CN111445398B - 热成像图像处理方法、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种热成像图像处理方法、设备以及计算机可读存储介质，通过对图像数据进行预处理，获取预处理后的图像数据的灰阶值均值，判断灰阶值均值是否大于第一灰阶阈值，若是，调小图像数据的热成像积分时间，并返回对图像数据进行预处理，获取预处理后的图像数据的灰阶值均值的步骤，再判断灰阶值均值是否小于第二灰阶阈值，若是，调大图像数据的热成像积分时间，并继续返回对图像数据进行预处理，获取预处理后的图像数据的灰阶值均值的步骤，如此循环调整，直至图像数据的热成像积分时间不变。该方案解决了根据不同场景的数据特征自适应调整积分时间，以使得图像效果达到最佳的技术问题。

Description

热成像图像处理方法、设备及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及热成像技术领域，具体是涉及一种热成像图像处理方法、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

对于红外热成像设备而言，其获取到的红外辐射能量不仅仅取决于外界环境因素，还和探测器本身一系列参数设置相关，其中积分时间就是一个对图像效果影响较大的参数。一般积分时间是一个固定的设定值，并不会随着设备抓取到的场景数据变化而变化，如此就会导致，某些场景下积分时间过高，探测器获取到的辐射能量过强，图像出现过曝等异常现象；某些场景下积分时间过低，探测器获取到的辐射能量过低，图像出现过暗、细节不清晰等效果不佳的问题。

所以，现有的技术问题是如何根据不同场景的数据特征自适应调整积分时间，以使得图像效果达到最佳。

发明内容

本发明解决的现有技术问题是如何根据不同场景的数据特征自适应调整积分时间，以使得图像效果达到最佳。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种热成像图像处理方法，包括：获取图像数据；对图像数据进行预处理，获取预处理后的图像数据的灰阶值均值；判断灰阶值均值是否大于第一灰阶阈值；若是，调小图像数据的热成像积分时间，并返回对图像数据进行预处理，获取预处理后的图像数据的灰阶值均值的步骤；否则，判断灰阶值均值是否小于第二灰阶阈值，第二灰阶阈值小于第一灰阶阈值；若是，调大图像数据的热成像积分时间，并继续返回对图像数据进行预处理，获取预处理后的图像数据的灰阶值均值的步骤；若否，图像数据的热成像积分时间不变。

进一步地，对图像数据进行预处理，得到预处理后的图像数据的灰阶值均值的步骤，具体包括：对图像数据进行预处理；获取预处理前图像数据灰阶值为最大值的个数为第一数值，获取预处理后图像数据灰阶值为最大值的个数为第二数值，获取预处理后图像数据灰阶值均值。

进一步地，对图像数据进行预处理，得到预处理后的图像数据的灰阶值均值的步骤，具体包括：对图像数据进行预处理；获取预处理前图像数据灰阶值大于第三灰阶阈值的个数为第一数值，获取预处理后图像数据灰阶值大于第四灰阶阈值的个数为第二数值，获取预处理后图像数据灰阶值均值。

进一步地，判断灰阶值均值是否大于第一灰阶阈值；若是，调小图像数据的热成像积分时间，并返回对图像数据进行预处理，获取预处理后的图像数据的灰阶值均值的步骤；否则，判断灰阶值均值是否小于第二灰阶阈值，第二灰阶阈值小于第一灰阶阈值；若是，调大图像数据的热成像积分时间，并继续返回对图像数据进行预处理，获取预处理后的图像数据的灰阶值均值的步骤；若否，图像数据的热成像积分时间不变的步骤，具体包括：判断是否第一数值大于第一阈值且/或第二数值大于第二阈值；若是，判断灰阶值均值是否大于第一均值阈值；若是，调小图像数据的热成像积分时间，并返回对图像数据进行预处理，获取预处理后的图像数据的灰阶值均值的步骤；否则，判断灰阶值均值是否小于第二均值阈值；若是，调大图像数据的热成像积分时间，并继续返回对图像数据进行预处理，获取预处理后的图像数据的灰阶值均值的步骤；否则，图像数据的热成像积分时间不变；否则，判断灰阶值均值是否大于第三均值阈值；若是，调小图像数据的热成像积分时间，并返回对图像数据进行预处理，获取预处理后的图像数据的灰阶值均值的步骤；否则，判断灰阶值均值是否小于第四均值阈值；若是，调大图像数据的热成像积分时间，并继续返回对图像数据进行预处理，获取预处理后的图像数据的灰阶值均值的步骤；否则，图像数据的热成像积分时间不变。

