CN114018416A - 一种热红外相机辐射定标方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种热红外相机辐射定标方法及系统，其特征在于，包括：获取待定标热红外相机的热红外影像序列；基于热红外传感器温度的二阶多项式校正，以及基于热红外传感器温度与相机壳体温度时间差分的多元多项式校正，对待定标热红外相机进行时间非一致性校正，得到时间非一致性校正后的影像灰度值；根据时间非一致性校正后的影像灰度值，对待定标热红外相机进行空间非一致性校正，得到时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值；根据时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值，确定物体温度值，完成待定标热红外相机的辐射定标，本发明可以广泛应用于辐射定标领域中。
Description
技术领域
本发明涉及辐射定标领域，特别是关于一种热红外相机辐射定标方法及系统。
背景技术
辐射定标构建了热红外影像灰度值与物体表面温度之间的关系，是物体表面温度精确反演的关键。对于制冷型热红外传感器而言，辐射定标一般以黑体为定标源，定标模型采用经典的普朗克曲线，通过拟合相机输出值与黑体温度值之间的关系实现模型确定。该类传感器在额外制冷源的帮助下可保持自身温度恒定，因而，辐射定标模型参数固定不变且长期有效。然而，该假设对于非制冷型热红外传感器并不适用，非制冷型热红外传感器极易受到周围环境因素的影响，导致热红外相机处于非热平衡状态，出现时间非一致性和空间非一致性，严重影响影像质量、制约影像的应用。
时间非一致性由传感器自身温度变化引起。这是因为热红外传感器的输出不仅取决于被观测物体的表面辐射，而且与传感器温度息息相关。制冷型热红外传感器的传感器温度固定不变，因此，其辐射定标模型参数固定不变且长期有效。但是，非制冷型热红外传感器易受室外环境变化的影响，导致热红外相机响应出现系统性偏移。在传感器温度不断变化的条件下，移除来自传感器温度自身变化带来的响应对于正确反演物体表面温度至关重要。空间非一致性是由制造工艺的差异引起，条带噪声、渐晕噪声等固定模式噪声(fixedpattern noise，FPN)频繁出现。进一步来说，固定模式噪声也不是一成不变的，噪声的强度和形状也会随自身温度发生变化，使得定标模型的鲁棒性受到巨大考验。
现有的非制冷型热红外传感器厂商通常会告知用户，热红外相机只能在热平衡稳态条件下使用。例如：热红外相机开机后为适应环境需要静置半小时后才能获取数据；冬季携带热红外相机从室内走到室外作业时，也无法立刻进行高精度测量。这些使用规则严重限制了非制冷型热红外传感器的室外应用，当采用无人机或者汽车搭载热红外传感器进行室外摄影测量应用时，难免会遇到环境温度变化的情况，因此，研究顾及外界环境温度变化的辐射定标方法至关重要。
然而，现有的辐射定标方法普遍存在鲁棒性不强，无法解决热红外相机的热红外传感器自身温度快速变化的情况，热红外传感器温度快速变化主要由外界环境温度变化及相机自加热引起。当轻型非制冷型热红外传感器应用于室外环境时，热红外传感器温度极易受到环境温度变化以及风速条件的影响，此时，原有的辐射定标模型不再有效。因此，为实现物体表面温度的精确反演，需要移除因热红外传感器自身温度变化带来的响应误差。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的是提供一种热红外相机辐射定标方法及系统，能够顾及热红外传感器温度快速变化，移除因热红外传感器自身温度变化带来的响应误差。
为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：第一方面，提供一种热红外相机辐射定标方法，包括：
获取待定标热红外相机的热红外影像序列；
基于热红外传感器温度的二阶多项式校正，以及基于热红外传感器温度与相机壳体温度时间差分的多元多项式校正，对待定标热红外相机进行时间非一致性校正，得到时间非一致性校正后的影像灰度值；
根据时间非一致性校正后的影像灰度值，对待定标热红外相机进行空间非一致性校正，得到时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值；
