CN113375811A - 热成像伪彩色添加方法、测温设备和计算机存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种热成像伪彩色添加方法、测温设备和计算机存储介质，该方法包括:获取视场内的红外图像，并根据所述红外图像判断视场范围内是否有人；当视场内有人时，识别并画定所述红外图像中的人面区域；根据所述人面区域，将温度矩阵切割成环境温度区、衣物温度区和人体温度区；所述温度矩阵与红外图像对应，其上具有多个像素点；根据第一处理规则，对所述环境温度区上的各个像素点添加伪彩色；根据第二处理规则，对所述衣物温度区和人体温度区上的各个像素点添加伪彩色。本申请的热成像伪彩色添加方法、测温设备和计算机存储介质，能够给红外图像添加伪彩色且得到的热力图生动逼真。
Description
技术领域
本申请涉及温度测量技术领域，特别涉及一种热成像伪彩色添加方法、测温设备和计算机存储介质。
背景技术
热力图显示是红外热成像测温技术的一个非常重要的辅助技术。用户在通过红外热像仪得到原始红外图后，进一步经专业图像处理得到伪彩色红外图像，最后以热力图来表征伪彩色红外图像中不同区域的温度。通过伪彩色红外图像，使用者可以直观的看到视场中的发热源，甚至可以通过伪彩色红外图像判断是否有人进入视场范围。
因此，给红外图像添加伪彩色是制作热力图的最重要的一个步骤之一。如果颜色调配得当，图像会更生动逼真。
发明内容
本申请实施例提供一种热成像伪彩色添加方法、测温设备和计算机存储介质，其能够给红外图像添加伪彩色且得到的热力图生动逼真。
根据本申请的第一个方面，提供一种热成像伪彩色添加方法，该方法包括：
S1:获取视场内的红外图像，并根据所述红外图像判断视场范围内是否有人；
S2:当视场内有人时，识别并画定所述红外图像中的人面区域；
S3:根据所述人面区域，将温度矩阵切割成环境温度区、衣物温度区和人体温度区；所述温度矩阵与红外图像对应，其上具有多个像素点；
S4：根据第一处理规则，对所述环境温度区上的各个像素点添加伪彩色；
根据第二处理规则，对所述衣物温度区和人体温度区上的各个像素点添加伪彩色。
在本申请实施例中，通过对将温度矩阵进行环境、衣物以及人体区域的切割，进而对不同区域的像素点通过不同的处理规则进行处理，进行伪彩色的添加，温度更新及时不拖影，且热力图生动逼真。
在一些实施方式中，所述根据所述人面区域，将温度矩阵切割成环境温度区、衣物温度区和人体温度区具体为：
标定所述人面区域在温度矩阵中的大致坐标；
根据实际温度矩阵，获取所述人面区域对应坐标上的人体测量温度；
若所述某个像素点的温度在环境测量温度与第一预设温度之间，则将该像素点切割为环境温度区；
若某个像素点的温度在第一预设温度与第二预设温度之间，则将该像素点切割为衣物温度区；
若某个像素点的温度在第二预设温度与人体测量温度之间，则将该像素点切割为人体温度区。
在一些实施方式中，所述第一处理规则包括：
对环境温度区上的目标像素点的当前环境测量温度值与前几次的环境测量温度值进行加权平均，得到该像素点的实际温度数据；
依此方法，得到环境温度区上所有像素点的实际温度数据。
在一些实施方式中，所述第二处理规则具体为：
对衣物温度区或人体温度区的目标像素点，将相邻的多个像素点的进行温度值排序，取中间的温度值作为目标像素点的温度；
依此方法，得到衣物温度区或人体温度区上所有像素点的实际温度数据。
在一些实施方式中，所述第一、二、三处理规则还包括：
根据第一计算规则，计算出每个实际温度数据对应的伪彩色值。
进一步地，所述第一计算规则具体为：
根据排序法分别找到整个温度矩阵中的最高温度和最低温度；
根据颜色梯度区间[0-255]、所述最高温度、所述最低温度、第一公式y＝ax+b，通过两点法计算得到第一参数a和第二参数b；
根据第一公式y＝ax+b，计算出每个实际温度数据对应的伪彩色值；
其中，所述y为伪彩色值；x为实际温度数据。
进一步地，该方法还包括；将所述伪彩色值y转换成RGB值。
根据本申请的第二个方面，提供一种测温设备，该测温设备包括：
存储器，用于存储可执行指令；
处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现上述实施例的方法。
