技术领域
[0001] 本
发明涉及核辐射探测领域，特别是指一种核辐射探测方法。
背景技术
[0002] 核辐射检测领域经历了从计数、到探测核辐射
能量谱、到目前图像显示的过程，目前使用最广泛的核辐射检测方法通常是以气体，
闪烁体和
半导体材料为介质的。并且基于以上介质已经研发了各类气体核
辐射探测器，闪烁体核辐射探测器以及半导体核辐射探测器。但是气体核辐射探测器死时间长不适合高计数率场合，而闪烁体核辐射探测器价格昂贵难以推广。以CCD/CMOS为例的半导体成像设备开始在核辐射领域发挥作用，CCD/CMOS
传感器在摄像、成像和测量等领域非常普遍，日常带摄像头的
图像采集设备如手机、相机、电脑和监控摄像头等大都使用CCD/CMOS传感器作为光传感原件。基于CCD/CMOS的核辐射探测方法可以充分有效的利用CMOS传感器普及率高，价格低廉的特点。
[0003] 目前已经有人尝试使用CCD/CMOS传感器作为传感元件来探测核辐射；其中一种方法是，在已知γ射线的入射方向的情况下，可以使用智能手机的CCD/CMOS传感器检测出环境中的γ射线的能谱信息。此外，常用的使用CCD/CMOS传感器检测辐射方法往往是使用遮光设备遮挡进入传感器的可见光，在排除可见光的影响下，获取γ射线在CCD/CMOS传感器的响应图像，再对图像通过
算法判断环境中是否含有核辐射，但该方法需要使用遮光设备遮挡传感器，这就是导致基于CCD/CMOS传感器的录像设备失去了本来的功能，造成了资源的浪费，不利于该方法的普及。此外，还有人提出了一种在静态无运动物体场景下基于CCD/CMOS传感器的核辐射探测方法，由于环境限定了无动态物体，光照稳定等非常严苛的条件，无法对一般日常生活场景进行核辐射探测，故而难以普及。
[0004] 传统基于CCD/CMOS的核辐射探测方法在不浪费以CCD/CMOS为感光元件的摄像设备其原有摄像功能的条件下，探测周边环境的核辐射对辐射源的录制环境有着严苛的要求，无法有效地应用于日常场景中。
发明内容
[0005] 本发明要解决的技术问题是提供一种核辐射探测方法，以解决
现有技术所存在的探测周边环境的核辐射时对辐射源的录制环境有着严苛的要求，无法有效地应用于日常场景中的问题。
[0006] 为解决上述技术问题，本发明
实施例提供一种核辐射探测方法，包括：
[0007] 获取无遮光动态场景条件下，以CCD/CMOS为传感器的录像设备在需核辐射监测的环境中录制的视频；
[0008] 将录制的视频进行分
帧处理得到一系列帧图像，获取每一帧图像与其相邻帧的差分图像；
[0009] 根据得到的差分图像检测差分图像中的运动物体区域，并去除差分图像中的运动物体区域；
[0010] 根据去除运动物体区域的差分图像检测帧图像是否含有辐射亮斑；
[0011] 根据含有辐射亮斑的帧图像的数目占录制的视频的总帧数的比例以及扣除运动物体面积的情况，得出录像设备所在核辐射环境的辐射
剂量率。
[0012] 进一步地，在获取无遮光动态场景条件下，以CCD/CMOS为传感器的录像设备在需核辐射监测的环境中录制的视频之前，所述方法还包括：
[0013] 在无遮光动态场景条件下，利用以CCD/CMOS为传感器的录像设备在需核辐射监测的环境中录制视频，并将录制的视频传入
数据处理中心，以便所述数据处理中心执行获取无遮光动态场景条件下，以CCD/CMOS为传感器的录像设备在需核辐射监测的环境中录制的视频的步骤。
[0014] 进一步地，所述录像设备包括：使用CCD/CMOS为传感器的道路监控、
网络摄像头或者手机摄像头中的一种或多种。
[0015] 进一步地，所述录像设备包括：所述数据处理中心包括：PC机、移动终端或
云计算平台中的一种或多种。
[0016] 进一步地，所述获取每一帧图像与其相邻帧的差分图像包括：
[0017] 对每一帧图像进行图像灰度化与平滑预处理后，获取每一帧图像与其相邻帧的差分图像；
[0018] 其中，平滑预处理方法包括：二维高斯卷积核滤波方法。
[0019] 进一步地，所述将录制的视频进行分帧处理得到一系列帧图像包括：
