CN111751006A - 一种数据标定方法、目标辐射特性分析方法和装置 - Google Patents

一种数据标定方法、目标辐射特性分析方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN111751006A
CN111751006A CN202010583453.7A CN202010583453A CN111751006A CN 111751006 A CN111751006 A CN 111751006A CN 202010583453 A CN202010583453 A CN 202010583453A CN 111751006 A CN111751006 A CN 111751006A
Authority
CN
China
Prior art keywords
gray
data table
working condition
integration time
gray data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010583453.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111751006B (zh
Inventor
黄建峰
姜维维
李晓平
杨文佳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Institute of Environmental Features
Original Assignee
Beijing Institute of Environmental Features
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Institute of Environmental Features filed Critical Beijing Institute of Environmental Features
Priority to CN202010583453.7A priority Critical patent/CN111751006B/zh
Publication of CN111751006A publication Critical patent/CN111751006A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111751006B publication Critical patent/CN111751006B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
    • G01J5/02—Constructional details
    • G01J5/06—Arrangements for eliminating effects of disturbing radiation; Arrangements for compensating changes in sensitivity
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
    • G01J5/02—Constructional details
    • G01J5/06—Arrangements for eliminating effects of disturbing radiation; Arrangements for compensating changes in sensitivity
    • G01J5/068—Arrangements for eliminating effects of disturbing radiation; Arrangements for compensating changes in sensitivity by controlling parameters other than temperature
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
    • G01J5/80—Calibration

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Radiation Pyrometers (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明公开了一种数据标定方法、目标辐射特性分析方法和装置，涉及目标辐射特征分析技术领域。该方法包括：获取在采集目标红外图像时的工作条件，并将其作为第一工作条件；根据第一工作条件查询预先标定的灰度数据表；在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到第一工作条件下的灰度数据；根据第一工作条件下的灰度数据、以及预先标定的不同黑体温度所对应的黑体亮度数据进行曲线拟合，以根据曲线拟合结果确定第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系。通过以上步骤，能够在保证灰度图像转为温度图像时标定精度的同时，满足目标辐射特性定量分析的实时性需求。

Description

一种数据标定方法、目标辐射特性分析方法和装置
技术领域
本发明涉及目标辐射特性分析技术领域，尤其涉及一种数据标定方法、目标辐射特性分析方法和装置。
背景技术
在红外定量处理系统中，将灰度图像转化为温度图像是目标辐射特性定量分析的重要环节。“灰度—温度”之间的转换速度和精度直接关系到整个红外定量处理系统的实时性和准确性。其中，“灰度—温度”之间的转换系数(或称为“标定系数”)及公式主要受环境温度和红外积分时间的影响，其可通过标定获得。
在现有技术一中，可在实际外场环境下采集目标红外图像时，通过现场标定方式确定“灰度—温度”之间的标定系数及公式。现场标定需要耗费大量的时间，无法满足目标辐射特性定量分析的实时性需求，而且由此带来的设备、人力物力、时间等方面的损耗过大。
在现有技术二中，先在实验室进行典型工作条件下的黑体标定，然后在实际外场使用环境下，再选择相匹配的标定系数进行目标红外辐射计算。这种方式虽然可以避免外场标定所需的对设备、人力、物力、时间等方面的损耗或损失，但也限定了在外场环境下只能选择有限的典型标定系数及公式。这样就无法根据外场测量目标特点调节红外探测器积分时间，而且现场大气环境温度跟实验室标定的环境温度存在的偏差会带来后续目标辐射特性计算上的误差。
因此，针对现有标定方案的不足，急需一种新的标定方案，以在保证“灰度-温度”标定系数及公式计算精度的同时，满足目标辐射特性定量分析的实时性需求。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本发明要解决的技术问题是解决现场标定方式存在的耗时耗力、无法满足目标辐射特性定量分析实时性需求的问题，以及由于现场大气环境温度跟实验室标定的环境温度存在的偏差所导致的后续目标辐射特性计算上的误差的问题。
(二)技术方案
为了解决上述技术问题，第一方面，本发明提供了一种数据标定方法。
本发明的数据标定方法包括：获取在采集目标红外图像时的工作条件，并将其作为第一工作条件；其中，所述工作条件包括如下参数：环境温度，和/或，红外积分时间；根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表；其中，所述灰度数据表包括在多个预设工作条件下采集的灰度数据；其中，每个预设工作条件下采集的灰度数据包括：在多个黑体温度下采集的黑体红外图像的灰度值；在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据；根据所述第一工作条件下的灰度数据、以及预先标定的不同黑体温度所对应的黑体亮度数据进行曲线拟合，以根据曲线拟合结果确定第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系。