进一步地，第三均值阈值大于第四均值阈值大于第一均值阈值大于第二均值阈值。

进一步地，热成像积分时间调整后的值与热成像积分时间设定值不同，则进行快门操作处理。

进一步地，还包括：获取当前温度下的热成像积分时间限定值；判断热成像积分时间调整后的值是否大于热成像积分时间限定值；若是，调整热成像积分时间调整后的值为限定值；否则，热成像积分时间调整后的值不变。

进一步地，对图像数据进行预处理包括：对图像数据进行非均匀性校正处理，得到图像数据灰阶均匀的数据。

还提供了一种热成像图像处理设备，包括：相互耦接的处理器和存储器；存储器用于存储实现热成像图像处理方法的程序指令，处理器用于执行存储器存储的程序指令。

还提供了一种计算机可读存储介质，存储有程序文件，程序文件能够被执行以实现热成像图像处理方法。

本发明提供的热成像图像处理方法，通过对图像数据进行预处理，获取预处理后的图像数据的灰阶值均值，判断灰阶值均值是否大于第一灰阶阈值；若是，调小图像数据的热成像积分时间，并返回对图像数据进行预处理，获取预处理后的图像数据的灰阶值均值的步骤，再判断灰阶值均值是否小于第二灰阶阈值，若是，调大图像数据的热成像积分时间，并继续返回对图像数据进行预处理，获取预处理后的图像数据的灰阶值均值的步骤；如此循环调整，直至图像数据的热成像积分时间不变。该方案解决了根据不同场景的数据特征自适应调整积分时间，以使得图像效果达到最佳的技术问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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获得其他的附图。

图1是本发明热成像图像处理方法第一实施例的流程示意图；

图2是本发明热成像图像处理方法第二实施例的流程示意图；

图3是本发明热成像图像处理方法第三实施例的流程示意图；

图4是本发明热成像图像处理设备一实施例的框架示意图；

图5是本发明计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明作进一步的详细描述。特别指出的是，以下实施例仅用于说明本发明，但不对本发明的范围进行限定。同样的，以下实施例仅为本发明的部分实施例而非全部实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明中的术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。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。本申请实施例中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或组件。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

对于红外热成像设备而言，其获取到的红外辐射能量可以通过处理得到红外图像，红外图像是否清晰不仅仅取决于外界环境因素，还和探测器本身一系列参数设置相关，其中积分时间就是一个对图像效果影响较大的参数。

请参阅图1，是本发明热成像图像处理方法第一实施例的流程示意图。

步骤S11，获取图像数据。

红外热成像设备采集某个场景图像数据，其中图像数据是连续的图像数据，获取其中一帧的图像数据进行分析，通过这一帧的图像数据处理分析出适合这一帧图像数据的热成像积分时间。在本实施例中，获取其中一帧的图像数据进行分析，在其他实施例中，可以分析多帧的图像数据。在本实施例中，首先对这一帧的图像数据进行分析，得到对应这一帧图像数据的热成像积分时间，得到该热成像积分时间后可以设定为某一时间段内的该场景固定的热成像积分时间，也可以不做设定，对每一帧的图像数据进行分析得到每一帧图像数据的热成像积分时间。

步骤S12，对图像数据进行非均匀性校正处理，得到图像数据灰阶均匀的数据，获取预处理后的图像数据的灰阶值均值。

红外热成像设备采集图像数据后还需要经过一系列图像算法处理才能最终成像，在本实施例中对步骤S11获取的一帧的图像数据进行非均匀性校正处理，得到图像数据灰阶值均匀的数据，获取非均匀性校正处理后的图像数据的灰阶值均值。

步骤S13，判断灰阶值均值是否大于第一灰阶阈值。

在本实施例中，设定第一灰阶阈值和第二灰阶阈值，其中第一灰阶阈值大于第二灰阶阈值。判断灰阶值均值是否大于第一灰阶阈值。若灰阶值均值大于第一灰阶阈值，则执行步骤S14，调小图像数据的热成像积分时间，并返回步骤S12，对图像数据进行非均匀性校正处理，得到图像数据灰阶均匀的数据，获取预处理后的图像数据的灰阶值均值的步骤。若灰阶值均值不大于第一灰阶阈值，则执行步骤S15。