[0020] 将录制的视频进行分帧处理得到一系列帧图像，并存储视频的相关参数；
[0021] 其中，所述视频的相关参数包括：视频持续时间长度、
视频编码格式、视频总帧数、视频录制时间点、视频曝光时间、
视频帧率以及视频录制所在地的经纬度。
[0022] 进一步地，帧图像与其相邻帧的差分图像包括：当前帧图像的前向差分图像和后向差分图像；
[0023] 所述根据得到的差分图像检测差分图像中的运动物体区域，并去除差分图像中的运动物体区域包括：
[0024] 根据得到的每一帧图像的前向差分图像和后向差分图像，利用基于背景差分的运动物体检测法、帧间差分法、基于光流场的
运动估计算法、基于
块匹配的运动估计算法，检测差分图像中的运动物体区域，并去除差分图像中的运动物体区域，得到两个新的差分图像。
[0025] 进一步地，在得到两个新的差分图像之后，所述方法还包括：
[0026] 对得到的新的差分图像使用滤波方法去除边缘噪声。
[0027] 进一步地，所述根据去除运动物体区域的差分图像检测帧图像是否含有辐射亮斑包括：
[0028] 将得到的新的前向差分图像与后向差分图像合成一帧图像，使用
阈值判断方法以判断合成的帧图像是否含有辐射亮斑。
[0029] 进一步地，所述根据含有辐射亮斑的帧图像的数目占录制的视频的总帧数的比例以及扣除运动物体面积的情况，得出录像设备所在核辐射环境的
辐射剂量率包括：
[0030] 根据含有辐射亮斑的帧图像的数目占录制的视频的总帧数的比例以及扣除运动物体面积的情况，通过公式： 确定录像设备所在环境的核辐射剂量率；
[0031] 其中，R表示录像设备所在环境的核辐射剂量率，β是用核辐射剂量测量仪器进行对照实验获得核辐射剂量值与视频图像计算值之间的比例系数，N为单位时间内的视频的总帧数，s0是每帧图像的
像素总数，si是第i帧图像扣除运动物体后剩余的像素总数，δi为辐射事件标识。
[0032] 本发明的上述技术方案的有益效果如下：
[0033] 上述方案中，获取无遮光动态场景条件下，以CCD/CMOS为传感器的录像设备在需核辐射监测的环境中录制的视频；将录制的视频进行分帧处理得到一系列帧图像，获取每一帧图像与其相邻帧的差分图像；根据得到的差分图像检测差分图像中的运动物体区域，并去除差分图像中的运动物体区域；根据去除运动物体区域的差分图像检测帧图像是否含有辐射亮斑；根据含有辐射亮斑的帧图像的数目占录制的视频的总帧数的比例以及扣除运动物体面积的情况，得出录像设备所在核辐射环境的辐射剂量率；这样，能够在无遮光动态场景条件下，保持CCD/CMOS录像设备原有的摄像功能，对录像设备周边的动态环境进行长期准确的核辐射监测与核辐射剂量率估计，且监测成本低。
附图说明
[0034] 图1为本发明实施例提供的核辐射探测方法的流程示意图；
[0035] 图2为本发明实施例提供的核辐射探测方法使用的CMOS相机与数据处理中心的结构示意图；
[0036] 图3为本发明实施例提供的核辐射探测方法的详细流程示意图；
[0037] 图4为本发明实施例提供的传感器的系统噪声示意图；
[0038] 图5为本发明实施例提供的不遮光动态场景条件下差分图像中亮斑特征的三维灰度值示意图；
[0039] 图6(a)为本发明实施例提供的运动物体去除之前的效果示意图；
[0040] 图6(b)为本发明实施例提供的运动物体去除及物体边界去除效果示意图；
[0041] 图7(a)为本发明实施例提供的通过当前非辐射帧的两个差分图像最终生成的灰度图V示意图；
[0042] 图7(b)为本发明实施例提供的通过当前辐射帧的两个差分图像最终生成的灰度图V示意图；
[0043] 图8为本发明实施例提供的不遮光动态场景无辐射情况该视频的帧图像生成的灰度图V的η值分布直方图；
[0044] 图9(a)为本发明实施例提供的不遮光动态场景22.0μSvh辐射强度下视频的帧图像生成的灰度图V的η值分布直方图；
[0045] 图9(b)为本发明实施例提供的不遮光动态场景38.6μSvh辐射强度下视频的帧图像生成的灰度图V的η值分布直方图；