根据时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值，确定物体温度值，完成待定标热红外相机的辐射定标。
进一步地，所述待定标热红外相机的热红外影像序列在黑体辐射定标场内获取。
进一步地，所述基于热红外传感器温度的二阶多项式校正，以及基于热红外传感器温度与相机壳体温度时间差分的多元多项式校正，对待定标热红外相机进行时间非一致性校正，得到时间非一致性校正后的影像灰度值，包括：
根据热红外传感器温度的时间差分，将所有热红外影像分类为稳定状态影像、相对稳定状态影像和非稳定状态影像；
采用二阶多项式模型，建立待定标热红外相机稳定状态下热红外传感器温度与热红外相机的响应关系，将所有热红外影像均投影至参考水平；
采用多元多项式拟合模型，描述并校正待定标热红外相机的非稳定状态系统误差，实现待定标热红外相机的时间非一致性校正，得到时间非一致性校正后的影像灰度值。
进一步地，所述二阶多项式模型为：
其中，Vgain(r，c)表示像素(r，c)经过稳态校正的影像灰度值；Vo(r，c)表示像素(r，c)原始灰度值；Tref表示参考传感器温度值；TFPA表示实时热红外传感器温度值；a1(r，c)、a2(r，c)表示像素(r，c)处的稳态多项式校正参数；
所述多元多项式拟合模型为：
Vf(r，c)＝Vgain(r，c)-VOffset(r，c)
其中，Vf(r，c)表示像素(r，c)的最终时间非一致性校正结果；VOffset(r，c)表示像素(r，c)的非稳定状态校正值。
进一步地，所述根据时间非一致性校正后的影像灰度值，对待定标热红外相机进行空间非一致性校正，得到时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值采用多点校正方法。
进一步地，所述多点校正方法的空间非一致性校正模型为：
Vobiect(r，c)＝gain(r，c)×Vf(r，c)+offset(r，c)
其中，Vobject(r，c)表示像素(r，c)处与物体辐射相关的灰度值；gain(r，c)表示像素(r，c)的增益参数；offset(r，c)表示像素(r，c)的漂移参数；Vf(r，c)表示像素(r，c)的时间非一致性校正结果。
进一步地，所述根据时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值，确定物体温度值采用普朗克曲线：
其中，TO(r，c)表示像素(r，c)的物体温度值；Vobject(r，c)表示像素(r，c)处经过时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值；R、B、F、O表示普朗克曲线参数。
第二方面，提供一种热红外相机辐射定标系统，包括：
热红外影像获取模块，用于获取待定标热红外相机的热红外影像序列；
时间非一致性校正模块，用于基于热红外传感器温度的二阶多项式校正，以及基于热红外传感器温度与相机壳体温度时间差分的多元多项式校正，对待定标热红外相机进行时间非一致性校正，得到时间非一致性校正后的影像灰度值；
空间非一致性校正模块，用于根据时间非一致性校正后的影像灰度值，对待定标热红外相机进行空间非一致性校正，得到时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值；
物体温度确定模块，用于根据时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值，确定物体温度值，完成待定标热红外相机的辐射定标。
第三方面，提供一种处理设备，包括计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理设备执行时用于实现上述热红外相机辐射定标方法对应的步骤。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时用于实现上述热红外相机辐射定标方法对应的步骤。
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：
