避免抖动干扰的红外热成像目标跟踪的测温方法技术

本发明专利技术公开了可避免抖动干扰的红外热成像目标跟踪的测温方法及系统，该方法包括：S1：在目标图像上手动选择与目标轮廓接近的规则ROI区域；S2：对ROI区域内目标进行边缘检测，提取边缘轮廓及纹理细节；利用扫描填充法从边缘轮廓中获取封闭的目标轮廓；S3：将步骤S2所获取的目标轮廓作为水平集的初始曲线，将初始曲线离散化，结合离散化的初始曲线

【技术实现步骤摘要】
避免抖动干扰的红外热成像目标跟踪的测温方法
本专利技术属于光学参数测量
，具体涉及可避免抖动干扰的红外热成像目标跟踪的测温方法及系统。
技术介绍
目前红外热成像用于测温行业的应用越来越普及，被测目标可以是人、动物、车辆、电力设备等。由于测温目标成像形状不规则，往往需要红外热像仪的使用人员手动设置被测目标的成像区域，通常称为设置感兴趣区域(regionofinteresting，简称ROI)。设置ROI区域形状通常有矩形、圆形、椭圆形、多边形等类型供用户选用。然后测量ROI区域范围内的最高温、最低温和平均温等参数信息。由于目标成像边界的不规则，手动设置矩形、圆形、椭圆形的规则ROI后，由于ROI区域内一般包含部分背景区域，所以测量目标的最高温、最低温和平均温等参数并不能准确反映目标的真实温度。手动设置多边形ROI，用线段连接包围被测目标，不但难以完全与目标边缘准确匹配，并且容易形成毛刺，而且耗时久、效率低。手持红外测温设备在使用时，受手抖动的影响，测温目标易脱离ROI区域，给使用带来很大不方便，影响测温的准确性。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供可避免抖动干扰的红外热成像目标跟踪的测温方法及系统。本专利技术基于ROI区域设置进行目标跟踪，并结合目标轮廓初始化的水平集分割提取温度。本专利技术提供的可避免抖动干扰的红外热成像目标跟踪的测温方法，包括：S1：在目标图像上手动选择与目标轮廓接近的规则ROI区域；S2：对ROI区域内目标进行边缘检测，提取边缘轮廓及纹理细节；利用扫描填充法从边缘轮廓中获取封闭的目标轮廓；S3：将步骤S2所获取的目标轮廓作为水平集的初始曲线，将初始曲线离散化，结合离散化的初始曲线C和目标图像，利用基于水平集的活动轮廓模型进行迭代，获取精确的目标区域；S4：统计步骤S3所获取目标区域内的温度值，获得目标的最高温、最低温和平均温。进一步的，ROI区域为矩形框。进一步的，步骤S2中，利用Canny边缘检测算子进行边缘检测，提取单像素的边缘轮廓。进一步的，步骤S2中，利用扫描填充法从边缘轮廓中获取封闭的目标轮廓，具体为：201:利用垂直扫描线对边缘轮廓进行从上到小扫描，获得垂直扫描填充结果；202：利用水平扫描线对边缘轮廓进行从左到右扫描，获得水平扫描填充结果；203：将垂直扫描填充结果和水平扫描填充结果进行逻辑“或”运算，得到封闭的目标轮廓。进一步的，步骤S3中，利用基于水平集的活动轮廓模型进行迭代，具体包括：S301：遍历目标图像中像素点，获得各像素点到曲线C的最短有向距离u(x,y)，见式(1)：式(1)中，d[(x,y),C]表示像素p(x,y)到曲线C的最短距离，当像素点p(x,y)位于曲线C的内部，则最短有向距离为-d[(x,y),C]，反之为d[(x,y),C]；S302：根据目标图像梯度信息和预设的速度函数，使每个像素点的u(x,y)沿着能量最小化的方向演化；S303：根据子步骤S302演化后的曲线，再次遍历目标图像中像素点p(x,y)，判断其u(x,y)是否为零，如果为0，则保存该像素点坐标；S304：获取所有u(x,y)＝＝0的像素点，所构成曲线即精确的目标轮廓；本专利技术测温方法还包括：S5：将步骤S2所获得的封闭的目标轮廓作为目标跟踪的初始模板，实时检测目标轮廓与初始模板是否一致，若不一致，则认为目标位置发生移动，利用跟踪技术重新定位目标，对重新定位的目标图像自动确定ROI区域，基于新的ROI区域执行步骤S2～S4。本专利技术提供的可避免抖动干扰的红外热成像目标跟踪的测温系统，包括：第一模块，用来在目标图像上手动选择与目标轮廓接近的规则ROI区域；第二模块，用来对ROI区域内目标进行边缘检测，提取边缘轮廓及纹理细节；利用扫描填充法从边缘轮廓中获取封闭的目标轮廓；第三模块，用来将第二模块所获取的目标轮廓作为水平集的初始曲线，将初始曲线离散化，结合离散化的初始曲线C和目标图像，利用基于水平集的活动轮廓模型进行迭代，获取精确的目标区域；第四模块，用来统计第三模块所获取目标区域内的温度值，获得目标的最高温、最低温和平均温。和现有技术相比，本专利技术具有如下特点和有益效果：(1)现有ROI区域的设置选取如果是规则形状，很难准确定义到目标边界；如果是多边形，则存在操作繁琐、有毛刺、耗时长等问题。本专利技术先以规则形状限定范围，做目标边缘检测提取初始轮廓，为避免目标外轮廓边缘不构成封闭区域，用扫描法获取目标的外轮廓，作为水平集的初始轮廓；然后用活动轮廓算法实现轮廓的精确自动定位，操作简单，定位准确。这样可以确保获得目标温度精确，排除了背景温度干扰。(2)本专利技术方法可对目标进行实时跟踪，及时更新目标精确封闭区域，可以避免当使用便携红外测温设备时，由于手抖动造成测温失效；也可避免因测温目标移动造成测温失效。附图说明图1为本专利技术方法的流程示意图；图2为具体实施方式中手动设置矩形ROI的示意图；图3为具体实施方式中封闭目标轮廓示意图。具体实施方式本专利技术先以规则形状来限定范围，做目标边缘检测提取初始轮廓，为避免目标外轮廓边缘不构成封闭区域，用扫描法获取目标的外轮廓，作为水平集的初始轮廓；然后用活动轮廓算法实现轮廓的精确自动定位，操作简单，定位准确。这样可以确保获得目标温度精确，排除了背景温度干扰。采用本专利技术方法对目标进行实时跟踪，及时更新目标精确封闭区域，可以避免当使用便携红外测温设备时，由于手抖动造成测温失效；也可避免因测温目标移动造成测温失效。下面将结合附图来描述本专利技术的具体实施方式。本专利技术红外热成像目标跟踪的测温方法的具体步骤如下：S1：初始化目标轮廓。根据目标成像尺寸，手动选择与目标成像轮廓接近的规则形状的ROI模板，限定目标的初始区域，该初始区域内包括完整的目标。本具体实施方式中初始区域为矩形框，见图2所示。S2：对初始区域内成像进行边缘检测，提取轮廓及纹理细节。具体可利用Canny边缘检测算子提取成像连续的单像素边缘轮廓。由于红外热成像会因场景中温度渐变，导致可能缺乏完整闭合的轮廓，为了使目标的轮廓构成封闭区域，利用扫描填充法从边缘轮廓中获取封闭的目标轮廓，作为水平集的初始曲线。扫描填充法提取目标轮廓的具体过程如下：201：垂直扫描填充：利用垂直扫描线从上到下扫描由多条首尾相连的线段构成的多边形，该多边形即利用边缘绝缘检测算法提取的边缘轮廓。每根垂直扫描线与多边形的某些边产生一系列交点。将交点按横坐标递增排序，排序后横坐标相同的两交点两两一对，分别作为一条垂直线段的两个端点。当所有列扫描完毕，得到垂直扫描线段集合，即垂直扫描填充结果。202：水平扫描填充：参照子步骤201，利用水平扫描线从左到右扫描由多条首尾相连的线段构成的多边形，将交点按纵坐标递增排本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.可避免抖动干扰的红外热成像目标跟踪的测温方法，其特征是，包括：/nS1：在目标图像上手动选择与目标轮廓接近的规则ROI区域；/nS2：对ROI区域内目标进行边缘检测，提取边缘轮廓及纹理细节；利用扫描填充法从边缘轮廓中获取封闭的目标轮廓；/nS3：将步骤S2所获取的目标轮廓作为水平集的初始曲线，将初始曲线离散化，结合离散化的初始曲线C和目标图像，利用基于水平集的活动轮廓模型进行迭代，获取精确的目标区域；/nS4：统计步骤S3所获取目标区域内的温度值，获得目标的最高温、最低温和平均温。/n