根据本申请的第三个方面，提供一种计算机存储介质，其存储有可执行指令，用于被处理器执行时，实现上述实施例的方法。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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是本申请实施例的热成像伪彩色添加方法流程图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
在本申请实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种。
取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
如图1所示，为本申请实施例的热成像伪彩色添加方法，该方法包括：
S1:获取视场内的红外图像，并根据所述红外图像判断视场范围内是否有人；
S2:当视场内有人时，识别并画定所述红外图像中的人面区域；
S3:根据所述人面区域，将温度矩阵切割成环境温度区、衣物温度区和人体温度区；所述温度矩阵与红外图像对应，其上具有多个像素点；
S4：根据第一处理规则，对所述环境温度区上的各个像素点添加伪彩色；
根据第二处理规则，对所述衣物温度区和人体温度区上的各个像素点添加伪彩色。
在本申请实施例中，通过对将温度矩阵进行环境、衣物以及人体区域的切割，进而对不同区域的像素点通过不同的处理规则进行处理，进行伪彩色的添加，温度更新及时不拖影，且热力图生动逼真。
其中，所述步骤S1:获取视场内的红外图像，并根据所述红外图像判断视场范围内是否有人具体为：
获取视场内的IR图像，RGB图像；根据所述IR图像和RGB图像，识别判断视场范围内是否有人。当人进入视场内时，摄像头获取到RGB图像，进一步通过IR进行活体检测，用于判断视场内是否有人进入。
由于本申请实施例的测温设备一般是固定安装，在使用环境不出现突变的情况下，短时间内环境温度的变化是缓慢的，因此，在一定时间范围内，可以定义环境温度在一定时间内是恒定的。
但是，在实际的使用温度测量过程中，申请人发现每个像素点会有正负1摄氏度的波动，在这个波动影响下，容易造成图像内噪点大，图像变得非常粗糙。
因此，当视场内没有人时，通过像素点的当前环境测量温度值与前几次的环境测量温度值进行加权平均，得到该像素点的实际温度数据。依此方法得到整个温度矩阵所有像素点的温度数据。通过此方法能够尽可能消除图像噪点，使图像更加平稳。
当视场内有人时，由于不同人的人体问题差异较大，在视场内获得的测量温度相应会有较大变化，在温差变化影响下，容易造成图像内噪点大，图像变得非常粗糙。因此，本申请实施例需要对视场内的环境和人体测量温度数据进行处理，以尽可能消除图像噪点，使图像更加平稳。
但是，如果采用上述的计算加权平均值的方法对温度矩阵的温度数据部分进行处理，由于测温设备的传感器或测温模块，其测温速度有一定限制，例如每秒钟10帧数据量，则容易造成温度数据更新不及时，尤其是当视场范围内有人不停的走动时，走动过程中图像中的温度数据的更新速率不及时，从而造成拖影的情况发生。
也即人在走动过程中，由于温度数据更新不及时的问题，容易造成热力图拖影等现象。也即在红外图像上显示A帧图像，A帧对应温度数据形成的伪彩色图像；当红外图像上显示B帧图像时，也即人的位置已经移到位置B，但此时由于温度数据更新不及时，显示的还是A帧的伪彩色，就会造成拖影。
如果要解决拖影问题，需要让温度数据的更新速率提升，也即对每个像素点的温度数据不进行加权平均值计算，但是，这样又会造成图像噪点大，图像模糊的问题。
为了解决这个技术问题，本申请实施例在视场内有人时，首先识别并画出红外图像中的人面区域，进而根据人面区域将温度矩阵切割成环境温度区、衣物温度区和人体温度区；进一步通过第一处理规则对环境温度区的像素点进行温度数据处理，对衣物、人体温度区通过第二处理规则进行温度数据处理，最后根据处理后的实际温度数据添加伪彩色。通过此方法能够尽可能消除图像噪点，使图像更加平稳。
其中，所述步骤S2:当视场内有人时，识别并画定所述红外图像中的人面区域具体为：
通过人脸识别的方法，识别出视场中人脸所在位置，并画出大概的人面区域。其中，所述人脸识别的可以采取例如通过识别出红外图像中的诸如虹膜等人脸特征信息进行判断，亦可以通过计算出眼、鼻、口、下巴等人脸结构的几何信息进行识别判断，以及现有技术中的其他人脸识别方法。
其中，所述步骤S3:根据所述人面区域，将温度矩阵切割成环境温度区、衣物温度区和人体温度区；所述温度矩阵与红外图像对应，其上具有多个像素点具体为：
