CN108596862A - 用于排除红外热像全景图干扰源的处理方法 - Google Patents

用于排除红外热像全景图干扰源的处理方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于排除红外热像全景图干扰源的处理方法,利用红外热成像图像分析软件工具为载体,自由选择红外热成像图像中的干扰或者非正常区域,通过软件算法将周围附近区域正常温度值填充至干扰区域,从而提高测试结果的准确性。

Description

用于排除红外热像全景图干扰源的处理方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种用于排除红外热像全景图干扰源的处理方法。
背景技术
红外热像仪是利用红外探测器、光学成像物镜和光机扫描系统(目前先进的焦平面技术则省去了光机扫描系统)接受被测目标的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元上,在光学系统和红外探测器之间,有一个光机扫描机构(焦平面热像仪无此机构)对被测物体的红外热像进行扫描,并聚焦在单元或分光探测器上,由探测器将红外辐射能转换成电信号,经放大处理、转换或标准视频信号通过电视屏或监测器显示红外热像图。
近年来,随着安防行业的发展以及红外热成像仪产品的广泛应用与不断升级,利用红外热成像仪进行火灾智能远程检测逐渐成为研究热点。然而,由于检测区域环境的复杂性,检测系统时常会因各种物体发射或反射过量红外线带来的强热源干扰造成误报,从而使得红外热像仪探测到的被测物体表面温度与实际温度不符,影响探测结果的精度。
发明内容
为克服现有红外热成像图像分析过程中无法排除干扰因素的技术问题,本发明提供了一种用于排除红外热像全景图干扰源的处理方法。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种用于排除红外热像全景图干扰源的处理方法,包括以下步骤:
1)图像采集,利用红外热成像仪获取待检测目标不同时间、不同角度的红外图像数据,并将该图像数据通过网络端口传输至远端的服务器,由服务器进行干扰源屏蔽处理;
2)红外图像增强处理,采用图像格式转换、颜色空间转换、颜色矫正、图像变换、提升小波正变换、阈值去噪、提升小波逆变换的方法对多张红外图像进行处理,以达到红外图像降噪和增强的目的,获得全景红外图像;
3)选取一张全景红外像图作为参考图,同时通过重复步骤1和步骤2,获取N张不同时刻的全景红外图像,并计算N张全景红外像图中的待测物相对于参考图中的待测物的角度;分别将N张全景红外图像中的待测物旋转与所述参考图中的待测物重叠;
4)分别提取N张全景红外图像中的温度异常的区域,在一张完整的全景红外图像的温度数据图中,如果发现某些像素点温度异常区域,该区域可以为任意形状;将N张全景红外图像中像素温度值超过参考图区域作为需要屏蔽的区域;
5)判断异常区域:通过将N张全景红外图像与参考图对比,如果N张全景红外图像中有像素点温度异常区域,对于温度异常区域,判断异常区域的成长性,利用公式ΔS(x,y)=Sn+1(x,y)-Sn-1(x,y)计算出可疑区域的增长面积,其中公式中,Sn+1(x,y)表示第N张全景红外图像后一张的异常区域,Sn-1(x,y)表示第N张全景红外图像前一张的异常区域,ΔS(x,y)表示相邻两帧图像中异常区域的增长面积;
6)判断异常区域增长面积是否为零,如果异常区域的增长面积ΔS(x,y)不为零,说明异常区域出现了面积变化,根据其形状大小一般不发生变化而无法满足成像面积大小随时间变化的特性,判断出该异常区域为干扰源,将其屏蔽;
7)进行温度分析并且自动忽略被选择区域的温度数据,在计算温度的过程中,将这异常区域的温度值屏蔽不参与运算,同时在显示温度的伪彩色图时,对于上述异常区域,使用的特定温度值填充,这一特定温度值可以是该区域周围温度值的平均值,或者某一点的温度值,或者用户手动输入的温度值,得到全景红外图像修正后的平均温度。
相对于现有技术,本发明的有益效果是:通过利用红外热成像图像分析软件工具为载体,可自由选择红外热成像图像中的干扰或者非正常区域,通过软件算法将周围附近区域正常温度值填充至干扰区域,从而提高测试结果的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1是本发明用于排除红外热像全景图干扰源的处理方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明,本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等,如果该特定姿态发生改变时,则该方向性指示也相应地随之改变。
本发明提出一种用于排除红外热像全景图干扰源的处理方法。
请参照图1,本发明提供一种用于排除红外热像全景图干扰源的处理方法,包括以下步骤:
S101:图像采集,利用红外热成像仪获取待检测目标不同时间、不同角度的红外图像数据,并将该图像数据通过网络端口传输至远端的服务器,由服务器进行干扰源屏蔽处理;
S102:红外图像增强处理,采用图像格式转换、颜色空间转换、颜色矫正、图像变换、提升小波正变换、阈值去噪、提升小波逆变换的方法对多张红外图像进行处理,以达到红外图像降噪和增强的目的,获得全景红外图像;
S103:选取一张全景红外像图作为参考图,同时通过重复S101和S102,获取N张不同时刻的全景红外图像,并计算N张全景红外像图中的待测物相对于参考图中的待测物的角度;分别将N张全景红外图像中的待测物旋转与所述参考图中的待测物重叠;
S104:分别提取N张全景红外图像中的温度异常的区域,在一张完整的全景红外图像的温度数据图中,如果发现某些像素点温度异常区域,该区域可以为任意形状;将N张全景红外图像中像素温度值超过参考图区域作为需要屏蔽的区域;
S105:判断异常区域面积:通过将N张全景红外图像与参考图对比,如果N张全景红外图像中有像素点温度异常区域,对于温度异常区域,判断异常区域的成长性,利用公式ΔS(x,y)=Sn+1(x,y)-Sn-1(x,y)计算出可疑区域的增长面积,其中公式中,Sn+1(x,y)表示第N张全景红外图像后一张的异常区域,Sn-1(x,y)表示第N张全景红外图像前一张的异常区域,ΔS(x,y)表示相邻两帧图像中异常区域的增长面积;
S106:判断异常区域增长面积是否为零,如果异常区域的增长面积ΔS(x,y)不为零,说明异常区域出现了面积变化,根据其形状大小一般不发生变化而无法满足成像面积大小随时间变化的特性,判断出该异常区域为干扰源,将其屏蔽;
S107:进行温度分析并且自动忽略被选择区域的温度数据,在计算温度的过程中,将这异常区域的温度值屏蔽不参与运算,同时在显示温度的伪彩色图时,对于上述异常区域,使用的特定温度值填充,这一特定温度值可以是该区域周围温度值的平均值,或者某一点的温度值,或者用户手动输入的温度值,得到全景红外图像修正后的平均温度。
本发明通过利用红外热成像图像分析软件工具为载体,可自由选择红外热成像图像中的干扰或者非正常区域,通过软件算法将周围附近区域正常温度值填充至干扰区域,从而提高测试结果的准确性。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是在本发明的发明构思下,利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换,或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (1)