【技术特征摘要】
1.可避免抖动干扰的红外热成像目标跟踪的测温方法，其特征是，包括：
S1：在目标图像上手动选择与目标轮廓接近的规则ROI区域；
S2：对ROI区域内目标进行边缘检测，提取边缘轮廓及纹理细节；利用扫描填充法从边缘轮廓中获取封闭的目标轮廓；
S3：将步骤S2所获取的目标轮廓作为水平集的初始曲线，将初始曲线离散化，结合离散化的初始曲线C和目标图像，利用基于水平集的活动轮廓模型进行迭代，获取精确的目标区域；
S4：统计步骤S3所获取目标区域内的温度值，获得目标的最高温、最低温和平均温。


2.如权利要求1所述的可避免抖动干扰的红外热成像目标跟踪的测温方法，其特征是：
所述规则ROI区域为矩形框。


3.如权利要求1所述的可避免抖动干扰的红外热成像目标跟踪的测温方法，其特征是：
步骤S2中，利用Canny边缘检测算子进行边缘检测，提取单像素的边缘轮廓。


4.如权利要求1所述的可避免抖动干扰的红外热成像目标跟踪的测温方法，其特征是：
步骤S2中，利用扫描填充法从边缘轮廓中获取封闭的目标轮廓，具体为：
201:利用垂直扫描线对边缘轮廓进行从上到小扫描，获得垂直扫描填充结果；
202：利用水平扫描线对边缘轮廓进行从左到右扫描，获得水平扫描填充结果；
203：将垂直扫描填充结果和水平扫描填充结果进行逻辑或运算，得到封闭的目标轮廓。


5.如权利要求1所述的可避免抖动干扰的红外热成像目标跟踪的测温方法，其特征是：
步骤S3中，利用基于水平集的活动轮廓模型进行迭代，具体包括：
S301：遍历目标图像中像素点，获得各像素点到曲线C的最短有向距离...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙国强，
申请(专利权)人：武汉智谱科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42