步骤S15，判断灰阶值均值是否小于第二灰阶阈值。

若灰阶值均值小于第二灰阶阈值，则执行步骤S16，调大图像数据的热成像积分时间，并返回步骤S12，对图像数据进行非均匀性校正处理，得到图像数据灰阶均匀的数据，获取预处理后的图像数据的灰阶值均值的步骤。若灰阶值均值不小于第二灰阶阈值，则执行步骤S17，图像数据的热成像积分时间不变，得到最终合适的图像数据的热成像积分时间。

在本实施例中，通过对图像数据进行非均匀性校正处理，获取预处理后的图像数据的灰阶值均值，将灰阶值均值与第一灰阶阈值和第二灰阶阈值进行比较，若灰阶值均值大于第一灰阶阈值，调小图像数据的热成像积分时间，并返回非均匀性校正处理步骤，将再次非均匀性校正处理后的图像数据的灰阶值均值与第一灰阶阈值比较，直至灰阶值均值小于第一灰阶阈值，然后再判断图像数据的灰阶值均值是否小于第二灰阶阈值，若灰阶值均值小于第二灰阶阈值，调大图像数据的热成像积分时间，并返回非均匀性校正处理步骤，将再次非均匀性校正处理后的图像数据的灰阶值均值与第二灰阶阈值比较，直至灰阶值均值大于第二灰阶阈值，此时图像数据的灰阶值均值介于第一灰阶阈值和第二灰阶阈值之间，此时多次调整后的图像数据的热成像积分时间为合适的图像数据的热成像积分时间，以使得图像效果达到最佳。在本实施例中，每一次图像数据的热成像积分时间的调大或者调小都是以ms为单位，可以为以1ms为单位调大或者调小图像数据的热成像积分时间。

请参阅图2，是本发明热成像图像处理方法第二实施例的流程示意图。

步骤S21，获取图像数据。

与实施例一中的步骤S11相同，步骤S21中红外热成像设备采集某个场景图像数据，获取其中一帧的图像数据进行分析，通过这一帧的图像数据处理分析出适合这一帧图像数据的热成像积分时间。

步骤S22，对图像数据进行非均匀性校正处理，得到图像数据灰阶均匀的数据，获取预处理前图像数据灰阶值为最大值的个数为第一数值，获取预处理后图像数据灰阶值为最大值的个数为第二数值，获取预处理后图像数据灰阶值均值。

红外热成像设备采集图像数据后还需要经过一系列图像算法处理才能最终成像，在本实施例中对步骤S21获取的一帧的图像数据进行非均匀性校正处理，得到图像数据灰阶值均匀的数据，获取预处理前图像数据灰阶值为最大值的个数为第一数值，获取预处理后图像数据灰阶值为最大值的个数为第二数值，获取预处理后图像数据灰阶值均值。在本实施例中即就是统计预处理前图像数据灰阶值为16383的个数为第一数值，统计预处理后图像数据灰阶值为16383的个数为第二数值，同时统计出预处理后图像数据灰阶值均值。

步骤S23，判断是否第一数值大于第一阈值且/或第二数值大于第二阈值。

在步骤S22中获取了第一数值和第二数值，第一数值和第二数值实质上反应的是这一帧图像数据预处理前和预处理后的对应图像数据的热成像积分时间的值。然后判断是否第一数值大于第一阈值且/或第二数值大于第二阈值，如果第一数值和第二数值都大于或者有一个大于对应的阈值的话，说明该图像数据的灰阶值较高，则执行步骤S24，否则执行步骤S29。

步骤S24，若是，判断灰阶值均值是否大于第一均值阈值。

如果第一数值大于第一阈值且/或第二数值大于第二阈值的话，说明该图像数据的灰阶值较高，则判断图像数据的灰阶值均值是否大于第一均值阈值。若灰阶值均值大于第一均值阈值，则执行步骤S25，调小图像数据的热成像积分时间，并返回步骤S22，对图像数据进行非均匀性校正处理，得到图像数据灰阶均匀的数据，获取预处理前图像数据灰阶值为最大值的个数为第一数值，获取预处理后图像数据灰阶值为最大值的个数为第二数值，获取预处理后图像数据灰阶值均值的步骤。若灰阶值均值不大于第一均值阈值，则执行步骤S26。

