[发明专利]一种基于红外热成像技术的区域非均匀性客观评价方法

说明书

本发明公开了一种基于红外热成像技术的区域非均匀性客观评价方法，包括以下步骤：在红外热图像上提取出目标多边形区域温度集合；温度集合经过窗宽、窗位变化，生成图层序列；将各帧图像分别进行高温检测二值化与低温检测二值化；根据步骤三获得的二值图像，进行连通区域检测，定位离散斑块；通过非均匀性计算公式，分别计算各帧图像非均匀性；将高温检测与低温检测对应帧的非均匀性求和，作为图层序列非均匀性参数；计算图层序列非均匀性的最大值、最小值与平均值作为算法的输出。本发明能实现对静态红外图像非均匀性特征的动态计算过程中输出为三个维度结果，可按行业需求择优选取，能实现红外热像目标区域温度分布非均匀性客观定量描述。

技术领域

本发明涉及领域，特别是一种基于红外热成像技术的区域非均匀性客观评价方法。

背景技术

红外热成像技术在军事导弹目标定位与导航、工业电路板故障检测、电力故障检测、森林防火预警系统、中西医辅助临床诊断等领域发挥了重要作用。自然界任何高于绝对零度的物体均会持续向外辐射红外信号，红外热成像技术的工作原理是通过探测器(温度敏感元件)以及光学镜头接收广角范围内物体向其辐射的红外信号，并将其转换成可测量的电信号，经过放大滤波等处理后传输到计算机上以伪彩色图像形式显示出来。

根据领域的不同，对红外热图像的计算方法各不相同，但面对目标区域内出现温度分布混乱的现象，通用的平均温度法、局部最值法、对称法均不能完成目标区域温度分布非均匀性的测量，这种现象只能通过人眼判断混乱程度，但这种定性描述是主观的，并不能有较好的扩展性以及延伸性，为此提出了一种基于红外热成像技术的区域非均匀性客观评价方法，目的是将人为判断的抽象思维建立可测量的算法模型，建立温度分布非均匀程度的客观评价模型，为红外热像技术的人工智能应用提供量化指标。

发明内容

本发明的目的是要解决现有技术中存在的不足，提供一种基于红外热成像技术的区域非均匀性客观评价方法。

为达到上述目的，本发明是按照以下技术方案实施的：

一种基于红外热成像技术的区域非均匀性客观评价方法，包括以下步骤：

步骤一、在红外热图像上提取出目标多边形区域温度集合；

步骤二、温度集合经过固定窗宽后动态调节窗位，生成图层序列；

步骤三、将各帧图像分别进行高温检测二值化与低温检测二值化；

步骤四、根据步骤三获得的二值图像，进行形态学闭运算、连通区域检测，确定连通区域个数、面积信息；

步骤五、通过非均匀性计算公式，分别计算各帧图像非均匀性；

步骤六、将高温检测与低温检测对应帧的非均匀性求和，作为图层序列非均匀性参数；

步骤七、计算图层序列非均匀性的最大值、最小值与平均值作为评价算法的输出。

进一步，所述步骤二，根据步骤一获得的目标区域温度集合，固定窗宽10℃，并初始化窗位起点为目标区域温度最小值，将目标温度集合结合窗宽、窗位参数，归一化到0-255范围内，并绘制灰度图像。以-0.1℃为步长，对窗位步进，当窗位加窗宽小于等于温度集合最大值时，终止步进，生成n帧图像，即图层序列。

所述步骤三高温检测二值化采用ostu自适应二值化算法对图像二值化处理；低温检测二值化通过对图像负片处理后，再应用ostu自适应二值化算法对其处理。

所述步骤四包括：

1)连通区域检测算法是对步骤三生成的二值化图像先进行尺寸3*3方形结构元素的形态学闭运算处理，滤除微型颗粒噪声。

2)闭运算处理后图像通过四连通检测算法，确定目标图像连通区域个数、面积等信息。