一种幽光高温工业内窥镜取像方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种幽光高温工业内窥镜取像方法及系统，通过获取工业炉窑内的数字图像，并构成原始视频流，对原始视频流进行三维梳状滤波，对三维梳状滤波后的视频流进行高亮视频合成，获得高亮视频流以及对高亮视频流中的图像帧进行白平衡处理，从而获得高质量的炉内图像，解决了在极弱光条件下，工业炉窑内图像成像亮度不足、细节模糊、轮廓不清的技术问题，且设计的保真度函数、一致性函数和正则化函数，利用了优化图像与原图像的强相关性，达到了在保证增强图像亮度的同时，消除增强图像中出现的重影的目的，有效地提高了增强图像的图像质量。图像质量。图像质量。

【技术实现步骤摘要】
一种幽光高温工业内窥镜取像方法及系统


[0001]本专利技术主要涉及高温工业内窥镜
，特指一种幽光高温工业内窥镜取像方法及系统。

技术介绍

[0002]工业炉窑是重要的工业生产设备，被广泛应用于诸如建材、冶金、化工等领域，其运行的好坏、效率的高低对产品以及环境都会带来很大的影响。要保证炉窑稳定高效地运行，对其进行监控是一个必不可少的环节。其中，通过高温工业内窥镜对炉窑内部进行成像是一种重要的炉窑监控手段。然而，由于炉窑内环境复杂、光照条件差，对于传统的成像手段，难以采集到满意的炉内图像，无法获取有效的图像用于指导操作人员，难以应用于炉窑的生产监控。为此，设计一种能在极弱光(照度低于0.0001Lux)条件下采集炉窑内图像的工业内窥镜图像采集方法，为生产操作人员提供高质量的炉内运行图像，用于指导生产，根据炉内情况及时做出调整，保障炉窑的稳定运行，提高生产效率。
[0003]目前工业内窥镜主要可分为无光源类型和有光源类型。
[0004]无光源型工业内窥镜直接利用炉窑内的光照条件进行成像，没有额外的光源补充。如不进行其他处理，这种类型的工业内窥镜将无法应用于极弱光环境的炉窑内的可靠成像。对于无光源类型的内窥镜成像方法的处理有从成像原理进行处理的，这种处理主要是通过红外成像的方法获得炉窑内的红外图像来反映炉窑内的信息；也有从成像后处理上进行的，这种方式主要是通过算法对图像进行增强处理，来提高低照度环境中的图像质量。
[0005]有光源型内窥镜采用在前端加装光源的方式，为工作环境补充光源，来提高内窥镜的成像质量。然而，由于炉窑内的环境复杂，单单通过前端的一组LED灯进行补光，会出现光线分散、光损严重等问题，无法为炉窑内的成像提供足够的亮度，对于成像的质量提升作用不大。不仅如此，在炉窑内的高温、高腐蚀环境下，LED的寿命也会收到很大的影响。因此这类成像设备并不适用于炉窑内的成像。
[0006]专利公开号CN109031646B的专利是一种同时利用红外光和可见光获取炉窑内部图像信息的工业内窥镜。这项专利通过分光器将取像镜头捕捉到的炉内光线分为红外光和可见光，并分别经过成像管送到对应的成像芯片上来分别获取红外和可见光的数字图像，并传送到上位机。利用这一方法，可以克服炉窑内高温、高粉尘的恶劣环境的影响，获得炉窑内部的图像信息，并且在照度较低的情况下也可以通过红外成像部分获得炉窑内的红外图像信息，用于指导生产人员进行操作。不仅如此，这一方法还可以通过红外图像获取炉窑内的温度信息。所获取到的这些图像信息可以通过上位机获取和利用景深信息来实现三维重构的在线监测功能。但是由于红外图像的轮廓和纹理等细节信息较少，所以该方法在极弱光环境中仅能得到的红外图像提供的信息并不充分，可靠性会有所下降。
[0007]专利公开号CN105913404A的专利提出了一种基于帧累计的低照度成像方法。这种方法通过对同一场景获取到的多帧图像进行处理，来提高这一场景图像的信噪比和辨识度，增加低照度条件下的图像质量。该方法具体为：先对图像进行预处理，具体包括白平衡
处理、去马赛克、色彩校正和转RGB格式图像；进行完预处理后，会对图像进行Surf特征点匹配，来对图像进行配准；之后对得到的多帧图像进行加权累加，并且每幅图像的权值相同，来保证处理得到的图像不会出现过曝；最后将得到的图像进行Gamma矫正，得到矫正后的图像，这就是通过这一方法最后获得到的图像。通过这一方法获得的图像在信噪比、亮度方面会有提高，并且能够提高清晰度，但是，如果在照度极低的情况下(如幽光环境，照度低于0.0001Lux)，通过这一方法也难以得到亮度足够的图像，并且对多帧图像的叠加可能会使增强图像中出现重影，降低了增强图像的质量。
[0008]专利公开号CN203838405U的专利提出了一种设有照明补偿的工业内窥镜探头。这一套成像装置在取像摄像头周围有一圈LED灯用于为被窥环境增加光照，来提高环境中的反射光强度，增加进入摄像头中的反射光，以此来增强成像亮度，提高成像质量。这套装置的体积不大，采用电池对LED灯组进行供电。而这两点也决定了这套装置所能加入的LED灯数量不大，因此LED灯组为炉窑中提供的光补偿量较为有限。再者，由于炉窑内的高粉尘环境，LED灯组提供的光照会被粉尘分散，导致光照难以补偿到感兴趣的部分，作用效果十分有限。且由于采用电池对LED灯组进行供电，LED灯的续航时间不会很长，这也不适用于进行长期的视频拍摄。且由于炉窑内温度高、环境复杂，对LED灯和电池的工作均不利，且有可能带来危险。因此，这一套取像方式也不适用于在高温幽光的炉窑内进行取像。