步骤S26，否则，判断灰阶值均值是否小于第二均值阈值。

第一均值阈值大于第二均值阈值，如果灰阶值均值不大于第一均值阈值，则判断灰阶值均值是否小于第二均值阈值，若灰阶值均值小于第二均值阈值，则执行步骤S27，调大图像数据的热成像积分时间，并返回步骤S22，对图像数据进行非均匀性校正处理，得到图像数据灰阶均匀的数据，获取预处理前图像数据灰阶值为最大值的个数为第一数值，获取预处理后图像数据灰阶值为最大值的个数为第二数值，获取预处理后图像数据灰阶值均值的步骤。若灰阶值均值不小于第二均值阈值，则执行步骤S28，图像数据的热成像积分时间不变。

将灰阶值均值与第一均值阈值和第二均值阈值进行比较，若灰阶值均值大于第一均值阈值，调小图像数据的热成像积分时间，并返回非均匀性校正处理步骤，将再次非均匀性校正处理后的图像数据的灰阶值均值与第一均值阈值比较，直至灰阶值均值小于第一均值阈值，然后再判断图像数据的灰阶值均值是否小于第二均值阈值，若灰阶值均值小于第二均值阈值，调大图像数据的热成像积分时间，并返回非均匀性校正处理步骤，将再次非均匀性校正处理后的图像数据的灰阶值均值与第二均值阈值比较，直至灰阶值均值大于第二均值阈值，此时图像数据的灰阶值均值介于第一均值阈值和第二均值阈值之间，此时多次调整后的图像数据的热成像积分时间为合适的图像数据的热成像积分时间，以使得图像效果达到最佳。在本实施例中，每一次图像数据的热成像积分时间的调大或者调小都是以ms为单位，可以为以1ms为单位调大或者调小图像数据的热成像积分时间。

步骤S29，判断灰阶值均值是否大于第三均值阈值。

如果第一数值不大于第一阈值且第二数值不大于第二阈值，说明该图像数据的灰阶值较低，则判断图像数据的灰阶值均值是否大于第三均值阈值。若灰阶值均值大于第三均值阈值，则执行步骤S30，调小图像数据的热成像积分时间，并返回步骤S22，对图像数据进行非均匀性校正处理，得到图像数据灰阶均匀的数据，获取预处理前图像数据灰阶值为最大值的个数为第一数值，获取预处理后图像数据灰阶值为最大值的个数为第二数值，获取预处理后图像数据灰阶值均值的步骤。若灰阶值均值不大于第三值阈值，则执行步骤S31。

步骤S31，判断灰阶值均值是否小于第四均值阈值。

第三均值阈值大于第四均值阈值大于第一均值阈值大于第二均值阈值。这样设置的目的在于，如果第一数值和第二数值中有任何一个大于自身对应的第一阈值或者第二阈值的话，则说明图像数据的灰阶值较高，对应的图像数据的热成像积分时间过大，则需要调小的图像数据的热成像积分时间的幅度会更大，所以第三均值阈值大于第四均值阈值大于第一均值阈值大于第二均值阈值，将灰阶值均值与较小的均值阈值作比较，所以图像数据的热成像积分时间调整的幅度会更大，图像数据的热成像积分时间会更接近适合的数值。

如果灰阶值均值不大于第三均值阈值，则判断灰阶值均值是否小于第四均值阈值，若灰阶值均值小于第四均值阈值，则执行步骤S32，调大图像数据的热成像积分时间，并返回步骤S22，对图像数据进行非均匀性校正处理，得到图像数据灰阶均匀的数据，获取预处理前图像数据灰阶值为最大值的个数为第一数值，获取预处理后图像数据灰阶值为最大值的个数为第二数值，获取预处理后图像数据灰阶值均值的步骤。若灰阶值均值不小于第四均值阈值，则执行步骤S33，图像数据的热成像积分时间不变。