1.用于排除红外热像全景图干扰源的处理方法,其特征在于,包括以下步骤:
图像采集,利用红外热成像仪获取待检测目标不同时间、不同角度的红外图像数据,并将该图像数据通过网络端口传输至远端的服务器,由服务器进行干扰源屏蔽处理;
红外图像增强处理,采用图像格式转换、颜色空间转换、颜色矫正、图像变换、提升小波正变换、阈值去噪、提升小波逆变换的方法对多张红外图像进行处理,以达到红外图像降噪和增强的目的,获得全景红外图像;
选取一张全景红外像图作为参考图,同时通过重复上述步骤,获取N张不同时刻的全景红外图像,并计算N张全景红外像图中的待测物相对于参考图中的待测物的角度;分别将N张全景红外图像中的待测物旋转与所述参考图中的待测物重叠;
分别提取N张全景红外图像中的温度异常的区域,在一张完整的全景红外图像的温度数据图中,如果发现某些像素点温度异常区域,该区域可以为任意形状;将N张全景红外图像中像素温度值超过参考图区域作为需要屏蔽的区域;
判断异常区域:通过将N张全景红外图像与参考图对比,如果N张全景红外图像中有像素点温度异常区域,对于温度异常区域,判断异常区域的成长性,利用公式ΔS(x,y) = Sn+1(x,y)-Sn-1(x,y)计算出可疑区域的增长面积,其中公式中,Sn+1(x,y)表示第N张全景红外图像后一张的异常区域,Sn-1(x,y)表示第N张全景红外图像前一张的异常区域,ΔS(x,y)表示相邻两帧图像中异常区域的增长面积;
判断异常区域增长面积是否为零,如果异常区域的增长面积ΔS(x,y) 不为零,说明异常区域出现了面积变化,根据其形状大小一般不发生变化而无法满足成像面积大小随时间变化的特性,判断出该异常区域为干扰源,将其屏蔽;
对N张全景红外图像的异常区域进行温度分析,并且自动忽略被选择区域的温度数据,在计算温度的过程中,将这异常区域的温度值屏蔽不参与运算,同时在显示温度的伪彩色图时,对于上述异常区域,使用的特定温度值填充,这一特定温度值可以是该区域周围温度值的平均值,或者某一点的温度值,或者用户手动输入的温度值,得到全景红外图像修正后的平均温度。
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