一種紅外熱圖像的溫度提取方法及裝置與流程
2023-07-02 05:58:01 1
本發明涉及紅外測溫技術領域，具體涉及一種紅外熱圖像的溫度提取方法及裝置。
背景技術：
自然界中的物體，只要其溫度高於絕對零度，就會向外發出射線，利用這些射線的探測和收集，可以獲取到所需的物理量，如溫度測量等。紅外測溫技術是一種可以實現物體表面溫度快速測量的技術，其具有測溫速度快、測溫面積大、解析度高、非接觸、不幹擾被測物體表面溫度場等優點，被廣泛應用於多種領域中。
在利用紅外測溫技術對電力設備的帶電檢測中，用專業的紅外成像儀器可以得到相對應的紅外熱圖像。由於紅外熱圖像本身在很大程度上取決於圖像的拍攝過程以及拍攝該紅外熱圖像的紅外成像儀器的性能，因此採集到的一幅紅外熱圖像，如果不在其配套的軟體上查看該紅外熱圖像時，是無法獲取整幅圖像上的溫度數據的，所以不能有效地進行二次分析，導致紅外熱圖像的檢測利用率不高，所以對紅外熱圖像中各像素的溫度提取和研究顯的尤為重要。
技術實現要素：
本發明提供一種紅外熱圖像的溫度提取方法及裝置，以解決現有技術中無法直接獲取已拍攝的紅外熱圖像中包含的溫度數據的問題。
第一方面，本發明提供一種紅外熱圖像的溫度提取方法，包括：
獲取紅外熱圖像；
根據所述紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖，對所述紅外熱圖像中各像素進行插值處理，提取所述紅外熱圖像各像素的溫度值。
作為第一方面的優選方式，所述獲取紅外熱圖像的步驟之後，還包括：
對所述紅外熱圖像及其溫寬條進行同樣的灰度化處理，獲取所述紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖。
作為第一方面的優選方式，所述對所述紅外熱圖像及其溫寬條進行同樣的灰度化處理，獲取所述紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖的步驟包括：
獲取所述紅外熱圖像及其溫寬條中各像素的R分量、G分量和B分量；
將各所述像素的R分量、G分量和B分量中的最大值作為所述像素的灰度值輸出，生成所述紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖。
作為第一方面的優選方式，所述根據所述紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖，對所述紅外熱圖像中各像素進行插值處理，提取所述紅外熱圖像各像素的溫度值的步驟包括：
根據所述紅外熱圖像的溫寬條的灰度圖，獲取所述紅外熱圖像的溫寬條的灰度圖中各像素對應的溫度值；
根據雙線性插值算法對所述紅外熱圖像的灰度圖中各像素進行插值處理，然後通過與所述紅外熱圖像的溫寬條的灰度圖中各像素對應的溫度值比較，對所述紅外熱圖像的各像素的溫度值進行提取。
作為第一方面的優選方式，所述根據所述紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖，對所述紅外熱圖像中各像素進行插值處理，提取所述紅外熱圖像各像素的溫度值的步驟之後，還包括：
對提取的所述紅外熱圖像各像素的溫度值進行校準補償處理，得到精度更高的所述紅外熱圖像各像素的溫度值。
第二方面，本發明提供一種紅外熱圖像的溫度提取裝置，包括：
圖像獲取單元，用於獲取紅外熱圖像；
處理單元，用於根據所述紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖，對所述紅外熱圖像中各像素進行插值處理，提取所述紅外熱圖像各像素的溫度值。
作為第二方面的優選方式，還包括：
灰度圖獲取單元，用於對所述紅外熱圖像及其溫寬條進行同樣的灰度化處理，獲取所述紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖。
作為第二方面的優選方式，所述灰度圖獲取單元具體包括：