1、本发明利用热红外相机内不同位置(传感器温度、相机壳体温度)的实时温度测量值，模拟热红外相机内部的热量传递过程，并利用基于温度时间差分的多元多项式模型有效补偿由周围环境温度变化带来的影响，能够保证热红外传感器不受外界环境因素的影响，在热红外相机稳态和非稳定状态下均能够精确地反演物体表面温度。
2、在室外测量实际应用中(例如：建筑物热裂缝检测、水体污染监测)，测量目标的局部温度差异代表热异常(例如：建筑物热裂缝、水体污染源)。当热红外传感器温度快速变化时，传统的快门校正方法和传统非快门校正方法计算得到的最大温度反演误差最大可达5.0℃，该误差严重降低了热红外相机的实际应用精度，极易导致误判率上升，而本发明精度更加精进，可将最大误差降低至1.8℃以内，这是现有技术均无法实现的，本发明能够有效提升热裂缝监测等应用的识别精度。
综上所述，本发明可以广泛应用于辐射定标领域中。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。在整个附图中，用相同的附图标记表示相同的部件。在附图中：
图1是本发明一实施例提供的方法流程图；
图2是本发明一实施例提供的不同热红外影像序列的热红外传感器温度差分与热红外传感器温度随时间的变化趋势示意图，其中，图2(a)为热红外传感器温度差分随时间变化趋势，图2(b)为热红外传感器温度随时间变化趋势；
图3是本发明一实施例提供的针对某一黑体影像序列热红外传感器温度、热红外相机壳体温度和四个像素灰度值随时间变化的趋势示意图；
图4是本发明一实施例提供的基于传感器温度的二阶多项式模型示意图；
图5是本发明一实施例提供的基于传感器温度与相机壳体温度时间差分的多元多项式模型示意图；
图6是本发明一实施例提供的增益参数与漂移参数示意图，其中，图6(a)为增益参数示意图，图6(b)为漂移参数示意图；
图7是本发明一实施例提供的普朗克曲线拟合示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施方式。虽然附图中显示了本发明的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
应理解的是，文中使用的术语仅出于描述特定示例实施方式的目的，而无意于进行限制。除非上下文另外明确地指出，否则如文中使用的单数形式“一”、“一个”以及“所述”也可以表示包括复数形式。术语“包括”、“包含”、“含有”以及“具有”是包含性的，并且因此指明所陈述的特征、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但并不排除存在或者添加一个或多个其它特征、步骤、操作、元件、部件、和/或它们的组合。文中描述的方法步骤、过程、以及操作不解释为必须要求它们以所描述或说明的特定顺序执行，除非明确指出执行顺序。还应当理解，可以使用另外或者替代的步骤。
现有技术中，最常用的基于辐射源的定标方法为单点校正法和两点校正法，该方法利用黑体作为定标源，假设影像灰度值与物体辐射之间存在线性关系，通过最小二乘拟合确定定标模型参数，基本定标模型为：
Vkorr，mn＝gainmn·Vraw，mn+offsetmn (1)
其中，Vraw，mn表示原始影像像素(m，n)处的灰度值；Vkorr，mn表示校正影像像素(m，n)处的灰度值；gainmn表示像素(m，n)处的增益参数；offsetmn表示像素(m，n)处的漂移参数。
单点校正法一般假设增益参数gainmn固定不变，因此，定标过程中，根据黑体温度仅更新漂移offsetmn的值。对于两点校正法来说，黑体温度首先需要被设置为两个不同的值；然后，利用线性拟合确定每一像素的增益参数gainmn和漂移offsetmn；最后，利用校正模型和参数消除应用影像的空间非一致性影响，提升影像质量和温度解算精度。
单点校正法和两点校正法的应用假设是每一像素的辐射定标参数(增益参数gainmn和漂移offsetmn)固定不变。然而，非制冷型热红外传感器的传感器温度极易受到周围环境变化(例如：环境温度、风力)的影响，大量研究表明非制冷型热红外传感器的响应与传感器温度相关。在实验室定标环境下，当将热红外相机放入人工气候室，对参考辐射源(黑体)进行长时间观测时，该现象变得非常明显。黑体温度不变时，理论上相机响应也应该保持不变，但是，在实验中，当周围环境温度快速变化时，热红外相机响应会出现很大的系统误差。也就是说，受到周围环境变化的影响，在某一传感器温度下确定的辐射定标参数并不能直接应用于其他环境条件，往往需要周期性重定标。
