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通常来说,获取热图像的方法是使用热像仪,热像仪是依据红外热辐射原理工作的。
随着电子技术的迅猛发展,新半导体材料的不断出现,红外测温技术的完备程度不断提高,热图像的获取速度快,获取的热图像精度和灵敏度高,在科学研究、现代工程技术和军事领域中应用越发广泛 。
一般来说,热成像过程会得到受测目标区域或物体的温度分布图,并以不同的颜色标注出来,构成了一幅温度梯度图像。通过颜色和温度的对应表,可以看出目标物体的温度分布,通常也可以看出目标的轮廓。
对于热图像中的信息,往往分为直观可见的部分和隐含的部分,可简称为直接信息和隐含信息。对于直接信息,关注的地方多是高温度区域、目标的轮廓、温度突变的点或线、温度的变化趋势等;对于隐含信息,需要一定的图像处理算法以便进一步观察,详见数字图像处理。
热辐射,物体由于具有温度而辐射电磁波的现象。热量传递的3种方式之一 。
一切温度高于绝对零度的物体都能产生热辐射,温度愈高,辐射出的总能量就愈大。
热成像是指通过非接触式的检测设备检测物体的红外热辐射,并将热辐射转化为温度分布图像的过程。
热图像是指记录物体本身或向外辐射的热量或温度的图像。
(红外)热像仪是利用红外探测器和光学成像物镜接受被测目标的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上,从而获得热图像的设备。简单地讲热像仪就是将物体发出的不可见红外能量转变为可见的热图像。
对于一切具有温度的物体都可以通过获取并观察其热图像得到其温度分布信息,从而分析得到一些我们感兴趣的结论。热图像在很多领域都有应用,其中最典型的几类有:
目标异常状态监测。这是通过热图像监测目标是否存在不正常的温度值或温度分布,从而起到异常监测的作用。实际应用有森林火灾监测、地区气温监测、电路/芯片故障监测等;
目标识别。这是通过监视一定区域内的温度分布来观察是否有和周围环境温度或温度分布趋势不一致的物体,从而判定出是否有可以目标。实际应用有红外夜视仪、红外制导、红外监控器等;
故障/缺陷检测。这里的故障和缺陷更多的是指无法直接在热图像上看出的故障和缺陷。对于无法直接看出问题的热图像,通过一定的图像处理算法,如热信号重构(TSR)、主成分分析(PCA)、频域分析等,可能会得到隐藏的故障/缺陷信息。实际应用有热无损检测等。
医学临床辅助。对人体的热图像进行分析,可以得到一些能够帮助诊断病情的信息,也可以起到病情预警的作用。
《选择图像》教学设计
--------------------------------- 精选公文范文 -------------------------- ---------------- 精选公文范文 ---------------- 1 《选择图像》教学设 计 各位读友大家好,此文档由网络收集而来,欢迎您下载,谢谢 《选择图像》教学设计 学情分析 学生在学习第一节的内容已经尝试 感受到 Photoshop的神奇功能。学习兴趣 浓厚,渴望探索与自由创作。 Ps的选择工具非常丰富,各个工具 都有自己的特点, 适合不同的选择对象。 掌握各种选择工具的使用方法是通向高 级应用的关键。 1、用选框工具选择图像; 2、用磁性套索工具选择图像; 3、用魔棒工具选择图像; 4、综合应用各种选择工具选择复杂 区域。 重 点 用选框工具选择图像; --------------------------------- 精选
热红外图像是灰度图像,没有色彩或阴影,图像分辨率低,图像缺乏层次感;由于景物热平衡、传输距离和大气衰减等原因,造成热红外图像空间相关性强、对比度低、视觉效果模糊;外界环境的随机干扰和红外成像系统的不完善,给热红外图像带来多种多样的噪声,这些分布复杂的噪声使得热红外图像的信噪比高不利于后续环节如图像融合、目标识别的处理。热红外图像中普遍存在着目标边缘轮廓模糊,背景对比度差等缺点,如果红外传感器较远,再加之受大气恶劣条件的影响,此时获得的热红外图像信噪比和对比度将更低,图像质量很差。
热红外图像是热辐射成像,它是随着红外成像技术的出现而诞生的。红外成像技术是一种热辐射信息探测技术,它是根据物体的红外辐射差异成像的,红外热成像系统能够把物体表面的自然发射的红外辐射分布转变为可见图像。由于不同物体或同一物体的不同部位通常具有不同的热辐射特性,如温差、发射率等,在进行热红外成像后,热红外图像中的物体因为其热辐射的差异而区别开来。热红外图像的获取不依赖于外部光线,具有全天侯特点。
图像空间的分类方法-利用图像的灰度,颜色,纹理,形状,位置等底层特征对图像进行分类;例如:
[1]利用灰度直方图特征对图像进行分类;
[2]利用纹理特征对图像进行分类;
[3]采用纹理,边缘和颜色直方图混合特征对图像进行分类 ;
[1],[2],[3]均采用SVM作为分类器.
[4]用矩阵表示图像,矩阵元素是相应象素的灰度值,然后用SVD和PCA方法抽取图像特征,BP网络作为分类器.
图像空间的分类方法的共同缺点是数据量大,计算复杂性高,但分类精度一般比较理想.