像素分量獲取單元，用於獲取所述紅外熱圖像及其溫寬條中各像素的R分量、G分量和B分量；
灰度圖生成單元，用於將各所述像素的R分量、G分量和B分量中的最大值作為所述像素的灰度值輸出，生成所述紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖。
作為第二方面的優選方式，所述處理單元具體包括：
像素溫度對應單元，用於根據所述紅外熱圖像的溫寬條的灰度圖，獲取所述紅外熱圖像的溫寬條的灰度圖中各像素對應的溫度值；
像素溫度提取單元，根據雙線性插值算法對所述紅外熱圖像的灰度圖中各像素進行插值處理，然後通過與所述紅外熱圖像的溫寬條的灰度圖中各像素對應的溫度值比較，對所述紅外熱圖像的各像素的溫度值進行提取。
作為第二方面的優選方式，還包括：
校準補償單元，用於對提取的所述紅外熱圖像各像素的溫度值進行校準補償處理，得到精度更高的所述紅外熱圖像各像素的溫度值。
本發明提供的一種紅外熱圖像的溫度提取方法及裝置，通過將紅外熱圖像及其溫寬條進行同樣的灰度化處理，在已知溫寬條上的像素對應的溫度值情況下，利用雙線性插值算法對紅外熱圖像上各像素做插值處理後即可得到較精確的紅外熱圖像上各像素的溫度值，從而可獲取已拍攝的紅外熱圖像中包含的溫度數據，便於對已拍攝的紅外熱圖像進行二次分析以發現電力設備的故障，使紅外熱圖像的利用率提高。
附圖說明
為了更清楚地說明本發明實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
圖1為本發明實施例提供的一種紅外熱圖像的溫度提取方法的流程圖；
圖2為本發明實施例提供的一種紅外熱圖像的溫度提取方法的流程圖；
圖3為圖2中步驟202的具體流程圖；
圖4為圖2中步驟203的具體流程圖；
圖5為本發明實施例提供的一種紅外熱圖像的溫度提取裝置的結構示意圖；
圖6為本發明實施例提供的一種紅外熱圖像的溫度提取裝置的結構示意圖；
圖7為圖6中灰度圖獲取單元的具體結構示意圖；
圖8為圖6中處理單元的具體結構示意圖。
具體實施方式
為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合附圖對本發明實施方式作進一步地詳細描述。
本發明實施例提供了一種紅外熱圖像的溫度提取方法，參照圖1所示，該方法包括：
101、獲取紅外熱圖像。
本實施例中，對紅外熱圖像的獲取方式及獲取設備不做要求，其圖像格式可以是JPEG、TIFF、BMP、PNG、GIF等，均可以採用本實施例中的方法進行溫度提取。獲取到的紅外熱圖像還應包括其溫寬條。
102、根據紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖，對紅外熱圖像中各像素進行插值處理，提取紅外熱圖像各像素的溫度值。
當獲取到紅外熱圖像後，即可進一步獲取到該紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖。然後根據該紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖，對紅外熱圖像中各像素進行插值處理。由於溫寬條的灰度圖中各像素對應的溫度值是已知的，從而可根據該對應的溫度值，經過對紅外熱圖像上每一個像素的插值處理，進一步得到紅外熱圖像上各像素的溫度值。
本實施例中，根據紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖，在已知溫寬條上的像素對應的溫度值情況下，對紅外熱圖像上各像素做插值處理後即可得到較精確的紅外熱圖像上各像素的溫度值，從而可獲取已拍攝的紅外熱圖像中包含的溫度數據，便於對已拍攝的紅外熱圖像進行二次分析以發現電力設備的故障，使紅外熱圖像的利用率提高。
本發明實施例提供一種紅外熱圖像的溫度提取方法，參照圖2所示，該方法包括：
201、獲取紅外熱圖像。
獲取到的紅外熱圖像還應包括其溫寬條。步驟201的執行過程與圖1所示的步驟101的執行過程類似，此處不再贅述。
