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一种基于红外热成像技术的区域非均匀性客观评价方法

阅读：673发布：2020-05-11

专利汇可以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专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且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。，下面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专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种基于红外热成像技术的区域非均匀性客观评价方法，其特征在于，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。
2.根据权利要求1所述的基于红外热成像技术的区域非均匀性客观评价方法，其特征在于：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。
3.根据权利要求1所述的基于红外热成像技术的区域非均匀性客观评价方法，其特征在于：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。
4.根据权利要求1所述的基于红外热成像技术的区域非均匀性客观评价方法，其特征在于：
1)所述步骤四中，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)所述步骤四中，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、面积信息。
5.根据权利要求1所述的基于红外热成像技术的区域非均匀性客观评价方法，其特征在于：所述步骤五根据步骤四计算生成的，该帧图像连通区域个数ACi、所有连通区域平均面积Savgi、最大连通区域面积Smaxi三个参数，代入非均匀计算公式(1)
6.根据权利要求1所述的基于红外热成像技术的区域非均匀性客观评价方法，其特征在于：所述步骤六根据步骤五计算生成的各帧图像非均匀性，按对应帧，将高温检测非均匀性与低温检测非均匀性结果求和。

说明书全文

一种基于红外热成像技术的区域非均匀性客观评价方法

技术领域

[0001] 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

[0002] 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。

[0003] 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

[0004] 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。

[0005] 为达到上述目的，本发明是按照以下技术方案实施的：

[0006] 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：

[0007] 步骤一、在红外热图像上提取出目标多边形区域温度集合；

[0008] 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；

[0009] 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；

[0010] 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；

[0011] 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；

[0012] 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；

[0013] 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。

[0014] 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。

[0015] 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。

[0016] 所述步骤四包括：

[0017] 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。

[0018] 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。

[0019] 所述步骤五根据步骤四计算生成的，该帧图像连通区域个数ACi、所有连通区域平均面积Savgi、最大连通区域面积Smaxi三个参数，代入非均匀计算公式

[0020]

[0021] 所述步骤六根据步骤五计算生成的各帧图像非均匀性，按对应帧，将高温检测非均匀性与低温检测非均匀性结果求和。

[0022] 与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

[0023] 1、对静态红外图像非均匀性特征的动态计算；

[0024] 2、算法输出为三个维度，可按行业需求择优选取；

[0025] 3、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。附图说明

[0026] 图1为本发明的非均匀性算法流程图。

[0027] 图2为本发明实施例红外热图像的目标多边形区域非均匀性计算结果与实际非均匀性性对比图；其中(a)为非均匀性最大值为9.58时的对比图；(b) 为非均匀性最大值为6.45时的对比图；(c)为非均匀性2.33时的对比图。

具体实施方式

[0028] 下面结合具体实施例对本发明作进一步描述，在此发明的示意性实施例以及说明用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

[0029] 如图1所示，将本发明用于医学领域，客观评估三类人体区域热分布非均匀性上，具体步骤如下(以图1为例)：

[0030] 首先获取三组红外热图像：首先通过visual studio 2010 软件利用C#语言读取红外热成像图的温度集合与图像数据，将图像数据绘制在Image控件上，并在Image上依次连接标记点构成多边形封闭区域得到目标多边形区域分别标记为ROI_1，并提取相应区域温度集合标记为T1。

[0031] 分别计算三组温度集合的最大值与最小值，标记为T1-max，T1-min，分别设置窗宽为10℃，初始化窗位为T1-min，窗位以步长为-0.1℃步进，步进终止条件为窗位加窗宽小于等于T1-max，共生成52帧红外热像数据。

[0032] 对52帧数据进行高温检测二值化和低温检测二值化，共生成104帧(两组) 二值化图像，二值化算法采用ostu自适应算法，其中低温检测前需对图像做负片处理。

[0033] 对104帧图像均做形态学闭运算，结构元素为3*3方形，滤除像素级斑点噪声，再对处理后图像做连通区域检测，算法使用4连通方式。

[0034] 对104帧图像连通区域检测后得到连通区域个数ACi、所有连通区域平均面积Savgi、最大连通区域面积Smaxi三个参数，代入非均匀计算公式，得到104个单帧图像非均匀性计算结果。

[0035]

[0036] 将104个计算结果(两组)，按帧求和，得到52个参数，并计算53个数据中的最大值、最小值、平均值作为算法最终输出。

[0037] 如图2所示，利用本实施例进行的三类红外热图像的目标多边形区域非均匀性计算结果与实际非均匀性对比图，从图2中可以看出，计算得到的红外热图像的目标多边形区域非均匀性计算值越大则红外热图像的目标多边形区域非均匀性程度越差，说明本发明具有可行性。

[0038] 本发明的技术方案不限于上述具体实施例的限制，凡是根据本发明的技术方案做出的技术变形，均落入本发明的保护范围之内。

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