标定所述人面区域在温度矩阵中的大致坐标；
根据实际温度矩阵，获取所述人面区域对应坐标上的人体测量温度；
优选地，所述人体测量温度为测温框中最高温度。所述测温框为人脸中的泪腺区域。
例如，识别人面中泪腺所在区域，并画定测温框；根据人脸算法得出泪腺在RGB图像中的坐标(left1,top1)和(right1,bottom1),经过转换,对应到热成像图中泪腺的坐标(left2,top2)和(right2,bottom2),即在整个32*32的热成像图中,其中左上角坐标(left2,top2)和右下角坐标(right2,bottom2)的矩形范围内为画定的测温框，进而对矩形测温框范围内的温度点进行排序,取最高的温度点作为当前人体温度。
若所述某个像素点的温度在环境测量温度与第一预设温度之间，则将该像素点切割为环境温度区；优选地，当某个像素点的温度小于环境测量温度时，也切割为环境温度区。
若某个像素点的温度在第一预设温度与第二预设温度之间，则将该像素点切割为衣物温度区；
若某个像素点的温度在第二预设温度与人体测量温度之间，则将该像素点切割为人体温度区。优选地，当某个像素点的温度大于人体测量温度，该像素点也切割为人体温度区。
例如，传感器有1024个像素点。首先从传感器模块中读出1024个温度数据，并将1024个温度数据制作成一个32x32的温度矩阵。
将所述32x32的温度矩阵布置于从视场内获取到的红外图像中，当视场内有人时，画定人面区域，并标定所述人面区域在温度矩阵中的大致坐标。
在实际测量过程中，从传感器中读取温度数据得到实际温度矩阵，进而获取所述人面区域对应坐标上的人体测量温度。
以所述人体测量温度为34°、环境测量温度为25°、第一预设温度28°、第二预设温度32°为例。如某个像素点的温度数据在环境测量温度25°与第一预设温度28°之间，将该像素点划为环境温度，切割划入环境温度区。如某个像素点的温度数据在第一预设温度28°与第二预设温度32°之间，则将该像素点切割为衣物温度区。进一步，如某个像素点的温度数据在第二预设温度32°以上，则将该像素点切割为人体温度区。
其中，所述环境测量温度优选采用当视场内没有人时，测得的环境温度。
所述步骤S4：根据第一处理规则，对所述环境温度区上的各个像素点添加伪彩色；根据第二处理规则，对所述衣物温度区和人体温度区上的各个像素点添加伪彩色。
其中，本申请实施例通过第一处理规则，对环境温度区的各个像素点进行伪彩色的添加，以尽可能消除图像噪点，使图像更加平稳。
具体地，所述第一处理规则包括：对环境温度区上的目标像素点的当前环境测量温度值与前几次的环境测量温度值进行加权平均，得到该像素点的实际温度数据；依此方法，得到环境温度区上所有像素点的实际温度数据。
通过对环境测量温度值进行加权求平均值得到实际温度数据，能有效降低温度数据的噪点，提升温度数据的精准度。
本申请实施例的方法通过第二处理规则，对所述衣物温度区和人体温度区上的各个像素点添加伪彩色。以尽可能消除图像噪点的同上，仍然能够提升温度数据的更新速率，进而解决拖影的问题。
所述第二处理规则具体为：对衣物温度区或人体温度区的目标像素点，将相邻的多个像素点的进行温度值排序，取中间的温度值作为目标像素点的温度；
依此方法，得到衣物温度区或人体温度区上所有像素点的实际温度数据。
具体地，例如下表中目标像素点Trage，将相邻的九个像素点的进行温度值排序，取中间的温度值作为目标像素点的温度，也即排第五的温度值作为目标像素点的温度值。
| 1 | 2 | 3 |
| 4 | Trage | 6 |
| 7 | 8 | 9 |
通过将相邻温度数据进行排序，可以大大减少温度数据运算压力，有效提升数据更新速率，同时又有效保证了温度数据的噪点问题，使噪点减少，图像逼真。
具体地，本申请实施例的伪彩色添加方法还包括以下步骤：根据第一计算规则，计算出每个实际温度数据对应的伪彩色值。
其中，所述所述第一计算规则具体为：根据排序法分别找到整个温度矩阵中的最高温度和最低温度；
根据颜色梯度区间[0-255]、所述最高温度、所述最低温度、第一公式y＝ax+b，通过两点法计算得到第一参数a和第二参数b；
根据第一公式y＝ax+b，计算出每个实际温度数据对应的伪彩色值；
其中，所述y为伪彩色值；x为实际温度数据。