202、對紅外熱圖像及其溫寬條進行同樣的灰度化處理，獲取紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖。
將從紅外成像儀器中獲取的紅外熱圖像轉化成為灰度圖像的過程稱為紅外熱圖圖像的灰度化處理。
紅外熱圖像及其溫寬條中的每個像素的顏色是由R、G、B三個分量決定的，而每一個分量都有28-1種值可取，即有255種值可取，這樣一個像素就可以有1600多萬(255×255×255)種顏色的變化範圍。而灰度圖像是指R、G、B三個分量的取值均相同的一種特殊的紅外熱圖像，其中每一個像素的變化範圍為255種，所以在數字圖像處理一般先將各種格式的圖像轉變為灰度圖像以使後續的圖像的計算量變的少一些。由於灰度圖的描述與紅外熱圖像一樣仍然反映了整幅圖像的整體和局部的色度和亮度等級的分布和特徵，因此本實施例中先對紅外熱圖像及其溫寬條進行灰度化處理，使其轉化為對應的灰度圖，以方便後續處理。
因此，為使灰度化處理後的紅外熱圖像和其溫寬條中的像素可以對應相同的溫度值，紅外熱圖像及其溫寬條需採用同樣的灰度化處理方式進行處理。圖像的灰度化處理有多種方式可以實現，本實施例對具體的處理方式不做限定。
具體地，參照圖3所示，步驟202具體包括：
2021、獲取紅外熱圖像及其溫寬條中各像素的R分量、G分量和B分量。
2022、將各像素的R分量、G分量和B分量中的最大值作為像素的灰度值輸出，生成紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖。
本實施例中提供了一種具體的實現方式，即將上述步驟中獲取到的紅外熱圖像及其溫寬條中各像素的R分量、G分量和B分量中的最大值，作為該像素的灰度值輸出，從而實現紅外熱圖像及其溫寬條的灰度化處理，進一步生成了紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖。
203、根據紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖，對紅外熱圖像中各像素進行插值處理，提取紅外熱圖像各像素的溫度值。
在已知溫寬條上的每個像素對應的溫度值的情況下，根據該紅外熱圖像的灰度圖，對紅外熱圖像中各像素進行插值處理。經過對紅外熱圖像上每一個像素點的插值處理，可以得到紅外熱圖像上各像素的溫度值。
具體地，參照圖4所示，步驟203具體包括：
2031、根據紅外熱圖像的溫寬條的灰度圖，獲取紅外熱圖像的溫寬條的灰度圖中各像素對應的溫度值。
採用同樣的灰度化處理方式對紅外熱圖像及其溫寬條進行處理後，從溫寬條的灰度圖中獲取溫寬條中每個像素的R分量、G分量、B分量的值，進而可以獲取溫寬條中每個像素對應的溫度值。
2032、根據雙線性插值算法對紅外熱圖像的灰度圖中各像素進行插值處理，然後通過與紅外熱圖像的溫寬條的灰度圖中各像素對應的溫度值比較，對紅外熱圖像的各像素的溫度值進行提取。
通過雙線性插值算法對紅外熱圖像的灰度圖中各像素進行插值處理，具體地，先對紅外熱圖像在水平方向上進行一階線性插值，然後在垂直方向上進行一階現行插值，利用周圍四個相鄰點的灰度值在兩個方向上作線性內插得到需要提取的溫度數據對應的像素值的灰度值。經過對紅外熱圖像上各像素的插值處理，然後通過與溫寬條的灰度圖中各像素對應的溫度值比較，得到紅外熱圖像上各像素的溫度值。
204、對提取的紅外熱圖像各像素的溫度值進行校準補償處理，得到精度更高的紅外熱圖像各像素的溫度值。
上述步驟中提取到的整幅紅外熱圖像上各像素的溫度值，其誤差在±0.5℃之內，其精度已基本可以滿足一般的分析要求。為使其精度更高，需要對提取的紅外熱圖像各像素的溫度值進行校準補償處理。本實施例中，溫度的校準補償方式較多，但是都可以實現校準補償的目的。在本實施例中提供的一種具體實現方式中，可以採用如下的公式實現溫度的校準補償，該公式如下：
Utot＝εΓUobj+(1-ε)ΓUrefl+(1-Γ)Uatm，
Uobj＝1/(εΓ)Utot-(1-ε)/εUrefl-(1-Γ)/εΓUatm。