技术实现思路

[0009]本专利技术提供的幽光高温工业内窥镜取像方法及系统，解决了在极弱光条件下，工业炉窑内图像成像亮度不足、细节模糊、轮廓不清的技术问题。
[0010]为解决上述技术问题，本专利技术提出的幽光高温工业内窥镜取像方法包括：
[0011]获取工业炉窑内的数字图像，并构成原始视频流；
[0012]对原始视频流进行三维梳状滤波；
[0013]对三维梳状滤波后的视频流进行高亮视频合成，获得高亮视频流；
[0014]对高亮视频流中的图像帧进行白平衡处理，从而获得高质量的炉内图像。
[0015]进一步地，对三维梳状滤波后的视频流进行高亮视频合成，获得高亮视频流包括：
[0016]采集三维梳状滤波后的视频流中的视频帧，视频帧包括当前视频帧以及与当前视频帧相邻的视频帧；
[0017]对视频帧进行非线性变换；
[0018]对非线性变换后的视频帧进行叠加，获得增强图像；
[0019]对增强图像采用最大后验模型进行优化，获得合成视频帧，从而获得高亮视频流。
[0020]进一步地，对视频帧进行非线性变换的计算公式为：
[0021][0022]其中，P
y
和P
x
分别表示变换后的灰度值和变换前的灰度值，n用来控制亮度的整体提高程度，且n＝2。
[0023]进一步地，对增强图像采用最大后验模型进行优化，获得合成视频帧包括：
[0024]计算保真度函数，其中保真度函数的计算公式为：
[0025][0026]其中，ψ(O
t
,Y
j
)为保真度函数，用来衡量t时刻优化图像O
t
和j时刻增强图像Y
j
的相似性，为O
t
和Y
j
的联合分布的方差，B和D分别表示模糊矩阵和下采样矩阵，S表示协方差矩阵，表示t时刻的优化图像O
t
到j时刻的增强图像Y
j
的运动补偿矩阵；
[0027]计算一致性函数，其中一致性函数的计算公式为：
[0028][0029]其中，表示t
‑
1时刻的输出优化图像，表示一致性函数，衡量t时刻的优化图像O
t
和t
‑
1时刻的输出优化图像之间的相似性，是O...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种幽光高温工业内窥镜取像方法，其特征在于，所述方法包括：获取工业炉窑内的数字图像，并构成原始视频流；对原始视频流进行三维梳状滤波；对三维梳状滤波后的视频流进行高亮视频合成，获得高亮视频流；对高亮视频流中的图像帧进行白平衡处理，从而获得高质量的炉内图像。2.根据权利要求1所述的幽光高温工业内窥镜取像方法，其特征在于，对三维梳状滤波后的视频流进行高亮视频合成，获得高亮视频流包括：采集三维梳状滤波后的视频流中的视频帧，所述视频帧包括当前视频帧以及与当前视频帧相邻的视频帧；对视频帧进行非线性变换；对非线性变换后的视频帧进行叠加，获得增强图像；对增强图像采用最大后验模型进行优化，获得合成视频帧，从而获得高亮视频流。3.根据权利要求2所述的幽光高温工业内窥镜取像方法，其特征在于，对视频帧进行非线性变换的计算公式为：其中，P
y
和P
x
分别表示变换后的灰度值和变换前的灰度值，n用来控制亮度的整体提高程度，且n＝2。4.根据权利要求2或3所述的幽光高温工业内窥镜取像方法，其特征在于，对增强图像采用最大后验模型进行优化，获得合成视频帧包括：计算保真度函数，其中保真度函数的计算公式为：其中，ψ(O
t
,Y
j
)为保真度函数，用来衡量t时刻优化图像O
t
和j时刻增强图像Y
j
的相似性，为O
t
和Y
j
的联合分布的方差，B和D分别表示模糊矩阵和下采样矩阵，S表示协方差矩阵，表示t时刻的优化图像O
t
到j时刻的增强图像Y
j
的运动补偿矩阵；计算一致性函数，其中一致性函数的计算公式为：其中，表示t
‑
1时刻的输出优化图像，表示一致性函数，衡量t时刻的优化图像O
t
和t
‑
1时刻的输出优化图像之间的相似性，是O
t
和的联合分布的方差，是t时刻优化图像O
t
到t
‑
1时刻的输出优化图像的运动补偿矩阵；计算正则化函数，其中正则化函数的计算公式为：
其中，L(O
t
)为正则化函数，P为移动窗口的大小，α用于约束优化图像的平滑程度，H
l
和V
j
表示将t时刻优化图像O
t
在水平和垂直方向上分别移动l和j像素的算子；根据保真度函数、一致性函数和正则化函数，获得优化图像O
t
的后验概率，且后验概率的计算公式为：其中，p(O
t
)是优化图像O
t
的后验概率，r为输出优化图像使用的原视频在t时刻前的视频图像帧数，b为输出优化图像使用的原视...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈致蓬，黄嘉庆，桂卫华，阳春华，蒋朝辉，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：