步骤S34，获取当前温度下的热成像积分时间限定值；判断热成像积分时间调整后的值是否大于热成像积分时间限定值。

经过步骤S21至步骤S33调整后的图像数据的热成像积分时间并不是最终的我们需要设定的热成像积分时间。若该热成像积分时间与之前的预设的热成像积分时间不同，则需要进行单点校正以消除热成像积分时间改变带来的不均匀性。一般的，红外热成像设备中自带快门，因此只需红外热成像设备进行打快门操作即可消除热成像积分时间改变带来的不均匀性。因为受温度影响，进行单点校正时热成像积分时间存在一个上限。若某温度下调整后的热成像积分时间超出该上限，则快门数据会溢出，导致单点校正后图像效果异常。则需要获取当前温度下的热成像积分时间限定值，判断热成像积分时间调整后的值是否大于热成像积分时间限定值。若热成像积分时间调整后的值大于热成像积分时间限定值，则执行步骤S35，调整热成像积分时间调整后的值为限定值。否则，执行步骤S36，热成像积分时间调整后的值不变。即就是经过步骤S21至步骤S33调整后的图像数据的热成像积分时间为最终的热成像积分时间。在本实施例中，得到对应这一帧图像数据的热成像积分时间后可以设定为某一时间段内的该场景固定的热成像积分时间，也可以不做设定，对每一帧的图像数据进行分析得到每一帧图像数据的热成像积分时间，尽可能的使得每一帧的图像数据的图像清楚。

请参阅图3，是本发明热成像图像处理方法第三实施例的流程示意图。

步骤S41，获取图像数据。

与实施例一中的步骤S21相同，步骤S41中红外热成像设备采集某个场景图像数据，获取其中一帧的图像数据进行分析，通过这一帧的图像数据处理分析出适合这一帧图像数据的热成像积分时间。

步骤S42，对图像数据进行非均匀性校正处理，得到图像数据灰阶均匀的数据，获取预处理前图像数据灰阶值大于第三灰阶阈值的个数为第一数值，获取预处理后图像数据灰阶值大于第四灰阶阈值的个数为第二数值，获取预处理后图像数据灰阶值均值。

红外热成像设备采集图像数据后还需要经过一系列图像算法处理才能最终成像，在本实施例中对步骤S41获取的一帧的图像数据进行非均匀性校正处理，得到图像数据灰阶值均匀的数据，获取预处理前图像数据灰阶值大于第三灰阶阈值的个数为第一数值，获取预处理后图像数据灰阶值大于第四灰阶阈值的个数为第二数值，获取预处理后图像数据灰阶值均值。本实施例与第二实施例的区别在于，在第一实施例中第一数值为预处理前图像数据灰阶值为最大值的个数，在本实施例中第一数值为预处理前图像数据灰阶值大于第三灰阶阈值的个数。在第一实施例中第二数值为预处理后图像数据灰阶值为最大值的个数，在本实施例中第二数值为预处理后图像数据灰阶值大于第四灰阶阈值的个数。在本实施例中即就是统计预处理前图像数据灰阶值大于16350的个数为第一数值，统计预处理后图像数据灰阶值为16360的个数为第二数值，同时统计出预处理后图像数据灰阶值均值，其中16350为第三灰阶阈值，16360为第四灰阶阈值，且第三灰阶阈值和第四灰阶阈值可以人为设定。

步骤S43，判断是否第一数值大于第一阈值且/或第二数值大于第二阈值。

在步骤S42中获取了第一数值和第二数值，第一数值和第二数值实质上反应的是这一帧图像数据预处理前和预处理后的对应图像数据的热成像积分时间的值。然后判断第一数值大于第一阈值且/或第二数值大于第二阈值，如果第一数值和第二数值都大于或者有一个大于对应的阈值的话，说明该图像数据的灰阶值较高，则执行步骤S44，否则执行步骤S49。

步骤S44，若是，判断灰阶值均值是否大于第一均值阈值。

如果第一数值大于第一阈值且/或第二数值大于第二阈值的话，说明该图像数据的灰阶值较高，则判断图像数据的灰阶值均值是否大于第一均值阈值。若灰阶值均值大于第一均值阈值，则执行步骤S45，调小图像数据的热成像积分时间，并返回步骤S42。若灰阶值均值不大于第一均值阈值，则执行步骤S46。

步骤S46，否则，判断灰阶值均值是否小于第二均值阈值。

第一均值阈值大于第二均值阈值，如果灰阶值均值不大于第一均值阈值，则判断灰阶值均值是否小于第二均值阈值，若灰阶值均值小于第二均值阈值，则执行步骤S47，调大图像数据的热成像积分时间，并返回步骤S42。若灰阶值均值不小于第二均值阈值，则执行步骤S48，图像数据的热成像积分时间不变。