可选地，所述根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表包括：根据第一环境温度查询预先标定的灰度数据表；所述在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据包括：在所述灰度数据表中不存在第一环境温度对应的灰度数据时，确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一环境温度的最大预设环境温度，并将其作为第二环境温度，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一环境温度的最小预设环境温度，并将其作为第三环境温度；对第二环境温度对应的灰度数据和第三环境温度对应的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
可选地，所述根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表包括：根据第一红外积分时间查询预先标定的灰度数据表；所述在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据包括：在所述灰度数据表中不存在第一红外积分时间对应的灰度数据时，确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一红外积分时间的最大预设红外积分时间，并将其作为第二红外积分时间，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一红外积分时间的最小预设红外积分时间，并将其作为第三红外积分时间；对第二红外积分时间对应的灰度数据和第三红外积分时间对应的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
可选地，所述根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表包括：根据第一环境温度和第一红外积分时间查询预先标定的灰度数据表；所述在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据包括：在所述灰度数据表中不存在第一环境温度以及第一红外积分时间对应的灰度数据时，确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一环境温度的最大预设环境温度，并将其作为第二环境温度，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一环境温度的最小预设环境温度，并将其作为第三环境温度；对第二环境温度对应的灰度数据和第三环境温度对应的灰度数据进行线性插值处理，以得到第一环境温度对应的灰度数据；然后，确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一红外积分时间的最大预设红外积分时间，并将其作为第二红外积分时间，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一红外积分时间的最小预设红外积分时间，并将其作为第三红外积分时间；对处于所述第一环境温度且处于第二红外积分时间的灰度数据，以及处于所述第一环境温度且处于第三红外积分时间的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
可选地，所述方法还包括：在所述灰度数据表中存在第一工作条件下的灰度数据时，从所述灰度数据表中获取所述第一工作条件下的灰度数据。
为了解决上述技术问题，第二方面，本发明提供了一种目标辐射特性分析方法。
本发明的目标辐射特性分析方法包括：对采集的目标红外图像进行处理，以得到目标灰度图像；获取在采集目标红外图像时的工作条件，并将其作为第一工作条件；其中，所述工作条件包括如下参数：环境温度，和/或，红外积分时间；根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表；其中，所述灰度数据表包括在多个预设工作条件下采集的灰度数据；其中，每个预设工作条件下采集的灰度数据包括：在多个黑体温度下采集的黑体红外图像的灰度值；在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据；根据所述第一工作条件下的灰度数据、以及预先标定的不同黑体温度所对应的黑体亮度数据进行曲线拟合，以根据曲线拟合结果确定第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系；根据第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系对目标灰度图像中的灰度值进行转换，以得到目标的辐射亮度值；根据目标的辐射亮度值确定目标的辐射温度值。
为了解决上述技术问题，第三方面，本发明提供了一种数据标定装置。
本发明的数据标定装置包括：获取模块，用于获取在采集目标红外图像时的工作条件，并将其作为第一工作条件；其中，所述工作条件包括如下参数：环境温度，和/或，红外积分时间；查询模块，用于根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表；其中，所述灰度数据表包括在多个预设工作条件下采集的灰度数据；其中，每个预设工作条件下采集的灰度数据包括：在多个黑体温度下采集的黑体红外图像的灰度值；插值模块，用于在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据；确定模块，用于根据所述第一工作条件下的灰度数据、以及预先标定的不同黑体温度所对应的黑体亮度数据进行曲线拟合，以根据曲线拟合结果确定第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系。
可选地，所述查询模块根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表包括：所述查询模块根据第一环境温度查询预先标定的灰度数据表；所述插值模块在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据包括：在所述灰度数据表中不存在第一环境温度对应的灰度数据时，所述插值模块确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一环境温度的最大预设环境温度，并将其作为第二环境温度，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一环境温度的最小预设环境温度，并将其作为第三环境温度；所述插值模块对第二环境温度对应的灰度数据和第三环境温度对应的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