[0046] 图9(c)为本发明实施例提供的不遮光动态场景69.1μSvh辐射强度下视频的帧图像生成的灰度图V的η值分布直方图；
[0047] 图9(d)为本发明实施例提供的不遮光动态场景183.7μSvh辐射强度下视频的帧图像生成的灰度图V的η值分布直方图；
[0048] 图9(e)为本发明实施例提供的不遮光动态场景271.6μSvh辐射强度下视频的帧图像生成的灰度图V的η值分布直方图；
[0049] 图9(f)为本发明实施例提供的不遮光动态场景614.9μSvh辐射强度下视频的帧图像生成的灰度图V的η值分布直方图。
具体实施方式
[0050] 为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
[0051] 本发明针对现有的探测周边环境的核辐射时对辐射源的录制环境有着严苛的要求，无法有效地应用于日常场景中的问题，提供一种核辐射探测方法。
[0052] 如图1所示，本发明实施例提供的核辐射探测方法，包括：
[0053] S101，获取无遮光动态场景条件下，以CCD/CMOS为传感器的录像设备在需核辐射监测的环境中录制的视频；
[0054] S102，将录制的视频进行分帧处理得到一系列帧图像，获取每一帧图像与其相邻帧的差分图像；
[0055] S103，根据得到的差分图像检测差分图像中的运动物体区域，并去除差分图像中的运动物体区域；
[0056] S104，根据去除运动物体区域的差分图像检测帧图像是否含有辐射亮斑；
[0057] S105，根据含有辐射亮斑的帧图像的数目占录制的视频的总帧数的比例以及扣除运动物体面积的情况，得出录像设备所在核辐射环境的辐射剂量率。
[0058] 本发明实施例所述的核辐射探测方法，获取无遮光动态场景条件下，以CCD/CMOS为传感器的录像设备在需核辐射监测的环境中录制的视频；将录制的视频进行分帧处理得到一系列帧图像，获取每一帧图像与其相邻帧的差分图像；根据得到的差分图像检测差分图像中的运动物体区域，并去除差分图像中的运动物体区域；根据去除运动物体区域的差分图像检测帧图像是否含有辐射亮斑；根据含有辐射亮斑的帧图像的数目占录制的视频的总帧数的比例以及扣除运动物体面积的情况，得出录像设备所在核辐射环境的辐射剂量率；这样，能够在无遮光动态场景条件下，保持CCD/CMOS录像设备原有的摄像功能，对录像设备周边的动态环境进行长期准确的核辐射监测与核辐射剂量率估计，且监测成本低。
[0059] 在前述核辐射探测方法的具体实施方式中，进一步地，在获取无遮光动态场景条件下，以CCD/CMOS为传感器的录像设备在需核辐射监测的环境中录制的视频之前，所述方法还包括：
[0060] 在无遮光动态场景条件下，利用以CCD/CMOS为传感器的录像设备在需核辐射监测的环境中录制视频，并将录制的视频传入数据处理中心，以便所述数据处理中心执行获取无遮光动态场景条件下，以CCD/CMOS为传感器的录像设备在需核辐射监测的环境中录制的视频的步骤。
[0061] 为了实现本实施例所述的核辐射探测方法，需要使用包含CCD/CMOS为传感器的录像设备和后端的数据处理中心；这样，可以使用录像设备录制一定长度的视频，并将录制的视频传入后端的数据处理中心，以便在后端的数据处理中心进行核辐射监测与核辐射剂量率估计。
[0062] 在前述核辐射探测方法的具体实施方式中，进一步地，所述录像设备包括：使用CCD/CMOS为传感器的道路监控、网络摄像头或者手机摄像头中的一种或多种。
[0063] 在前述核辐射探测方法的具体实施方式中，进一步地，所述录像设备包括：所述数据处理中心包括：PC机、移动终端或云计算平台中的一种或多种。
[0064] 本实施例中，所述移动终端包括但不限于：智能手机、平板、
笔记本电脑。
[0065] 在前述核辐射探测方法的具体实施方式中，进一步地，所述获取每一帧图像与其相邻帧的差分图像包括：
[0066] 对每一帧图像进行图像灰度化与平滑预处理后，获取每一帧图像与其相邻帧的差分图像；
[0067] 其中，平滑预处理方法包括：二维高斯卷积核滤波方法。
[0068] 在前述核辐射探测方法的具体实施方式中，进一步地，所述将录制的视频进行分帧处理得到一系列帧图像包括：