现有的商用热红外应用系统主要采用快门校正法实现相机的周期性定标。该方法首先将快门影像作为参考影像，然后将场景影像与参考影像之差归结为被测物体的热辐射。研究人员利用相机快门模拟黑体辐射源，在实际应用中通过周期性再定标抵偿由外界温度变化导致的相机响应漂移。然而，当相机快门关闭时，相机的有效帧频下降，无法正常观测地物。因此，越来越多的学者开始研究非快门定标方法。
非快门型定标方法的主要优势是无需关闭快门，可以实现地物的连续观测，该特性对于无人机、车载视频观测尤为重要。考虑到增益参数对传感器温度变化不敏感，研究人员首先采用两点校正法计算增益参数，并将不同传感器温度下获取的漂移参数存入列表，然后在应用中分别采用拉格朗日插值法、最小二乘法更新漂移参数。非快门校正方法的主要问题是定标模型的参数并非长期有效，且模型泛化能力有限，无法解决传感器温度快速变化的情况。
因此，现有的辐射定标方法普遍存在鲁棒性不强，无法解决传感器自身温度快速变化的情况，传感器温度快速变化主要由外界环境温度变化及相机自加热引起。当轻型非制冷型热红外传感器应用于室外环境时，传感器温度极易受到环境温度变化以及风速条件的影响，此时，原有的辐射定标模型不再有效。因此，为实现物体表面温度的精确反演，需要移除因传感器自身温度变化带来的响应误差。
本发明实施例提供的热红外相机辐射定标方法及系统，无论热红外传感器温度是否出现快速变化的情况，均可以采用。本发明中，首先基于热红外传感器温度的二阶多项式校正，以及基于热红外传感器温度与相机壳体温度时间差分的多元多项式校正实现时间非一致性校正；然后，采用多点校正实现空间非一致性校正；最后，采用普朗克曲线实现影像灰度值到物体温度的转换，得到温度图影像，本发明通过黑体辐射定标场实现。
实施例1
如图1所示，本实施例提供一种热红外相机辐射定标方法，包括以下步骤：
1)获取待定标热红外相机的热红外影像序列。
当传感器温度恒定时，每一款热红外传感器均有其自己的响应函数，例如线性函数、二项式函数等。不过响应函数很难直接获取，一般需要通过实验确定。因此，为获得轻小型热红外传感器的辐射定标模型，本实施例将待定标热红外相机放置在一个可控温度箱内，待定标热红外相机的热红外传感器通过可控温度箱上的观测口观测黑体。为准确解算每一像素的辐射定标参数，本实施例采用黑体(能够保证热红外相机上的每一像素均对应相同的辐射温度)获取热红外影像序列。因此，本步骤的具体过程为：
1.1)将待定标热红外相机放置在一个可控温度箱内，可控温度箱用于模拟室外天气环境的变化。
1.2)待定标热红外相机的热红外传感器通过可控温度箱上的观测口观测黑体，黑体作为参考定标源。
1.3)改变可控温度箱内的环境温度和黑体的温度，待定标热红外相机获取若干组黑体的热红外影像序列。
具体地，在每一组热红外影像序列的获取时间内，黑体的温度保持不变，同时大幅改变可控温度箱内的环境温度。例如：共获取7组热红外影像序列，黑体的温度分别设置为10℃、20℃、30℃、40℃、45℃、50℃和60℃，在每一组热红外影像序列范围内，可控温度箱温度的变化趋势均设置为10℃至40℃再至15℃。
受到环境温度剧烈变化的影响，热红外传感器温度的最大变化速率大于1℃/min，如图2所示。在室外移动制图的应用场景(例如无人机)下，轻小型非制冷型热红外相机极易受到突发天气变化因素(例如大风)的影响，出现热红外传感器温度快速变化的情况，因此，精准校正热红外相机的时间非一致性与空间非一致性至关重要。
需要说明的是，本发明不需要一定在黑体辐射定标场内获取热红外影像，也可以在室内或室外的其他场景下获取热红外影像，在黑体辐射定标场内获取热红外影像是因为物体温度已知，可用于模型参数拟合与精度评价。
2)基于热红外传感器温度的二阶多项式校正，以及基于热红外传感器温度与相机壳体温度时间差分的多元多项式校正，对待定标热红外相机进行时间非一致性校正，得到时间非一致性校正后的影像灰度值。