可选地，所述查询模块根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表包括：所述查询模块根据第一红外积分时间查询预先标定的灰度数据表；所述插值模块在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据包括：在所述灰度数据表中不存在第一红外积分时间对应的灰度数据时，所述插值模块确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一红外积分时间的最大预设红外积分时间，并将其作为第二红外积分时间，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一红外积分时间的最小预设红外积分时间，并将其作为第三红外积分时间；所述插值模块对第二红外积分时间对应的灰度数据和第三红外积分时间对应的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
为了解决上述技术问题，第四方面，本发明提供了一种目标辐射特性分析装置。
本发明的目标辐射特性分析装置包括：灰度处理模块，用于对采集的目标红外图像进行处理，以得到目标灰度图像；获取模块，用于获取在采集目标红外图像时的工作条件，并将其作为第一工作条件；其中，所述工作条件包括如下参数：环境温度，和/或，红外积分时间；查询模块，用于根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表；其中，所述灰度数据表包括在多个预设工作条件下采集的灰度数据；其中，每个预设工作条件下采集的灰度数据包括：在多个黑体温度下采集的黑体红外图像的灰度值；插值模块，用于在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据；确定模块，用于根据所述第一工作条件下的灰度数据、以及预先标定的不同黑体温度所对应的黑体亮度数据进行曲线拟合，以根据曲线拟合结果确定第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系；转换模块，用于根据第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系对目标灰度图像中的灰度值进行转换，以得到目标的辐射亮度值；所述转换模块还用于根据目标的辐射亮度值确定目标的辐射温度值。
(三)有益效果
本发明的上述技术方案具有如下优点：本发明提供的数据标定方法，针对外场测量实际使用需求，根据实际采集目标红外图像时的工作条件，对预先标定的原始灰度数据经过线性插值处理计算得到修正后的灰度数据，进而基于修改后的灰度数据确定实际工作条件下的黑体辐射亮度与图像灰度的转换关系，能够在保证“灰度-温度”标定系数及公式计算精度的同时，满足目标辐射特性定量分析的实时性需求。
附图说明
图1是本发明实施例一中的数据标定方法的主要流程示意图；
图2是本发明实施例二中的数据标定方法的主要流程示意图；
图3是本发明实施例三中的目标辐射特性分析方法的主要流程示意图；
图4是本发明实施例四中的数据标定装置的主要模块示意图；
图5是本发明实施例五中的目标辐射特性分析装置的主要模块示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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做出创造性劳动的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。
需要指出的是，在不冲突的情况下，本发明中的各个实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
实施例一
图1是本发明实施例一中的数据标定方法的主要流程示意图。如图1所示，本发明实施例的数据标定方法包括：
步骤S101、获取在采集目标红外图像时的工作条件，并将其作为第一工作条件。
在一个可选实施方式中，所述工作条件包括如下参数：环境温度；相应地，获取的在采集目标红外图像时的工作条件即第一工作条件包括第一环境温度。
在另一个可选实施方式中，所述工作条件包括如下参数：红外积分时间；相应地，获取的在采集目标红外图像时的工作条件即第一工作条件包括第一红外积分时间。
在再一个可选实施方式中，所述工作条件包括如下参数：环境温度、以及红外积分时间；相应地，获取的在采集目标红外图像时的工作条件即第一工作条件包括如下参数：第一环境温度、以及第一红外积分时间。
步骤S102、根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表。
其中，所述灰度数据表包括在多个预设工作条件下采集的灰度数据；进一步，每个预设工作条件下采集的灰度数据包括：在多个黑体温度下采集的黑体红外图像的灰度值。
在一个可选实施方式中，所述预设工作条件包括如下参数：预设环境温度。在该可选实施实施方式中，可在多个不同的预设环境温度下采集灰度数据，进而构建灰度数据表。其中，每个预设环境温度下采集的灰度数据包括：多个黑体温度下采集的黑体红外图像的灰度值。在该可选实施方式中，可根据第一环境温度查询预先标定的灰度数据表。
在另一个可选实施方式中，所述预设工作条件包括如下参数：预设红外积分时间。在该可选实施方式中，可在多个不同的预设红外积分时间下采集灰度数据，进而构建灰度数据表。其中，每个预设红外积分时间下采集的灰度数据包括：多个黑体温度下采集的黑体红外图像的灰度值。在该可选实施方式中，可根据第一红外积分时间查询预先标定的灰度数据表。
在再一个可选实施方式中，所述预设工作条件包括如下参数：预设环境温度、以及预设红外积分时间。在该可选实施方式中，可在多个不同的预设环境温度、多个不同的预设红外积分时间下采集灰度数据，进而构建灰度数据表。在该可选实施方式中，可根据第一环境温度、以及第一红外积分时间查询预先标定的灰度数据表。
步骤S103、在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
在一个可选实施方式中，第一工作条件包括第一环境温度。在该可选实施方式中，步骤S103具体包括：在所述灰度数据表中不存在第一环境温度对应的灰度数据时，确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一环境温度的最大预设环境温度，并将其作为第二环境温度，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一环境温度的最小预设环境温度，并将其作为第三环境温度；对第二环境温度对应的灰度数据和第三环境温度对应的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
在另一个可选实施方式中，第一工作条件包括第一红外积分时间。在该可选实施方式中，步骤S103包括：在所述灰度数据表中不存在第一红外积分时间对应的灰度数据时，确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一红外积分时间的最大预设红外积分时间，并将其作为第二红外积分时间，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一红外积分时间的最小预设红外积分时间，并将其作为第三红外积分时间；对第二红外积分时间对应的灰度数据和第三红外积分时间对应的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
步骤S104、根据所述第一工作条件下的灰度数据、以及预先标定的不同黑体温度所对应的黑体亮度数据进行曲线拟合，以根据曲线拟合结果确定第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系。