[0069] 将录制的视频进行分帧处理得到一系列帧图像，并存储视频的相关参数；
[0070] 其中，所述视频的相关参数包括：视频持续时间长度、视频编码格式、视频总帧数、视频录制时间点、视频曝光时间、视频帧率以及视频录制所在地的经纬度。
[0071] 在前述核辐射探测方法的具体实施方式中，进一步地，帧图像与其相邻帧的差分图像包括：当前帧图像的前向差分图像和后向差分图像；
[0072] 所述根据得到的差分图像检测差分图像中的运动物体区域，并去除差分图像中的运动物体区域包括：
[0073] 根据得到的每一帧图像的前向差分图像和后向差分图像，利用基于背景差分的运动物体检测法、帧间差分法、基于光流场的运动估计算法、基于
块匹配的运动估计算法，检测差分图像中的运动物体区域，并去除差分图像中的运动物体区域，得到两个新的差分图像。
[0074] 在前述核辐射探测方法的具体实施方式中，进一步地，在得到两个新的差分图像之后，所述方法还包括：
[0075] 对得到的新的差分图像使用滤波方法去除边缘噪声。
[0076] 在前述核辐射探测方法的具体实施方式中，进一步地，所述根据去除运动物体区域的差分图像检测帧图像是否含有辐射亮斑包括：
[0077] 将得到的新的前向差分图像与后向差分图像合成一帧图像，使用阈值判断方法以判断合成的帧图像是否含有辐射亮斑。
[0078] 在前述核辐射探测方法的具体实施方式中，进一步地，所述根据含有辐射亮斑的帧图像的数目占录制的视频的总帧数的比例以及扣除运动物体面积的情况，得出录像设备所在核辐射环境的辐射剂量率包括：
[0079] 根据含有辐射亮斑的帧图像的数目占录制的视频的总帧数的比例以及扣除运动物体面积的情况，通过公式： 确定录像设备所在环境的核辐射剂量率；
[0080] 其中，R表示录像设备所在环境的核辐射剂量率，β是用核辐射剂量测量仪器进行对照实验获得核辐射剂量值与视频图像计算值之间的比例系数，N为单位时间内的视频的总帧数，s0是每帧图像的像素总数，si是第i帧图像扣除运动物体后剩余的像素总数，δi为辐射事件标识。
[0081] 为了更好地理解本发明所述的核辐射探测方法，如图2所示，本实施例中，以CMOS为传感器的录像设备对本发明实施例所述的核辐射探测方法进行详细说明，所述方法具体可以包括：
[0082] A11，使用以CMOS为传感器的录像设备在需核辐射监测的环境中录制一定长度的视频，并将录制的视频传入后端的数据处理中心。
[0083] 如图3所示，在疑似含有核辐射源或者设置核辐射源的环境中，安装使用CMOS相机，在本实施例中使用的是从CMOS录制的视频中且切分出长度为1000帧的视频，并将数据传入如图2所示的后端数据处理中心。
[0084] 具体地：对于图2中所用的CMOS相机，可以是专用的CMOS相机，也可以是以CMOS作为感光元件的手机，监控器等。对于后端数据处理中心，包括但不限于图2所示的PC机，笔记本电脑，云
服务器和智能手机。对于所得的视频帧数长度来说，不限定于1000帧，根据环境的不同可以使用不同的帧数。
[0085] 本实施例中，可以使用标记
放射性药物99Tcm液体作为核辐射源。
[0086] A12，将监控所得视频进行分帧处理得到一系列图像，并保留视频的相关参数。如图3所示，将视频分帧后的图像根据时间按序号保存，并保存原始视频的相关参数。
[0087] 具体地:如图3所示，将所得的1000帧图像按序号1到1000进行标保存，并保留原始视频的相关参数，其相关参数信息包括但不限于：视频持续时间长度、视频编码格式、视频总帧数、视频录制时间点,视频曝光时间、视频帧率以及视频录制所在地的经纬度。
[0088] A13，对每一帧图像进行图像灰度化与图像平滑预处理后，获取每一帧图像与其相邻帧的差分图像。如图3所示，对所得的每一帧图像依序进行图像灰度化与图像平滑预处理后，获取当前帧的前向差分图像与后向差分图像。