现有的商用非制冷型热红外传感器内一般设置有多个温度计(例如：FLIR A65内含2个)，用于实时观测热红外相机内不同位置的温度变化，外界环境温度的变化可通过热传导传递至热红外相机内部，并通过特定的热传递模型和延迟时间系数改变热红外传感器的温度。因此，可以利用热红外相机内部不同位置的温度测量值和数学模型描述热传导过程。本发明采用多元非线性回归模型描述热红外相机内部的热传递过程，抵偿因热红外传感器自身温度变化带来的热红外相机响应，实现时间非一致性校正。在可控温度箱环境温度的控制下，热红外传感器的温度、热红外相机的壳体温度以及四个像素的灰度值变化趋势如图3所示，可以看出，热红外相机的响应受到热红外传感器温度变化的影响，因此，当热红外传感器温度快速变化时，很难精确测算物体表面的温度值，为克服这一限制，本发明基于热红外传感器温度的二阶多项式校正，以及基于热红外传感器温度与相机壳体温度时间差分的多元多项式校正，对待定标热红外相机进行时间非一致性校正。因此，本步骤的具体过程为：
2.1)根据热红外传感器温度的时间差分，将所有热红外影像分类为稳定状态影像(例如0℃/min)、相对稳定状态影像(例如＜0.5℃/min)和非稳定状态影像(例如＞0.5℃/min)。
2.2)采用二阶多项式模型，建立待定标热红外相机稳定状态下热红外传感器温度与热红外相机的响应关系，如图4所示，将所有热红外影像均投影至参考水平，完成基于热红外传感器温度的二阶多项式校正。
具体地，选择二阶多项式模型是因为二阶多项式拟合残差远小于线性模型的拟合残差，选择一个稳定状态下的热红外传感器温度作为参考传感器温度Tref，采用下述公式(2)将所有热红外影像均投影至参考水平：
其中，Vgain(r，c)表示像素(r，c)经过稳态校正的影像灰度值；Vo(r，c)表示像素(r，c)原始灰度值；Tref表示参考传感器温度值；TFPA表示实时热红外传感器温度值；a1(r，c)、a2(r，c)表示像素(r，c)处的稳态多项式校正参数。
2.4)采用多元多项式拟合模型，描述并校正待定标热红外相机的非稳定状态系统误差，如图5所示，完成基于热红外传感器温度与相机壳体温度时间差分的多元多项式校正，实现待定标热红外相机的时间非一致性校正，得到时间非一致性校正后的影像灰度值。
具体地，上述公式(2)描述了热红外相机稳定状态下热红外传感器温度与热红外相机的响应关系，但是，当外界环境变化导致热红外相机处于非稳定状态时，热红外相机响应容易出现较大的漂移误差。因此，本发明采用多元多项式拟合模型描述并校正待定标热红外相机的非稳定状态系统误差，如下述公式(3)，多元观测量由待定标热红外相机内多个不同位置的实时温度测量值提供：
Vf(r，c)＝Vgain(r，c)-VOffset(r，c) (3)
其中，Vf(r，c)表示像素(r，c)的最终时间非一致性校正结果；VOffset(r，c)表示像素(r，c)的非稳定状态校正值，此处以热红外相机内设置2个温度计(热红外传感器温度、壳体温度)为例，最高阶数校正项设置为三阶，则：
其中，
f(r，c)表示像素(r，c)处的非稳定状态多元多项式校正参数；ΔTFPA、ΔTHouse分别表示热红外传感器温度时间差分、热红外相机壳体温度时间差分，用于描述热红外相机内部非稳定状态热传导过程，且：
其中，TFPA(i)为第i幅热红外影像的热红外传感器温度；ΔTFPA(i)为第i幅热红外影像的热红外传感器温度时间差分；THouse(i)为第i幅热红外影像的相机壳体温度；ΔTHouse(i)为第i幅热红外影像的相机壳体温度时间差分。
在相机内部处于非稳定状态变化的条件下，理论上不同位置的温度值呈现不同的热传导变化趋势。因此，以热红外相机内部不同位置测量得到的温度值为输入信息，采用多元多项式拟合模型即可精准描述热红外相机内部的热传导过程。
3)根据时间非一致性校正后的影像灰度值，对待定标热红外相机进行空间非一致性校正，得到时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值。