在一个可选示例中，本发明实施例的方法还可包括以下步骤：在所述灰度数据表中存在第一工作条件下的灰度数据时，从所述灰度数据表中获取所述第一工作条件下的灰度数据；然后根据步骤S104确定第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系。
在另一个可选示例中，本发明实施例的方法还可包括以下步骤：在步骤S102之前，即在所述根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表之前，根据第一工作条件查询转换关系表，并确认所述转换关系表中不存在第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系。此外，若所述转换关系表中存在第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系，则可直接从所述转换关系表中获取第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系。
在本发明实施例中，针对外场测量实际使用需求，根据实际采集目标红外图像时的工作条件，对预先标定的原始灰度数据经过线性插值处理计算得到修正后的灰度数据，进而基于修改后的灰度数据确定实际工作条件下的黑体辐射亮度与图像灰度的转换关系，能够在保证“灰度-温度”标定系数及公式计算精度的同时，满足目标辐射特性定量分析的实时性需求。
实施例二
图2是本发明实施例二中的数据标定方法的主要流程示意图；如图2所示，本发明实施例的数据标定方法包括：
步骤S201、实验室采集原始标定数据。
在该步骤中，可在不同环境温度、不同黑体温度、不同红外积分时间等典型工作条件下采集黑体的红外图像，然后对黑体的红外图像进行处理以得到黑体的灰度图像，并将其作为原始标定数据。
例如，可在实验室内采集黑体在不同环境温度(比如0℃、10℃、20℃、30℃、40℃、50℃)、不同黑体温度(比如5℃、20℃、40℃、60℃、80℃、100℃)、不同红外积分时间(比如1000μs、1500μs、2000μs、2500μs、3000μs)等典型工作条件下的黑体红外图像，然后通过对红外图像灰度化处理得到黑体的灰度图像，并将其作为原始标定数据。
步骤S202、对原始标定数据进行预处理，以得到灰度数据表。
示例性地，在该步骤中，可构建多张灰度数据表，并将同一环境温度下采集的所有灰度数据放在同一张灰度数据表中，将不同环境温度下采集的所有灰度数据放在不同的灰度数据表中。比如，环境温度0℃对应的灰度数据表可如表1所示，环境温度10℃对应的灰度数据表可如表2所示。
表1
Figure BDA0002553819130000111
表2
Figure BDA0002553819130000112
步骤S203、外场采集目标红外图像。
步骤S204、获取在采集目标红外图像时的工作条件，并将其作为第一工作条件。
其中，所述第一工作条件包括如下参数：第一环境温度、以及第一红外积分时间。例如，可在环境温度Tm为5℃、红外积分时间Nm为1750μs的情况下实时采集目标红外图像。
步骤S205、根据所述第一工作条件查询所述灰度数据表。
在该步骤中，可根据第一环境温度、以及第一红外积分时间查询灰度数据表。若所述灰度数据表中存在与第一环境温度、以及第一红外积分时间都对应的灰度数据，则认为所述灰度数据表中存在第一工作条件下的灰度数据；否则，认为所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据。
进一步，在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，执行步骤S206；在所述灰度数据表中存在第一工作条件下的灰度数据时，执行步骤S207。
步骤S206、对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
在一个可选实施方式中，所述灰度数据表中存在与第一环境温度对应的灰度数据、但不存在与第一红外积分时间对应的灰度数据。在该可选实施方式中，可先从灰度数据表中查询出第一环境温度下的灰度数据。然后，确定灰度数据表中存在的低于所述第一红外积分时间的最大预设红外积分时间，并将其作为第二红外积分时间，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一红外积分时间的最小预设红外积分时间，并将其作为第三红外积分时间；接下来，对第一环境温度下、且与第二红外积分时间和第三红外积分时间分别对应的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
在另一个可选实施方式中，所述灰度数据表中不存在与第一环境温度对应的灰度数据、但存在与第一红外积分时间对应的灰度数据。在该可选实施方式中，可先确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一环境温度的最大预设环境温度，并将其作为第二环境温度，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一环境温度的最小预设环境温度，并将其作为第三环境温度；然后对第二环境温度对应的灰度数据和第三环境温度对应的灰度数据进行线性插值处理，以得到第一环境温度下的灰度数据。然后，从第一环境温度下的灰度数据中查询出与第一红外积分时间对应的灰度数据，并将其作为第一工作条件下的灰度数据。
在再一个可选实施方式中，所述灰度数据表中不存在与第一环境温度对应的灰度数据、也不存在与第一红外积分时间对应的灰度数据。在该可选实施方式中，可先确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一环境温度的最大预设环境温度，并将其作为第二环境温度，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一环境温度的最小预设环境温度，并将其作为第三环境温度；对第二环境温度对应的灰度数据和第三环境温度对应的灰度数据进行线性插值处理，以得到第一环境温度对应的灰度数据；然后，确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一红外积分时间的最大预设红外积分时间，并将其作为第二红外积分时间，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一红外积分时间的最小预设红外积分时间，并将其作为第三红外积分时间；接下来，对处于所述第一环境温度且处于第二红外积分时间的灰度数据，以及处于所述第一环境温度且处于第三红外积分时间的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
例如，假设第一环境温度Tm为5℃、第一红外积分时间Nm为1750μs，且采集原始标定数据时的预设环境温度为0℃(记为T0)、10℃(记为T1)、20℃、30℃、40℃、50℃、预设红外积分时间为1000μs、1500μs(记为N1)、2000μs(记为N2)、2500μs、3000μs，由于T0≤Tm≤T1，因此选择T0对应的灰度数据表、以及T1对应的灰度数据表。对T0对应的灰度数据表、以及T1对应的灰度数据表中的灰度数据按照环境温度进行线性插值，可得到第一环境温度Tm对应的灰度数据表。Tm对应的灰度数据表如表3所示。接下来，由于N1≤Nm≤N2,因此可选择表3中与红外积分时间N1对应的那列灰度数据、以及与红外积分时间N2对应的那列灰度数据，然后对两列灰度数据按照红外积分时间进行线性插值得到如表4所示的第一环境温度Tm、第一红外积分时间Nm下的灰度数据。
表3
Figure BDA0002553819130000141
表4
Figure BDA0002553819130000142