[0089] 由于CMOS相机一般使用传统的三片式成像方法，即把录制的物体分别用RGB三色进行编码。而辐射粒子不同于单色光，辐射例子打在图像传感器上，会引起传感器上粒子击打区域电荷的变化，其产生辐射亮斑的RGB三色值并无明显特异性，亮斑在色彩上与环境中的发光或反光白点相似。因此可将视频图像进行灰度化处理后再进行辐射信息的提取，从而降低数据量，提高数据处理的速度。如图4所示，由于图像传感器本的产品
质量原因，或在长期使用过程中会出现一些坏点，坏点的输出不会根据光照强度的变化而做出相应的变化，在视频图像上可能反映为一个灰度值不变的点，或为持续的亮点，或为持续的暗斑。这些坏点的灰度值相对稳定，且坏点常为孤立的异常像素点，与其他像素点并无关联性。如图5所示，不遮光动态场景条件下差分图像中亮斑特征的三维灰度值示意图，系统噪声与辐射亮斑在图像上产生的灰度值有较大的不同，故可使用包括但不限于二维高斯卷积核滤波法等平滑预处理方法去除系统噪声。
[0090] A14，根据所得差分图像检测差分图像中的运动物体区域，去除差分图像中的运动物体区域，如图3所示。根据所得的两个差分
图像识别其中的运动物体，去除运动物体的图像区域，得到两个新的差分图像。
[0091] 具体地:在检测差分图像的运动物体时，要去除图像中潜在的辐射亮斑对运动物体检测的影响，由于潜在的辐射亮斑引起的灰度值变化区域较小，可使用固定结构体的开操作对图像进行处理，排除辐射的干扰。开操作过程选择的结构体的大小对是否能有效去除差分图像中的辐射亮斑至关重要。由于不同摄像头的感光靶片不同，辐射粒子所形成的亮斑大小也所有不同，因此结构体的大小要根据不同类型的CMOS传感器类型来调节。在去除辐射干扰后，可以通过如下方式对所述差分图像中的运动物体进行检测：基于背景差分的运动物体检测法、帧间差分法、基于光流场的运动估计算法、基于块匹配的运动估计算法，并去除差分图像中的运动物体区域，得到两个新的差分图像，对得到的新的差分图像使用滤波方法去除边缘噪声，如图6(a)、6(b)所示。
[0092] 本实施例中，将得到的新的前向差分图像与后向差分图像可以分别标记为D1,D2。A15，根据去除运动物体区域的差分图像计算出帧图像是否含有辐射亮斑，如图3所示，将得到的新的两个差分图像合成为一张以获得更好的鲁棒性，并使用辐射亮斑检测算法检测该图像是否含有辐射亮斑。
[0093] 具体地：对于每一帧，将去除运动物体后的差分图像D1和D2，使用如下公式对图像中的每一个像素点计算，合成一张新的图像：
[0094] V＝min(D1,D2)
[0095] 所得图像如图7(a)、(b)所示，从图7(a)、(b)可知，非辐射帧的生成的V图的最大灰度与辐射帧生成的V图的最大灰度有着明显的区别，故而可以使用V中的最大灰度值(记为η，其中η＝max(V))作为待甄别帧是否为辐射帧的灰度特征值。更为具体地说，先设定一个阈值T，当当前帧生成的V图中的η值大于T时，则认为当前帧是辐射帧，否则为非辐射帧。阈值的设定根据CMOS相机与相机所在环境的不同而不同。例如：图8是某CMOS相机在无辐射源某场景下视频中1000帧图像分别生成的V图的η分布图。对所得分布进行统计，可得处理后图像特征灰度值η大于10的概率已小于为0.2‰，因此可以认为η值大于10的视频图像中极大概率含辐射亮斑，即将阈值T设为10。图9(a)-(f)为不遮光动态场景不同辐射强度下视频的帧图像生成的灰度图V的η值分布直方图。
[0096] A16，根据含有辐射亮斑的帧图像的数目占录制的视频的总帧数的比例以及扣除运动物体面积的情况，得出录像设备所在需核辐射监测的环境中放射性物质的辐射剂量率。
[0097] 本实施例中，基于核辐射事件的泊松分布特性，以及考虑扣除的运动物体面积的情况，可以通过公式 计算录像设备所在需核辐射监测的环境中放射性物质的辐射剂量率R；
[0098] 其中，当判定为有辐射事件时，辐射事件标识δi＝1，否者，辐射事件标识δi＝0。
[0099] 需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
[0100] 以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