多元多项式校正后，待定标热红外相机的时间非一致性校正完成。此时，来自热红外传感器温度变化的热红外相机响应被移除，影像灰度值被认为只与物体的辐射有关。不过，固定模式噪声仍然严重降低影像质量。因此，本发明采用多点校正方法实现待定标热红外相机的空间非一致性校正，多点校正方法是两点校正的改进方法，在物体观测温度的上下限范围内应用更多的影像和最小二乘方法解算空间非一致性校正参数(增益参数和漂移参数)有助于提高辐射定标精度。因此，本步骤的具体过程为：
采用多点校正方法，根据时间非一致性校正后的影像灰度值，对待定标热红外相机进行空间非一致性校正，得到时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值
具体地，多点校正方法的空间非一致性校正模型为：
Vobject(r，c)＝gain(r，c)×Vf(r，c)+offset(r，c) (7)
其中，Vobiect(r，c)表示像素(r，c)处与物体辐射相关的灰度值；gain(r，c)表示像素(r，c)的增益参数；offset(r，c)表示像素(r，c)的漂移参数；Vf(r，c)表示像素(r，c)的时间非一致性校正结果，增益参数和漂移参数示意图如图6所示。
更具体地，上述空间非一致性校正模型的所有参数，包括时间非一致性校正参数(例如二阶、三阶多项式校正参数)和空间非一致性校正参数(例如增益参数、漂移参数)均与每一像素的属性有关。这些参数被存储在与热红外影像长宽一致的矩阵中。
需要注意的是，时间非一致性校正参数的适用范围与热红外传感器温度的最大变化速率息息相关。本发明参数在热红外传感器温度变化速率为1℃/min的条件下拟合，难以应用于更具挑战性的外界环境条件(例如：2℃/min的热红外传感器温度变化速率)。不过，对于热红外相机而言，1℃/min的热红外传感器温度变化速率对应强风或5℃/min的环境温度变化速率，已经是热红外相机应用的极限。在更加极端的天气条件下，由于高对流传热和急冷急热效应的影响，即使对热红外相机进行高精度的辐射定标，也不具备室外应用的条件。因此，本发明的方法已经足够应用于一些极端天气。
4)根据时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值，实现影像灰度值到物体温度的转换，确定物体温度值，完成待定标热红外相机的辐射定标，具体为：
4.1)采用普朗克曲线，根据时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值，确定物体温度值，实现从影像灰度值到物体表面温度的转化。
具体地，如图7所示，R、B、F、O均为普朗克曲线参数，这些参数对于所有像素来说，均是相同的且固定不变的。因此，采用下述普朗克曲线公式(8)的反函数可以实现影像灰度值到物体表面温度的转化：
其中，TO(r，c)表示像素(r，c)的物体温度值；Vobject(r，c)表示像素(r，c)处经过时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值；R、B、F、O表示普朗克曲线参数，F一般设置为1.0。
4.2)采用均方根误差，计算所有热红外影像序列的定标精度：
其中，I×J表示热红外影像的像素数；
表示热红外影像i上像素(r，c)的反演温度；Tr，c(i)表示热红外影像i上像素(r，c)对应的黑体温度。
下面采用两个黑体辐射源(水浴黑体和四元素黑体)以及通过对比传统非快门定标方法和传统快门定标方法详细说明本发明的热红外相机辐射定标方法的有效性：
1、定标参数鲁棒性验证
为验证本发明方法的稳定性和有效性，本发明将平均和最大均方根误差RMSE作为评价指标，采用交叉验证方法完成精度评价，评价结果如下表1和表2所示：
表1：平均和最大均方根误差RMSE：10℃-40℃拟合参数
表2：平均和最大均方根误差RMSE：45℃-60℃
从表1和表2可以看出，当采用不同的拟合参数时，RMSE的平均值和最大值并不存在明显的差异，也就是说，对于同一组热红外影像序列来说，任意一组定标校正参数可以得到几乎相同的辐射定标结果。因此，本发明的方法具有较强的鲁棒性和长期有效性。
2、与传统定标方法的对比分析
在黑体实验中，辐射定标精度对比结果如下表3所示，从表3可以看出，与传统非快门校正方法相比，本发明方法能够在所有热红外影像序列中取得更低的平均RMSE值和最大RMSE值：