步骤S207、从所述灰度数据表中获取第一工作条件下的灰度数据。
步骤S208、根据所述第一工作条件下的灰度数据、以及预先标定的不同黑体温度所对应的黑体亮度数据进行曲线拟合，以根据曲线拟合结果确定第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系。
示例性地，可根据黑体辐射亮度计算公式预先标定不同黑体温度对应的黑体亮度数据。其中，黑体在λ1～λ2波段的辐射亮度计算公式如下：
Figure BDA0002553819130000151
其中：Mbλ为黑体的光谱辐射出射度，c为真空光速，h为普朗克常数6.626176×10- 34J·s，k为玻尔兹曼常数1.38×10-23J/K，c1为第一辐射常数c1＝2πhc2＝3.7418×10-16W·m2，c2为第二辐射常数c2＝hc/k＝0.014388m·K。
进而，根据上述辐射亮度计算公式可标定不同黑体温度对应的黑体亮度数据。
示例性地，在步骤S208中，根预先标定的不同黑体温度对应的黑体亮度数据以及第一工作条件下的灰度数据进行曲线拟合所得到的第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系可以如下式所示：M＝0.0012G–2.0588。其中，M为亮度数据，G为灰度数据。
在本发明实施例中，通过以上步骤能够在保证“灰度-温度”转换关系计算精度的同时，极大地提高数据计算和处理的效率，还可根据现场测量目标的特点自由调节红外积分时间，以便于将红外探测器成像效应保持最优状态。本发明实施例的方法，不仅避免了现场标定所带来的设备、人力、物力、时间等方面的损耗或损失，而且消除了环境温度所带来的定量处理误差，提升了定量处理系统的便捷性、快速性和准确性。
实施例三
图3是本发明实施例三中的目标辐射特性分析方法的主要流程示意图；如图3所示，本发明实施例的目标辐射特性分析方法包括：
步骤S301、对采集的目标红外图像进行处理，以得到目标灰度图像。
步骤S302、获取在采集目标红外图像时的工作条件，并将其作为第一工作条件。
在一个可选实施方式中，所述工作条件包括如下参数：环境温度；相应地，获取的在采集目标红外图像时的工作条件即第一工作条件包括第一环境温度。
在另一个可选实施方式中，所述工作条件包括如下参数：红外积分时间；相应地，获取的在采集目标红外图像时的工作条件即第一工作条件包括第一红外积分时间。
在再一个可选实施方式中，所述工作条件包括如下参数：环境温度、以及红外积分时间；相应地，获取的在采集目标红外图像时的工作条件即第一工作条件包括如下参数：第一环境温度、以及第一红外积分时间。
步骤S303、根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表。
其中，所述灰度数据表包括在多个预设工作条件下采集的灰度数据；进一步，每个预设工作条件下采集的灰度数据包括：在多个黑体温度下采集的黑体红外图像的灰度值。
关于步骤S303具体如何实施，可参考图1所示实施例中的相关说明。
步骤S304、在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
关于步骤S304具体如何实施，可参考图1所示实施例中的相关说明。
步骤S305、根据所述第一工作条件下的灰度数据、以及预先标定的不同黑体温度所对应的黑体亮度数据进行曲线拟合，以根据曲线拟合结果确定第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系。
示例性地，可根据黑体辐射亮度计算公式预先标定不同黑体温度对应的黑体亮度数据。其中，黑体在λ1～λ2波段的辐射亮度计算公式如下：
Figure BDA0002553819130000171
其中：Mbλ为黑体的光谱辐射出射度，c为真空光速，h为普朗克常数6.626176×10- 34J·s，k为玻尔兹曼常数1.38×10-23J/K，c1为第一辐射常数c1＝2πhc2＝3.7418×10-16W·m2，c2为第二辐射常数c2＝hc/k＝0.014388m·K。
进而，根据上述辐射亮度计算公式可标定不同黑体温度对应的黑体亮度数据。
示例性地，在步骤S305中，根预先标定的不同黑体温度对应的黑体亮度数据以及第一工作条件下的灰度数据进行曲线拟合所得到的第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系可以如下式所示：M＝0.0012G–2.0588。其中，M为亮度数据，G为灰度数据。
步骤S306、根据第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系对目标灰度图像中的灰度值进行转换，以得到目标的辐射亮度值；根据目标的辐射亮度值确定目标的辐射温度。
例如，假设第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系满足：M＝0.0012G–2.0588，其中，M为亮度数据，G为灰度数据，则可将目标灰度图像中的灰度值代入上述转换关系，以得到目标的辐射亮度值。之后，可根据目标的辐射亮度值查询辐射亮度表格(即预先标定的不同黑体温度对应的黑体亮度的数据表)，确定目标的辐射温度。
在本发明实施例中，通过以上步骤能够在保证“灰度-温度”转换关系计算精度的同时，极大地提高数据计算和处理的效率，还可根据现场测量目标的特点自由调节红外积分时间，以便于将红外探测器成像效应保持最优状态。本发明实施例的方法，不仅避免了现场标定所带来的设备、人力、物力、时间等方面的损耗或损失，而且消除了环境温度所带来的定量处理误差，提升了定量处理系统的便捷性、快速性和准确性。
实施例四
图4是本发明实施例四中的数据标定装置的主要模块示意图；如图4所示，本发明实施例的数据标定装置400包括：获取模块401、查询模块402、插值模块403、确定模块404。
获取模块401，用于获取在采集目标红外图像时的工作条件，并将其作为第一工作条件。其中，所述工作条件包括如下参数：环境温度，和/或，红外积分时间。
在一个可选实施方式中，所述工作条件包括如下参数：环境温度；相应地，获取的在采集目标红外图像时的工作条件即第一工作条件包括第一环境温度。
在另一个可选实施方式中，所述工作条件包括如下参数：红外积分时间；相应地，获取的在采集目标红外图像时的工作条件即第一工作条件包括第一红外积分时间。
在再一个可选实施方式中，所述工作条件包括如下参数：环境温度、以及红外积分时间；相应地，获取的在采集目标红外图像时的工作条件即第一工作条件包括如下参数：第一环境温度、以及第一红外积分时间。
查询模块402，用于根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表。
其中，所述灰度数据表包括在多个预设工作条件下采集的灰度数据；进一步，每个预设工作条件下采集的灰度数据包括：在多个黑体温度下采集的黑体红外图像的灰度值。
插值模块403，用于在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
在一个可选实施方式中，第一工作条件包括第一环境温度。在该可选实施方式中，在所述灰度数据表中不存在第一环境温度对应的灰度数据时，插值模块403确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一环境温度的最大预设环境温度，并将其作为第二环境温度，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一环境温度的最小预设环境温度，并将其作为第三环境温度；插值模块403对第二环境温度对应的灰度数据和第三环境温度对应的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
