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从红外热像图中提取空间信息-灵蜂智能

一些工作集中在检测红外热图像中的感兴趣区域(ROI)。在大多数应用中,红外热图像不仅包含有关目标对象的信息,还包含有关周围环境的信息。因此,为了确定目标物体的温度,需要在图像中对其进行识别。图像的此区域通常称为ROI,即图像中特别重要的部分。如果ROI是生铁流,那么工作遵循的过程是一种基于以下步骤的图像处理算法:使用边缘检测和拟合检测,定义鱼雷嘴周围的ROI以及使用阈值化和区域增长进行分割;如果ROI是烧结过程中的火焰,在这种情况下,那么该过程使用活动轮廓分割ROI;如果ROI是旋转式冷却器,那么使用边缘检测和拟合的组合来检测ROI,还可以通过估计图像之间的几何变换来跟踪热物料的运动。

红外热成像

图为红外热成像

 

在某些应用中,有必要从红外热图像中提取空间信息,即必须知道与每个像素相关的世界位置。这个问题已经在应用于传统相机的图像处理领域得到了广泛的解决。在红外热成像中,空间校准并不常见。但是,对于红外线扫描仪和红外热像仪,都有特定的校准程序。提出一种校准红外线扫描仪的程序,并对不确定度进行分析。在这种情况下,校准基于所使用的红外线扫描仪的特定模型。之后,提出了一种用于校准红外热像仪的程序。它基于用于几何校准的燃烧灯网格。

 

该设备用于创建逻辑坐标(传感器)和物理坐标(世界)之间的对应关系。将拟议的程序应用于两个不同的红外热像仪,并实现低于1毫米的精度。同时,研究者提出一种使用不同方法来校准红外热像仪的程序,一种新的校准设备,该设备基于外层空间冷温度下金属的反射率。结果提供了比普通红外热像仪低0.25 mm的精度。通常,这些作品使用校准设备来构建可用于确定相机单位(像素)与现实单位(毫米)之间关系的模型。这可以给温度测量带来好处,因为可以将空间信息添加到这些测量中。

除此之外,医疗应用中的另一个问题是如何从图像中获得单个温度值。红外热像仪可产生具有数千个温度测量点的红外热图像。但是,医学实践要求单个温度读数。因此,需要一种程序来组合可用信息。因此,分析了不同的策略:Tmax计算所考虑区域内所有像素的温度值的平均值;Troi计算出最热像素周围5×5像素区域的平均值;Ttot计算研究区域中温度分布上部包含的所有像素的平均温度值。从而得出结论,Tmax被认为是最有用的,因为它既可以用于非静态,又可以用于考虑快速热响应的情况。