經過上述的校準補償後，提取的紅外熱圖像各像素的溫度值會更加精確，可以滿足一些場合的使用需要。
本實施例中，通過將紅外熱圖像及其溫寬條進行同樣的灰度化處理，在已知溫寬條上的像素對應的溫度值情況下，利用雙線性插值算法對紅外熱圖像上各像素做插值處理，並進行校準補償處理後即可得到精確的紅外熱圖像上各像素的溫度值，從而可獲取已拍攝的紅外熱圖像中包含的溫度數據，便於對已拍攝的紅外熱圖像進行二次分析以發現電力設備的故障，使紅外熱圖像的利用率提高。
上述實施例中所述的紅外熱圖像的溫度提取方法，均可以通過matlab仿真實驗實現。當然，本領域技術人員還可以通過其他方式實現。
本發明實施例提供一種紅外熱圖像的溫度提取裝置，參照圖5所示，包括：
圖像獲取單元51，用於獲取紅外熱圖像。
處理單元52，用於根據紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖，對紅外熱圖像中各像素進行插值處理，提取紅外熱圖像各像素的溫度值。
本實施例的裝置，其實現原理與圖1所示的方法實施例的實現原理類似，此處不再贅述。
本實施例中所述的裝置，根據紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖，在已知溫寬條上的像素對應的溫度值情況下，對紅外熱圖像上各像素做插值處理後即可得到較精確的紅外熱圖像上各像素的溫度值，從而可獲取已拍攝的紅外熱圖像中包含的原始溫度數據，便於對已拍攝的紅外熱圖像進行二次分析以發現電力設備的故障，使紅外熱圖像的利用率提高。
本發明實施例提供一種紅外熱圖像的溫度提取裝置，參照圖6所示，包括：
圖像獲取單元61，用於獲取紅外熱圖像。
灰度圖獲取單元62，用於對紅外熱圖像及其溫寬條進行同樣的灰度化處理，獲取紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖。
處理單元63，用於根據紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖，對紅外熱圖像中各像素進行插值處理，提取紅外熱圖像各像素的溫度值。
校準補償單元64，用於對提取的紅外熱圖像各像素的溫度值進行校準補償處理，得到精度更高的紅外熱圖像各像素的溫度值。
本實施例的裝置，其實現原理與圖2所示的方法實施例的實現原理類似，此處不再贅述。
在上述實施例的基礎上，參照圖7所示，所述灰度圖獲取單元62具體包括：
像素分量獲取單元621，用於獲取所述紅外熱圖像及其溫寬條中各像素的R分量、G分量和B分量；
灰度圖生成單元622，用於將各所述像素的R分量、G分量和B分量中的最大值作為所述像素的灰度值輸出，生成所述紅外熱圖像及其溫寬條的灰度圖。
所述的灰度圖獲取單元62，其實現原理與圖3所示的方法實施例的實現原理類似，此處不再贅述。
在上述實施例的基礎上，參照圖8所示，所述處理單元63具體包括：
像素溫度對應單元631，用於根據所述紅外熱圖像的溫寬條的灰度圖，獲取所述紅外熱圖像的溫寬條的灰度圖中各像素對應的溫度值；
像素溫度提取單元632，根據雙線性插值算法對所述紅外熱圖像的灰度圖中各像素進行插值處理，然後通過與所述紅外熱圖像的溫寬條的灰度圖中各像素對應的溫度值比較，對所述紅外熱圖像的各像素的溫度值進行提取。
所述的灰度圖獲取單元63，其實現原理與圖4所示的方法實施例的實現原理類似，此處不再贅述。
本實施例中所述的裝置，通過將紅外熱圖像及其溫寬條進行同樣的灰度化處理，在已知溫寬條上的像素對應的溫度值情況下，利用雙線性插值算法對紅外熱圖像上各像素做插值處理，並進行校準補償處理後即可得到精確的紅外熱圖像上各像素的溫度值，從而可獲取已拍攝的紅外熱圖像中包含的溫度數據，便於對已拍攝的紅外熱圖像進行二次分析以發現電力設備的故障，使紅外熱圖像的利用率提高。
以上所述僅為本發明的較佳實施例，並不用以限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護範圍之內。