在另一个可选实施方式中，第一工作条件包括第一红外积分时间。在该可选实施方式中，在所述灰度数据表中不存在第一红外积分时间对应的灰度数据时，插值模块403确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一红外积分时间的最大预设红外积分时间，并将其作为第二红外积分时间，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一红外积分时间的最小预设红外积分时间，并将其作为第三红外积分时间；插值模块403对第二红外积分时间对应的灰度数据和第三红外积分时间对应的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
确定模块404，用于根据所述第一工作条件下的灰度数据、以及预先标定的不同黑体温度所对应的黑体亮度数据进行曲线拟合，以根据曲线拟合结果确定第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系。
在本发明实施例的装置中，针对外场测量实际使用需求，根据实际采集目标红外图像时的工作条件，对预先标定的原始灰度数据经过线性插值处理计算得到修正后的灰度数据，进而基于修改后的灰度数据确定实际工作条件下的黑体辐射亮度与图像灰度的转换关系，能够在保证“灰度-温度”标定系数及公式计算精度的同时，满足目标辐射特性定量分析的实时性需求。
实施例五
图5是本发明实施例五中的目标辐射特性分析装置的主要模块示意图；如图5所示，本发明实施例的目标辐射特性分析装置500包括：灰度处理模块501、获取模块502、查询模块503、插值模块504、确定模块505、转换模块506。
灰度处理模块501，用于对采集的目标红外图像进行处理，以得到目标灰度图像。
获取模块502，用于获取在采集目标红外图像时的工作条件，并将其作为第一工作条件。其中，所述工作条件包括如下参数：环境温度，和/或，红外积分时间。
查询模块503，用于根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表。其中，所述灰度数据表包括在多个预设工作条件下采集的灰度数据；其中，每个预设工作条件下采集的灰度数据包括：在多个黑体温度下采集的黑体红外图像的灰度值。
其中，所述灰度数据表包括在多个预设工作条件下采集的灰度数据；进一步，每个预设工作条件下采集的灰度数据包括：在多个黑体温度下采集的黑体红外图像的灰度值。
插值模块504，用于在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
在一个可选示例性中，第一工作条件包括第一环境温度和第一红外积分时间。在该可选示例中的一个可选实施方式中，所述灰度数据表中不存在与第一环境温度对应的灰度数据、也不存在与第一红外积分时间对应的灰度数据。在该可选实施方式中，插值模块504可先确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一环境温度的最大预设环境温度，并将其作为第二环境温度，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一环境温度的最小预设环境温度，并将其作为第三环境温度；插值模块504对第二环境温度对应的灰度数据和第三环境温度对应的灰度数据进行线性插值处理，以得到第一环境温度对应的灰度数据；然后，插值模块504确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一红外积分时间的最大预设红外积分时间，并将其作为第二红外积分时间，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一红外积分时间的最小预设红外积分时间，并将其作为第三红外积分时间；接下来，插值模块504对处于所述第一环境温度且处于第二红外积分时间的灰度数据，以及处于所述第一环境温度且处于第三红外积分时间的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
确定模块505，用于根据所述第一工作条件下的灰度数据、以及预先标定的不同黑体温度所对应的黑体亮度数据进行曲线拟合，以根据曲线拟合结果确定第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系。
示例性地，确定模块505根预先标定的不同黑体温度对应的黑体亮度数据以及第一工作条件下的灰度数据进行曲线拟合所得到的第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系可以如下式所示：M＝0.0012G–2.0588。其中，M为亮度数据，G为灰度数据。
转换模块506，用于根据第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系对目标灰度图像中的灰度值进行转换，以得到目标的辐射亮度值；所述转换模块还用于根据目标的辐射亮度值确定目标的辐射温度值。
例如，假设第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系满足：M＝0.0012G–2.0588，其中，M为亮度数据，G为灰度数据，则转换模块506可将目标灰度图像中的灰度值代入上述转换关系，以得到目标的辐射亮度值。之后，转换模块506可根据目标的辐射亮度值查询辐射亮度表格(即预先标定的不同黑体温度对应的黑体亮度的数据表)，确定目标的辐射温度。
在本发明实施例的装置中，能够在保证“灰度-温度”转换关系计算精度的同时，极大地提高数据计算和处理的效率，还可根据现场测量目标的特点自由调节红外积分时间，以便于将红外探测器成像效应保持最优状态。本发明实施例的装置，不仅避免了现场标定所带来的设备、人力、物力、时间等方面的损耗或损失，而且消除了环境温度所带来的定量处理误差，提升了定量处理系统的便捷性、快速性和准确性。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种数据标定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取在采集目标红外图像时的工作条件，并将其作为第一工作条件；其中，所述工作条件包括如下参数：环境温度，和/或，红外积分时间；
根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表；其中，所述灰度数据表包括在多个预设工作条件下采集的灰度数据；其中，每个预设工作条件下采集的灰度数据包括：在多个黑体温度下采集的黑体红外图像的灰度值；
在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据；
根据所述第一工作条件下的灰度数据、以及预先标定的不同黑体温度所对应的黑体亮度数据进行曲线拟合，以根据曲线拟合结果确定第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表包括：根据第一环境温度查询预先标定的灰度数据表；
所述在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据包括：