表3：本发明方法与传统非快门方法的辐射定标精度(RMSE)对比
进一步地，采用四元素黑体对比本发明方法与传统快门定标方法的辐射定标精度。四元素黑体能够在视场范围内提供四个不同的物体温度用于定标精度评价。需要注意的是，四元素黑体实验中的RMSE是在各温度区域而非整个影像上计算获得。
本发明方法与传统快门型方法的辐射定标精度对比如下表4所示：
表4：本发明方法与传统快门方法的辐射定标精度(RMSE)对比
从表4可以看出，相比传统快门型方法，本发明方法能够取得更高的辐射定标精度，具体来说，本发明方法在四个区域内能够取得更低的平均RMSE和更低的最大RMSE结果。
综上所述，传统的非快门校正方法容易忽视传感器温度快速变化导致的额外系统误差；而对于传统的快门校正方法，在传感器温度快速变化的条件下，“快门温度恒定不变且快门影像可等效为黑体定标影像”这一假设不再成立；本发明的方法能够保证传感器在稳定和不稳定的条件下均能够精确地反演物体表面的温度。
实施例2
本实施例提供一种热红外相机辐射定标系统，包括：
热红外影像获取模块，用于获取待定标热红外相机的热红外影像序列。
时间非一致性校正模块，用于基于热红外传感器温度的二阶多项式校正，以及基于热红外传感器温度与相机壳体温度时间差分的多元多项式校正，对待定标热红外相机进行时间非一致性校正，得到时间非一致性校正后的影像灰度值。
空间非一致性校正模块，用于根据时间非一致性校正后的影像灰度值，对待定标热红外相机进行空间非一致性校正，得到时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值。
物体温度确定模块，用于根据时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值，确定物体温度值，完成待定标热红外相机的辐射定标。
实施例3
本实施例提供一种与本实施例1所提供的热红外相机辐射定标方法对应的处理设备，处理设备可以是用于客户端的处理设备，例如手机、笔记本电脑、平板电脑、台式机电脑等，以执行实施例1的方法。
所述处理设备包括处理器、存储器、通信接口和总线，处理器、存储器和通信接口通过总线连接，以完成相互间的通信。存储器中存储有可在处理设备上运行的计算机程序，处理设备运行计算机程序时执行本实施例1所提供的热红外相机辐射定标方法。
在一些实现中，存储器可以是高速随机存取存储器(RAM：Random AccessMemory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
在另一些实现中，处理器可以为中央处理器(CPU)、数字信号处理器(DSP)等各种类型通用处理器，在此不做限定。
实施例4
本实施例提供一种与本实施例1所提供的热红外相机辐射定标方法对应的计算机程序产品，计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本实施例1所述的热红外相机辐射定标方法的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意组合。
上述各实施例仅用于说明本发明，其中各部件的结构、连接方式和制作工艺等都是可以有所变化的，凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进，均不应排除在本发明的保护范围之外。
Claims (10)
1.一种热红外相机辐射定标方法，其特征在于，包括：
获取待定标热红外相机的热红外影像序列；
基于热红外传感器温度的二阶多项式校正，以及基于热红外传感器温度与相机壳体温度时间差分的多元多项式校正，对待定标热红外相机进行时间非一致性校正，得到时间非一致性校正后的影像灰度值；
根据时间非一致性校正后的影像灰度值，对待定标热红外相机进行空间非一致性校正，得到时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值；
根据时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值，确定物体温度值，完成待定标热红外相机的辐射定标。