例如，当根据排序法分别找到整个温度矩阵中的最高温度为34°和最低温度为20°。此时，根据两点法，得到公式一和公式二分别为：0＝20a+b；255＝34a+b；进一步计算得到：a＝255/(34-20)＝18.2；b＝-364.3。
以某个像素点的实际温度数据x＝25为例，则所述伪彩色值y＝18.2*25-364.3＝91。
该方法还包括将所述伪彩色值y转换成RGB值。例如所述R值等于abs(0-y)；G＝abs(127-y)；B＝abs(255-y)。其中，所述s为RGB转换参数。
本申请实施例还提供一种测温设备，该测温设备包括：
存储器，用于存储可执行指令；
处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现本申请实施例的方法。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其存储有可执行指令，用于被处理器执行时，实现本申请实施例的方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、装置(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.一种热成像伪彩色添加方法，其特征在于，该方法包括：
S1:获取视场内的红外图像，并根据所述红外图像判断视场范围内是否有人；
S2:当视场内有人时，识别并画定所述红外图像中的人面区域；
S3:根据所述人面区域，将温度矩阵切割成环境温度区、衣物温度区和人体温度区；所述温度矩阵与红外图像对应，其上具有多个像素点；
S4：根据第一处理规则，对所述环境温度区上的各个像素点添加伪彩色；
根据第二处理规则，对所述衣物温度区和人体温度区上的各个像素点添加伪彩色。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述人面区域，将温度矩阵切割成环境温度区、衣物温度区和人体温度区具体为：
标定所述人面区域在温度矩阵中的大致坐标；
根据实际温度矩阵，获取所述人面区域对应坐标上的人体测量温度；
若所述某个像素点的温度在环境测量温度与第一预设温度之间，则将该像素点切割为环境温度区；
若某个像素点的温度在第一预设温度与第二预设温度之间，则将该像素点切割为衣物温度区；
若某个像素点的温度在第二预设温度与人体测量温度之间，则将该像素点切割为人体温度区。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一处理规则包括：
对环境温度区上的目标像素点的当前环境测量温度值与前几次的环境测量温度值进行加权平均，得到该像素点的实际温度数据；
依此方法，得到环境温度区上所有像素点的实际温度数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二处理规则具体为：
对衣物温度区或人体温度区的目标像素点，将相邻的多个像素点的进行温度值排序，取中间的温度值作为目标像素点的温度；
依此方法，得到衣物温度区或人体温度区上所有像素点的实际温度数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一、二、三处理规则还包括：
根据第一计算规则，计算出每个实际温度数据对应的伪彩色值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一计算规则具体为：
根据排序法分别找到整个温度矩阵中的最高温度和最低温度；
根据颜色梯度区间[0-255]、所述最高温度、所述最低温度、第一公式y＝ax+b，通过两点法计算得到第一参数a和第二参数b；
根据第一公式y＝ax+b，计算出每个实际温度数据对应的伪彩色值；
其中，所述y为伪彩色值；x为实际温度数据。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
将所述伪彩色值y转换成RGB值。
8.一种测温设备，其特征在于，该测温设备包括：
存储器，用于存储可执行指令；
处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现权利要求1至7任一项所述的方法。
9.一种计算机存储介质，其特征在于，存储有可执行指令，用于被处理器执行时，实现权利要求1至7任一项所述的方法。
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