在所述灰度数据表中不存在第一环境温度对应的灰度数据时，确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一环境温度的最大预设环境温度，并将其作为第二环境温度，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一环境温度的最小预设环境温度，并将其作为第三环境温度；对第二环境温度对应的灰度数据和第三环境温度对应的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表包括：根据第一红外积分时间查询预先标定的灰度数据表；
所述在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据包括：
在所述灰度数据表中不存在第一红外积分时间对应的灰度数据时，确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一红外积分时间的最大预设红外积分时间，并将其作为第二红外积分时间，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一红外积分时间的最小预设红外积分时间，并将其作为第三红外积分时间；对第二红外积分时间对应的灰度数据和第三红外积分时间对应的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表包括：根据第一环境温度和第一红外积分时间查询预先标定的灰度数据表；
所述在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据包括：
在所述灰度数据表中不存在第一环境温度以及第一红外积分时间对应的灰度数据时，确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一环境温度的最大预设环境温度，并将其作为第二环境温度，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一环境温度的最小预设环境温度，并将其作为第三环境温度；对第二环境温度对应的灰度数据和第三环境温度对应的灰度数据进行线性插值处理，以得到第一环境温度对应的灰度数据；然后，确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一红外积分时间的最大预设红外积分时间，并将其作为第二红外积分时间，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一红外积分时间的最小预设红外积分时间，并将其作为第三红外积分时间；对处于所述第一环境温度且处于第二红外积分时间的灰度数据，以及处于所述第一环境温度且处于第三红外积分时间的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述灰度数据表中存在第一工作条件下的灰度数据时，从所述灰度数据表中获取所述第一工作条件下的灰度数据。
6.一种目标辐射特性分析方法，其特征在于，所述方法包括：
对采集的目标红外图像进行处理，以得到目标灰度图像；
获取在采集目标红外图像时的工作条件，并将其作为第一工作条件；其中，所述工作条件包括如下参数：环境温度，和/或，红外积分时间；
根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表；其中，所述灰度数据表包括在多个预设工作条件下采集的灰度数据；其中，每个预设工作条件下采集的灰度数据包括：在多个黑体温度下采集的黑体红外图像的灰度值；
在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据；
根据所述第一工作条件下的灰度数据、以及预先标定的不同黑体温度所对应的黑体亮度数据进行曲线拟合，以根据曲线拟合结果确定第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系；
根据第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系对目标灰度图像中的灰度值进行转换，以得到目标的辐射亮度值；根据目标的辐射亮度值确定目标的辐射温度值。
7.一种数据标定装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取在采集目标红外图像时的工作条件，并将其作为第一工作条件；其中，所述工作条件包括如下参数：环境温度，和/或，红外积分时间；
查询模块，用于根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表；其中，所述灰度数据表包括在多个预设工作条件下采集的灰度数据；其中，每个预设工作条件下采集的灰度数据包括：在多个黑体温度下采集的黑体红外图像的灰度值；
插值模块，用于在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据；
确定模块，用于根据所述第一工作条件下的灰度数据、以及预先标定的不同黑体温度所对应的黑体亮度数据进行曲线拟合，以根据曲线拟合结果确定第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述查询模块根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表包括：所述查询模块根据第一环境温度查询预先标定的灰度数据表；
所述插值模块在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据包括：
在所述灰度数据表中不存在第一环境温度对应的灰度数据时，所述插值模块确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一环境温度的最大预设环境温度，并将其作为第二环境温度，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一环境温度的最小预设环境温度，并将其作为第三环境温度；所述插值模块对第二环境温度对应的灰度数据和第三环境温度对应的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述查询模块根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表包括：所述查询模块根据第一红外积分时间查询预先标定的灰度数据表；
所述插值模块在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据包括：
在所述灰度数据表中不存在第一红外积分时间对应的灰度数据时，所述插值模块确定所述灰度数据表中存在的低于所述第一红外积分时间的最大预设红外积分时间，并将其作为第二红外积分时间，以及确定所述灰度数据表中存在的高于所述第一红外积分时间的最小预设红外积分时间，并将其作为第三红外积分时间；所述插值模块对第二红外积分时间对应的灰度数据和第三红外积分时间对应的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据。
10.一种目标辐射特性分析装置，其特征在于，所述装置包括：
灰度处理模块，用于对采集的目标红外图像进行处理，以得到目标灰度图像；
获取模块，用于获取在采集目标红外图像时的工作条件，并将其作为第一工作条件；其中，所述工作条件包括如下参数：环境温度，和/或，红外积分时间；
查询模块，用于根据所述第一工作条件查询预先标定的灰度数据表；其中，所述灰度数据表包括在多个预设工作条件下采集的灰度数据；其中，每个预设工作条件下采集的灰度数据包括：在多个黑体温度下采集的黑体红外图像的灰度值；
插值模块，用于在所述灰度数据表中不存在第一工作条件下的灰度数据时，对所述灰度数据表中的灰度数据进行线性插值处理，以得到所述第一工作条件下的灰度数据；