步骤S49，判断灰阶值均值是否大于第三均值阈值。

如果第一数值不大于第一阈值且第二数值不大于第二阈值，说明该图像数据的灰阶值较低，则判断图像数据的灰阶值均值是否大于第三均值阈值。若灰阶值均值大于第三均值阈值，则执行步骤S50，调小图像数据的热成像积分时间，并返回步骤S42。若灰阶值均值不大于第三值阈值，则执行步骤S51。

步骤S51，判断灰阶值均值是否小于第四均值阈值。

如果灰阶值均值不大于第三均值阈值，则判断灰阶值均值是否小于第四均值阈值，若灰阶值均值小于第四均值阈值，则执行步骤S52，调大图像数据的热成像积分时间，并返回步骤S42。若灰阶值均值不小于第四均值阈值，则执行步骤S53，图像数据的热成像积分时间不变。

步骤S54，获取当前温度下的热成像积分时间限定值；判断热成像积分时间调整后的值是否大于热成像积分时间限定值。

经过步骤S41至步骤S53调整后的图像数据的热成像积分时间并不是最终的我们需要设定的热成像积分时间。若该热成像积分时间与之前的预设的热成像积分时间不同，则需要进行单点校正以消除热成像积分时间改变带来的不均匀性。因为受温度影响，进行单点校正时热成像积分时间存在一个上限。若某温度下调整后的热成像积分时间超出该上限，则快门数据会溢出，导致单点校正后图像效果异常。则需要获取当前温度下的热成像积分时间限定值，判断热成像积分时间调整后的值是否大于热成像积分时间限定值。若热成像积分时间调整后的值大于热成像积分时间限定值，则执行步骤S55，调整热成像积分时间调整后的值为限定值。否则，执行步骤S56，热成像积分时间调整后的值不变。即就是经过步骤S41至步骤S53调整后的图像数据的热成像积分时间为最终的热成像积分时间。在本实施例中，得到对应这一帧图像数据的热成像积分时间后可以设定为某一时间段内的该场景固定的热成像积分时间，也可以不做设定，对每一帧的图像数据进行分析得到每一帧图像数据的热成像积分时间，尽可能的使得每一帧的图像数据的图像清楚。

本发明通过对图像数据进行非均匀性校正处理，获取预处理后的图像数据的第一数值、第二数值和灰阶值均值，判断是否第一数值大于第一阈值且/或第二数值大于第二阈值，若是，将灰阶值均值与第一均值阈值和第二均值阈值进行比较，调整灰阶值均值直到介于第一均值阈值和第二均值阈值之间，否则返回非均匀性校正处理步骤，将再次非均匀性校正处理后的图像数据的灰阶值均值与第一均值阈值和第二均值阈值比较进行调整，直至图像数据的灰阶值均值介于第一均值阈值和第二均值阈值之间。若第一数值小于第一阈值且第二数值小于第二阈值，将灰阶值均值与第三均值阈值和第四均值阈值进行比较，调整灰阶值均值直到介于第三均值阈值和第四均值阈值之间，否则返回非均匀性校正处理步骤，将再次非均匀性校正处理后的图像数据的灰阶值均值与第三均值阈值和第四均值阈值进行比较调整，直至图像数据的灰阶值均值介于第三均值阈值和第四均值阈值之间。此时多次调整后的图像数据的热成像积分时间为合适的图像数据的热成像积分时间，可以使得图像效果达到最佳。

请参阅图4，图4是本发明热成像图像处理设备一实施例的框架示意图。热成像图像处理设备80包括相互耦接的处理器81和存储器82，处理器81用于执行存储器82存储的程序指令以实现上述任一方法实施例中的步骤或者上述任一方法实施例中热成像图像处理方法对应执行的步骤。

具体而言，处理器81用于控制其自身以及存储器82以实现上述任一热成像图像处理方法实施例中的步骤。处理器81还可以称为CPU(Central ProcessingUnit，中央处理单元)。处理器81可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器81还可以是通用处理器81、数字信号处理器81(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。另外，处理器81可以由多个集成电路芯片共同实现。

参阅图5，图5是本申请计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。

计算机可读存储介质60包括计算机可读存储介质60上存储的计算机程序601，所述计算机程序601被上述处理器执行时实现上述任一方法实施例中的步骤或者上述方法实施例中热成像图像处理设备对应执行的步骤。

