CN110987190A - 一种红外图谱温度反演方法 - Google Patents

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辛建波
李帆
尹桂来
康琛
张宇
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State Grid Corp of China SGCC
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Nanchang Kechen Electric Power Test Research Co ltd
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Abstract

本发明涉及一种红外图谱温度反演方法，属于图像处理技术领域。本发明可以直接从真彩图像格式的红外图谱中获得温度数值，由已知的图谱真彩特征反推出温度值，不需要各个厂家提供的技术支持，不仅降低系统开销，而且能实现红外图谱的二次开发，最大限度的提高红外图谱反演的准确率与效率，为红外图谱智能识别和诊断提供基础方法。

Description

一种红外图谱温度反演方法
技术领域
本发明涉及一种红外图谱温度反演方法，属于图像处理技术领域。
背景技术
目前，电网设备红外图谱智能分析面临着红外图谱格式多样、无法直接读取温度值的困境，需要依赖设备厂家有偿提供的软件开发工具包(SDK,Software DevelopmentKit)，才能进行二次开发，从而实现智能诊断，极大限制着红外诊断技术的应用。另外，文献资料中有众多珍贵的电气设备缺陷红外图谱，但由于格式等客观因素，无法二次编辑、无法用于样本训练，从而间接导致电网设备缺陷识别率一直无法满足实际现场的要求。
红外成像仪通过光电转化，将空间各点红外辐射信号转化以电信号的形式记录下来，以特殊格式存储下来，最后以真彩等图像形式显示。正常情况下，无法直接从真彩图像格式的红外图谱中获得温度数值，需要付出高额费用购买厂家SDK。
发明内容
本发明提供了一种红外图谱反演方法，可以直接从真彩图像格式的红外图谱中获得温度数值，由已知的图谱真彩特征反推出温度值，不需要各个厂家提供的技术支持，极有利于红外图谱的使用。
一种红外图谱反演方法，通过非局部均值滤波算法除去噪声之后，比对红外图谱像素点和色条之间的RGB值，确定图谱中温度精确分布。
一种红外图谱反演方法，包括如下步骤：
S1、获取红外图谱；
S2、验证色条线性化；
S3、红外图谱预处理；
S4、红外图谱与色条的RGB值进行对比；
S5、形成反演结果，设定阈值；
S6、评价反演误差。
优选地，步骤S1中所述红外图谱的温度区间为0℃-60℃。
优选地，步骤S2验证方法为检测红外图谱中的色条所在区域，判断色条颜色是否成线性分布。
优选地，步骤S3预处理方法为：当红外图谱中色条线性分布时，进行图像非局部均值滤波的预处理，过滤掉噪声。
优选地，步骤S4的对比方法为：按照线性分布规律，建立色条图像特征与温度分布的对应关系，把RGB三值进行对比。
优选地，步骤S5具体方法为：将所有符合条件的温度选取最大值作为反演温度，根据RGB设定阀值。
优选地，步骤S6的评价方法为：对反演温度矩阵，进行误差评价。
本发明的有益效果为：
本发明的一种红外图谱反演方法，输入任何红外图谱都能测出各点的精确温度(尤其是高温点)，且不需要各个厂家提供的技术支持，不仅降低系统开销，而且能实现红外图谱的二次开发，最大限度的提高红外图谱反演的准确率与效率，为红外图谱智能识别和诊断提供基础方法。
附图说明
图1是本发明的一种红外图谱温度反演方法的原理示意图。
图2是典型红外图谱的原始真彩图像；
图3是对红外图谱反演后得到的温度矩阵图像；
图4是红外图谱实际温度分布与反演温度分布的对比。
具体实施方式
在下文中，将参考附图对本申请的具体实施例进行详细地描述，依照这些详细的描述，所属领域技术人员能够清楚地理解本申请，并能够实施本申请。在不违背本申请原理的情况下，各个不同的实施例中的特征可以进行组合以获得新的实施方式，或者替代某些实施例中的某些特征，获得其它优选的实施方式。
本实施例为一种红外图谱反演方法，包括以下步骤：
S1、获取红外图谱；
红外图谱的像素尺寸为1024*768，设定的温度区间为0℃-60℃，包括可见光图像或红外图像。
S2、验证色条线性化；
检测步骤S1获取的红外图谱中的色条所在区域，判断色条颜色是否成线性分布，再以标准红外光谱图谱为基准，通过标准红外光谱图谱中已知区域的RGB与温度值信息，查找出步骤S1红外图谱的色条中RGB对应的温度值，再进一步验证温度值的分布是否线性。
S3、红外图谱预处理；
当步骤S1红外图谱中色条颜色和温度值线性分布时，对步骤S1获取的红外图谱进行非局部均值滤波的预处理，过滤掉噪声。
S4、红外图谱与色条的RGB值进行对比；
把标准红外光谱图谱中已知区域的温度区间和预处理后的红外图谱的温度区间分别线性化分给色条，分别形成三维矩阵A1和A2，第三维分别保存着RGB值和温度的信息，以A2的某个像素点为例，如A1与A2的RGB三值的绝对差分别在阈值以内，则当成符合条件的温度。
S5、形成反演结果，设定阈值；
将所有符合条件的温度选取最大值作为反演温度。因为本发明需要检测出目标发热缺陷，希望高温区间尽可能的还原真实温度，忽略低温区域，也可以根据检测目标的不同，取平均值、最小值。
阈值取值与色条温度最高值与图像实际温度最高值的差值有关，考虑非线性可能关系，在演算过程中，考虑两至三列的不同情况，需根据RGB分别设定不同的阀值。
实验验证得出结论：R和G阀值需精确调整，B阀值太过复杂又影响不大无需考虑，最终阀值的大小为：
Figure BDA0002284422240000031
G＝[-0.5*(Tmin-10)]z+20，
其中，Tmax为温度最大值，Tmin为温度最小值，[]z为取整符号。
图3为实施例中反演出来的温度矩阵图像，此矩阵全为温度值，为了便于观测，才形成图像。
S6、评价反演误差；
对反演温度矩阵，进行误差评价。
提出反演误差评价公式为：
Figure BDA0002284422240000032
其中，Ti为反演温度，T0为真实温度，Tmax为最大设定温度，Tmin为最小设定温度，Te为环境温度，a+b＝1；
算出各点误差值以后，由于关注点应在高温区，因此，根据温度大小划分权值，在高温区误差权重大，低温区误差权重小，有公式
Figure BDA0002284422240000033
即：
a/2*(max^2-min^2)+b*(max-min)＝1
同时增加一个约束条件，取max时的误差权重比min的误差权重大n倍，即：
a*max+b＝n(a*min+b)
图4为本实施例中红外图谱某三列像素温度反演结果对比图，从图中可以看出，真实值和反演值结果较一致。
显然，上述实施例仅仅是为了更清楚的表达本发明技术方案所做的举例，而非对本发明的实施方式的限定。对于本领域的技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或改动，在不脱离本发明的构思的前提下，这些都是属于本发明的保护范围。因此本发明的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种红外图谱反演方法，其特征为：通过非局部均值滤波算法除去噪声之后，比对红外图谱像素点和色条之间的RGB值，确定图谱中温度精确分布。
2.一种红外图谱反演方法，其特征为：包括如下步骤：
S1、获取红外图谱；
S2、验证色条线性化；
S3、红外图谱预处理；
S4、红外图谱与色条的RGB值进行对比；
S5、形成反演结果，设定阈值；
S6、评价反演误差。
3.如权利要求2所述的一种红外图谱反演方法，其特征为：步骤S1中所述红外图谱的温度区间为0℃-60℃。
4.如权利要求2所述的一种红外图谱反演方法，其特征为：步骤S2验证方法为检测红外图谱中的色条所在区域，判断色条颜色是否成线性分布。
5.如权利要求2所述的一种红外图谱反演方法，其特征为：步骤S3预处理方法为：当红外图谱中色条线性分布时，进行图像非局部均值滤波的预处理，过滤掉噪声。
6.如权利要求2所述的一种红外图谱反演方法，其特征为：步骤S4的对比方法为：按照线性分布规律，建立色条图像特征与温度分布的对应关系，把RGB三值进行对比。
7.如权利要求2所述的一种红外图谱反演方法，其特征为：步骤S5具体方法为：将所有符合条件的温度选取最大值作为反演温度，根据RGB设定阀值。
8.如权利要求7所述的一种红外图谱反演方法，其特征为：
阀值的大小为：
Figure FDA0002284422230000011
G＝[-0.5*(Tmin-10)]z+20，
其中，Tmax为温度最大值，Tmin为温度最小值，[]z为取整符号。
9.如权利要求2所述的一种红外图谱反演方法，其特征为：步骤S6的评价方法为：对反演温度矩阵，进行误差评价。
10.如权利要求9所述的一种红外图谱反演方法，其特征为：反演误差评价公式为：
Figure FDA0002284422230000012
其中，Ti为反演温度，T0为真实温度，Tmax为最大设定温度，Tmin为最小设定温度，Te为环境温度，a+b＝1。
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Title
杨洋: ""电气设备红外图像分析与处理"", 《中国优秀硕士论文全文数据库 信息科技辑》 *

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