确定模块，用于根据所述第一工作条件下的灰度数据、以及预先标定的不同黑体温度所对应的黑体亮度数据进行曲线拟合，以根据曲线拟合结果确定第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系；
转换模块，用于根据第一工作条件下的黑体亮度与图像灰度的转换关系对目标灰度图像中的灰度值进行转换，以得到目标的辐射亮度值；所述转换模块还用于根据目标的辐射亮度值确定目标的辐射温度值。
CN202010583453.7A 2020-06-24 2020-06-24 一种数据标定方法、目标辐射特性分析方法和装置 Active CN111751006B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010583453.7A CN111751006B (zh) 2020-06-24 2020-06-24 一种数据标定方法、目标辐射特性分析方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010583453.7A CN111751006B (zh) 2020-06-24 2020-06-24 一种数据标定方法、目标辐射特性分析方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111751006A true CN111751006A (zh) 2020-10-09
CN111751006B CN111751006B (zh) 2021-10-19

Family

ID=72676977

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010583453.7A Active CN111751006B (zh) 2020-06-24 2020-06-24 一种数据标定方法、目标辐射特性分析方法和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111751006B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112665727A (zh) * 2020-12-09 2021-04-16 浙江大华技术股份有限公司 一种红外热成像测温方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105138720A (zh) * 2015-07-13 2015-12-09 北京环境特性研究所 基于矩阵正交三角化的标定数据曲线拟合方法
CN105628208A (zh) * 2014-10-31 2016-06-01 天津津航技术物理研究所 一种基于红外成像系统的温度测量方法
CN107941348A (zh) * 2017-11-24 2018-04-20 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种红外测温标校方法
CN108663122A (zh) * 2018-05-29 2018-10-16 中国科学院光电技术研究所 一种基于神经网络的适应积分时间动态调整的红外焦平面阵列非均匀性校正方法
CN111024238A (zh) * 2019-11-28 2020-04-17 天津津航技术物理研究所 非制冷测温热像仪辐射标定与温度测量方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105628208A (zh) * 2014-10-31 2016-06-01 天津津航技术物理研究所 一种基于红外成像系统的温度测量方法
CN105138720A (zh) * 2015-07-13 2015-12-09 北京环境特性研究所 基于矩阵正交三角化的标定数据曲线拟合方法
CN107941348A (zh) * 2017-11-24 2018-04-20 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种红外测温标校方法
CN108663122A (zh) * 2018-05-29 2018-10-16 中国科学院光电技术研究所 一种基于神经网络的适应积分时间动态调整的红外焦平面阵列非均匀性校正方法
CN111024238A (zh) * 2019-11-28 2020-04-17 天津津航技术物理研究所 非制冷测温热像仪辐射标定与温度测量方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112665727A (zh) * 2020-12-09 2021-04-16 浙江大华技术股份有限公司 一种红外热成像测温方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111751006B (zh) 2021-10-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103528690B (zh) 一种红外热像仪的非均匀校正方法
US9418414B2 (en) Image measurement apparatus, image measurement method and image measurement system
CN112067147B (zh) 一种温度和变形同步测量方法及装置
CN110987821B (zh) 一种高光谱快速大气校正参数化方法
CN110514392B (zh) 基于广角镜头和图像畸变校正的温度变形测量系统及方法
CN107093196B (zh) 视频卫星面阵相机在轨相对辐射定标方法
CN110186566B (zh) 基于光场相机多谱测温的二维真实温度场成像方法及系统
CN112525359B (zh) 一种基于红外图像的红外测温校正方法及终端
CN111751006B (zh) 一种数据标定方法、目标辐射特性分析方法和装置
KR20170100717A (ko) 분광반사율 추정을 이용한 피부 분석 장치 및 방법
Gong et al. Spectral reflectance reconstruction from red-green-blue (RGB) images for chlorophyll content detection
CN113865750A (zh) 非接触式设备的测温校准方法及非接触式设备
CN104198397A (zh) 氮磷钾交互作用下温室作物营养含量检测的方法
CN111696093A (zh) 恒星辐射照度相对测量方法和装置
CN110646099A (zh) 基于实测数据反演目标红外辐射图像的方法和装置
CN105737980A (zh) 辐射定标方法及装置
CN111044152B (zh) 图谱关联系统光谱偏置外场的自适应校正方法及系统
JP6754674B2 (ja) 炭化タンタルの評価方法
CN115014543A (zh) 红外热像仪的标定方法、装置、电子设备及存储介质
CN111595458B (zh) 红外热像仪辐射定标方法和装置
CN110111277B (zh) 一种平面热像图修补方法及装置
KR100423061B1 (ko) 적외선 열상 장비의 결점을 검출하는 방법
KR100522203B1 (ko) 적외선 열상 장비에서 대조비 처리 방법
CN112862902B (zh) 一种空间线阵相机的相对辐射校正方法
CN110926600B (zh) 一种光辐射传感器响应特性的等效响应系数确定方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant