温精度的同时扩展了制冷型测温系统的测温范围，同时算法实现简单，计算量较小，有利于工程的实时应用。

Description

一种扩展制冷型测温系统测温范围的方法

技术领域

本发明涉及一种扩展制冷型测温系统测温范围的方法，属于图像处理技术领域。

背景技术

红外测试技术已经广泛应用，现有的测温热像仪主要为非制冷热像仪，由于非制冷热像仪的性能参数限制，测温精度难以提高，而制冷型热像仪具有比较好的性能参数，用来测温可以实现很高的精度，但是制冷型热像仪动态范围有限，测温范围受到限制，因而针对制冷型测温系统测温范围的局限，需要设计可以扩展制冷型测温系统测温范围的方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种扩展制冷型测温系统测温范围的方法，以解决现有制冷型测温系统测温范围受限的问题。

本发明为解决上述技术问题而提供一种扩展制冷型测温系统测温范围的方法，该方法包括以下步骤：

1)根据制冷型探测器的相关参数，设置探测器相应线性区间；

2)对图像进行累积直方图统计，确定图像中最小的灰度值Gl和最大灰度值Gh；

3)判断最大灰度值Gh是否大于探测器线性区间的最大值，若大于，减小探测器的积分时间；

4)若不大于，则判断最小灰度值Gl是否小于探测器线性区间的最小值，若小于，增加探测器的积分时间；

5)根据不同积分时间对应的测温函数对积分时间调整后的图像进行实时测温运算。

所述步骤2)中的最小灰度值Gl指的是累积直方图F(i)>＝N中对应的最小灰度级i的图像灰度值，最大灰度值Gh指的是累积直方图F(i)<＝(R×S-N)中对应的最大灰度级i的图像灰度值，其中R×S为图像的大小，i为灰度级，N为最大最小灰度值判断域值。

所述最小灰度值Gl的计算过程如下：

A.计算图像的统计直方图P_k(k＝1,2,…,2^L),L为灰度级位数；

B.根据得到直方图计算累积直方图

C.初始灰度值k＝0，判断累积直方图F_k是否大于N，N为最大最小灰度值判断域值，若否，则使k＝k+1，继续判断，直至F_k大于N，此时的k值即为最小灰度值Gl。

所述最大灰度值Gh的计算过程如下：

a..计算图像的统计直方图P_k(k＝1,2,…,2^L),L为灰度级位数；

b..根据得到直方图计算累积直方图

c.k值设为2^L，判断累积直方图F_k是否小于(R×S-N)，若否，则使k＝k-1，继续判断，直至F_k小于(R×S-N)，此时的k值即为最大灰度值Gh。

所述步骤3)和步骤4)中每次积分时间的增加或减少量都为△T，△T是将探测器积分时间划分为M档时每档的间隔。

本发明的有益效果是:本发明首先根据制冷型探测器的相关参数，设置探测器相应线性区间；然后对图像进行累积直方图统计，确定图像中最小的灰度值Gl和最大灰度值Gh；判断最大灰度值Gh是否大于探测器线性区间的最大值，若大于，减小探测器的积分时间；若不大于，则判断最小灰度值Gl是否小于探测器线性区间的最小值，若小于，增加探测器的积分时间；最后根据不同积分时间对应的测温函数对积分时间调整后的图像进行实时测温运算。本发明通过实时有效的改变积分时间，保证图像中灰度值保持在探测器相应的线性区间内，保证很高的测温精度的同时扩展了制冷型测温系统的测温范围。同时算法实现简单，计算量较小，有利于工程的实时应用。

附图说明

图1是图像最大最小灰度值计算流程图；

图2是本发明扩展制冷型测温系统测温范围的方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的说明。

探测器的线性区间是探测器对红外辐射输出响应幅值的一个区间，同样的红外辐射能量，在不同的积分时间下，探测器的输出响应幅值不同。即积分时间越高，响应幅值越大。通过修改积分时间，使得外部辐射对应的探测器的输出响应幅值增加或减小，以使得相应幅值在探测器线性区间内。

本发明通过累积直方图域值判断图像最大最小灰度级，有效的去除图像上盲元或噪声对灰度值判断的影响。通过实时有效的增加降低积分时间，保证图像中所有像素的灰度值保持在探测器相应的线性区间内，使得制冷型测温系统具有很高的测温精度，该方法的流程如图2所示，具体包括以下步骤：

1.根据制冷型探测器资料，设置探测器相应线形区间。

2.将探测器积分时间分为M档，每档间隔为△T。

3.对N档积分时间对应的测温函数进行标定。

4.对图像进行累积直方图统计，确定图像中最小的灰度值Gl和最大灰度值Gh。该步骤的流程如图1所示，具体过程如下：

首先根据图像，计算其统计直方图P_k(k＝1,2,…,2^L),L为灰度级位数；然后根据得到直方图计算累积直方图初始灰度值k＝0；判断累积直方图F_k是否大于N，N为最大最小灰度值判断域值，若否，则使k＝k+1，继续判断，直至F_k大于N，此时的k值即为最小灰度值Gl；再将k值设为2^L，判断累积直方图F_k是否小于(R×S-N)，若否，则使k＝k-1，继续判断，直至F_k小于(R×S-N)，此时的k值即为最大灰度值Gh。

即最小灰度值Gl为累积直方图F(i)>＝N中对应的最小灰度级i的图像灰度值，最大灰度值Gh为累积直方图F(i)<＝(R×S-N)中对应的最大灰度级i的图像灰度值，其中R×S为图像的大小，i为灰度级，N为最大最小灰度值判断域值。

5.判断最大灰度值Gh是否大于探测器线形区间中域值的最大值，若大于，减小探测器的积分时间，通过减小探测器的积分时间，使图像中灰度值保持在探测器相应的线性区间内。

6.若不大于，则判断最小灰度值Gl是否小于探测器线性区间的最小值，若小于，则增加探测器的积分时间，通过增加探测器的积分时间，使图像中灰度值保持在探测器相应的线性区间内。

7.根据步骤3所标定的不同积分时间对应的测温函数，对积分时间调整后的图像进行实时测温运算，从而实现了测温范围的扩展。

Claims (5)

1.一种扩展制冷型测温系统测温范围的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)根据制冷型探测器的相关参数，设置探测器相应线性区间；

2)对图像进行累积直方图统计，确定图像中最小的灰度值Gl和最大灰度值Gh；

3)判断最大灰度值Gh是否大于探测器线性区间的最大值，若大于，减小探测器的积分时间；

4)若不大于，则判断最小灰度值Gl是否小于探测器线性区间的最小值，若小于，增加探测器的积分时间；

5)根据不同积分时间对应的测温函数对积分时间调整后的图像进行实时测温运算。

2.根据权利要求1所述的扩展制冷型测温系统测温范围的方法，其特征在于，所述步骤2)中的最小灰度值Gl指的是累积直方图F(i)>＝N中对应的最小灰度级i的图像灰度值，最大灰度值Gh指的是累积直方图F(i)<＝(R×S-N)中对应的最大灰度级i的图像灰度值，其中R×S为图像的大小，i为灰度级，N为最大最小灰度值判断域值。

3.根据权利要求2所述的扩展制冷型测温系统测温范围的方法，其特征在于，所述最小灰度值Gl的计算过程如下：

A.计算图像的统计直方图P_k(k＝1,2,…,2^L),L为灰度级位数；

B.根据得到直方图计算累积直方图

C.初始灰度值k＝0，判断累积直方图F_k是否大于N，N为最大最小灰度值判断域值，若否，则使k＝k+1，继续判断，直至F_k大于N，此时的k值即为最小灰度值Gl。

4.根据权利要求3所述的扩展制冷型测温系统测温范围的方法，其特征在于，所述最大灰度值Gh的计算过程如下：

a..计算图像的统计直方图P_k(k＝1,2,…,2^L),L为灰度级位数；

b..根据得到直方图计算累积直方图

c.k值设为2^L，判断累积直方图F_k是否小于(R×S-N)，若否，则使k＝k-1，继续判断，直至F_k小于(R×S-N)，此时的k值即为最大灰度值Gh。

5.根据权利要求4所述扩展制冷型测温系统测温范围的方法，其特征在于，所述步骤3)和步骤4)中每次积分时间的增加或减少量都为△T，△T是将探测器积分时间划分为M档时每档的间隔。