具体地，集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取计算机可读存储介质60中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个计算机可读存储介质60中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的计算机可读存储介质60包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的部分实施例，并非因此限制本发明的保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效装置或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (7)

1.一种热成像图像处理方法，其特征在于，包括：

获取图像数据；

对所述图像数据进行预处理，获取预处理后的所述图像数据的灰阶值均值；

判断所述灰阶值均值是否大于第一灰阶阈值；

若是，调小所述图像数据的热成像积分时间，并返回所述对所述图像数据进行预处理，获取预处理后的所述图像数据的灰阶值均值的步骤；

否则，判断所述灰阶值均值是否小于第二灰阶阈值，所述第二灰阶阈值小于所述第一灰阶阈值；

若是，调大所述图像数据的热成像积分时间，并继续返回所述对所述图像数据进行预处理，获取预处理后的所述图像数据的灰阶值均值的步骤；

若否，所述图像数据的热成像积分时间不变；

具体包括：

对所述图像数据进行预处理；获取预处理前所述图像数据灰阶值为最大值的个数为第一数值，获取预处理后所述图像数据灰阶值为最大值的个数为第二数值，获取预处理后所述图像数据灰阶值均值；或，

对所述图像数据进行预处理；获取预处理前所述图像数据灰阶值大于第三灰阶阈值的个数为第一数值，获取预处理后所述图像数据灰阶值大于第四灰阶阈值的个数为第二数值，获取预处理后所述图像数据灰阶值均值；

判断是否所述第一数值大于第一阈值且/或所述第二数值大于第二阈值；

若所述第一数值大于所述第一阈值且/或所述第二数值大于所述第二阈值，判断所述灰阶值均值是否大于第一均值阈值；

若所述灰阶值均值大于所述第一均值阈值，调小所述图像数据的热成像积分时间，并返回所述对所述图像数据进行预处理，获取预处理后的所述图像数据的灰阶值均值的步骤；

否则，判断所述灰阶值均值是否小于第二均值阈值；

若所述灰阶值均值小于所述第二均值阈值，调大所述图像数据的热成像积分时间，并继续返回所述对所述图像数据进行预处理，获取预处理后的所述图像数据的灰阶值均值的步骤；

否则，所述图像数据的热成像积分时间不变；

若所述第一数值不大于所述第一阈值且所述第二数值不大于所述第二阈值，判断所述灰阶值均值是否大于第三均值阈值；其中，所述第三均值阈值大于所述第一均值阈值；

若所述灰阶值均值大于所述第三均值阈值，调小所述图像数据的热成像积分时间，并返回所述对所述图像数据进行预处理，获取预处理后的所述图像数据的灰阶值均值的步骤；

否则，判断所述灰阶值均值是否小于第四均值阈值；

若所述灰阶值均值小于所述第四均值阈值，调大所述图像数据的热成像积分时间，并继续返回所述对所述图像数据进行预处理，获取预处理后的所述图像数据的灰阶值均值的步骤；

否则，所述图像数据的热成像积分时间不变。

2.根据权利要求1所述的热成像图像处理方法，其特征在于，所述第三均值阈值大于所述第四均值阈值，所述第四均值阈值大于所述第一均值阈值，所述第一均值阈值大于所述第二均值阈值。

3.根据权利要求2所述的热成像图像处理方法，其特征在于，所述热成像积分时间调整后的值与热成像积分时间设定值不同，则进行快门操作处理。

4.根据权利要求3所述的热成像图像处理方法，其特征在于，还包括：

获取当前温度下的所述热成像积分时间限定值；

判断所述热成像积分时间调整后的值是否大于所述热成像积分时间限定值；

若是，调整所述热成像积分时间调整后的值为限定值；

否则，所述热成像积分时间调整后的值不变。

5.根据权利要求1所述的热成像图像处理方法，其特征在于，所述对所述图像数据进行预处理包括：对所述图像数据进行非均匀性校正处理，得到所述图像数据灰阶均匀的数据。

6.一种热成像图像处理设备，其特征在于，包括：相互耦接的处理器和存储器；

所述存储器用于存储实现如权利要求1-5任意一项所述的热成像图像处理方法的程序指令，所述处理器用于执行所述存储器存储的所述程序指令。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有程序文件，所述程序文件能够被执行以实现如权利要求1-5任意一项所述的热成像图像处理方法。

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