2.如权利要求1所述的一种热红外相机辐射定标方法，其特征在于，所述待定标热红外相机的热红外影像序列在黑体辐射定标场内获取。
3.如权利要求1所述的一种热红外相机辐射定标方法，其特征在于，所述基于热红外传感器温度的二阶多项式校正，以及基于热红外传感器温度与相机壳体温度时间差分的多元多项式校正，对待定标热红外相机进行时间非一致性校正，得到时间非一致性校正后的影像灰度值，包括：
根据热红外传感器温度的时间差分，将所有热红外影像分类为稳定状态影像、相对稳定状态影像和非稳定状态影像；
采用二阶多项式模型，建立待定标热红外相机稳定状态下热红外传感器温度与热红外相机的响应关系，将所有热红外影像均投影至参考水平；
采用多元多项式拟合模型，描述并校正待定标热红外相机的非稳定状态系统误差，实现待定标热红外相机的时间非一致性校正，得到时间非一致性校正后的影像灰度值。
4.如权利要求3所述的一种热红外相机辐射定标方法，其特征在于，所述二阶多项式模型为：
其中，Vgain(r,c)表示像素(r,c)经过稳态校正的影像灰度值；Vo(r,c)表示像素(r,c)原始灰度值；Tref表示参考传感器温度值；TFPA表示实时热红外传感器温度值；a1(r,c)、a2(r,c)表示像素(r,c)处的稳态多项式校正参数；
所述多元多项式拟合模型为：
Vf(r,c)＝Vgain(r,c)-VOffset(r,c)
其中，Vf(r,c)表示像素(r,c)的最终时间非一致性校正结果；VOffset(r,c)表示像素(r,c)的非稳定状态校正值。
5.如权利要求1所述的一种热红外相机辐射定标方法，其特征在于，所述根据时间非一致性校正后的影像灰度值，对待定标热红外相机进行空间非一致性校正，得到时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值采用多点校正方法。
6.如权利要求5所述的一种热红外相机辐射定标方法，其特征在于，所述多点校正方法的空间非一致性校正模型为：
Vobject(r,c)＝gain(r,c)×Vf(r,c)+offset(r,c)
其中，Vobject(r,c)表示像素(r,c)处与物体辐射相关的灰度值；gain(r,c)表示像素(r,c)的增益参数；offset(r,c)表示像素(r,c)的漂移参数；Vf(r,c)表示像素(r,c)的时间非一致性校正结果。
7.如权利要求1所述的一种热红外相机辐射定标方法，其特征在于，所述根据时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值，确定物体温度值采用普朗克曲线：
其中，TO(r,c)表示像素(r,c)的物体温度值；Vobject(r,c)表示像素(r,c)处经过时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值；R、B、F、O表示普朗克曲线参数。
8.一种热红外相机辐射定标系统，其特征在于，包括：
热红外影像获取模块，用于获取待定标热红外相机的热红外影像序列；
时间非一致性校正模块，用于基于热红外传感器温度的二阶多项式校正，以及基于热红外传感器温度与相机壳体温度时间差分的多元多项式校正，对待定标热红外相机进行时间非一致性校正，得到时间非一致性校正后的影像灰度值；
空间非一致性校正模块，用于根据时间非一致性校正后的影像灰度值，对待定标热红外相机进行空间非一致性校正，得到时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值；
物体温度确定模块，用于根据时间非一致性校正和空间非一致性校正后的影像灰度值，确定物体温度值，完成待定标热红外相机的辐射定标。
9.一种处理设备，其特征在于，包括计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理设备执行时用于实现权利要求1-7中任一项所述的热红外相机辐射定标方法对应的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时用于实现权利要求1-7中任一项所述的热红外相机辐射定标方法对应的步骤。
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