System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种对红外热成像物体像恢复纹理信息的方法及装置制造方法及图纸_技高网

一种对红外热成像物体像恢复纹理信息的方法及装置制造方法及图纸

技术编号:41381007 阅读:3 留言:0更新日期:2024-05-20 10:22
本发明专利技术公开了一种对红外热成像物体像恢复纹理信息的方法及装置。其中,该方法包括:获取光学器件信息和传感信息;根据所述传感信息和所述光学器件信息采集偏振图像数据;根据预设模型构建算法和所述偏振图像数据计算红外热成像纹理信息;根据所述红外热成像纹理信息恢复成像图像。本发明专利技术解决了现有技术中的热成像鬼影问题解决过程需要耗费大量的计算资源,其算法复杂度高,一张图几分钟的时间消耗让这种方法几乎没有落地到工业的希望的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及红外成像修正领域,具体而言,涉及一种对红外热成像物体像恢复纹理信息的方法及装置


技术介绍

1、随着智能化科技的不断发展,人们的生活、工作、学习之中越来越多地用到了智能化设备,使用智能化科技手段,提高了人们生活的质量,增加了人们学习和工作的效率。

2、20世纪初,科学家们首次发现了红外辐射,也被称为热辐射。这是一种不可见的电磁辐射,随着热传感器、热成像管以及红外技术的发展,红外热成像技术应运而生,红外热成像技术在安防、军事和无损检测等领域均产生了重大影响。红外热成像目前的主要缺点在于“鬼影效应”:在可见光范围内成像的原理是,可见光光源的光散落到物体再反射到摄像机的接受单元中,经过处理形成图像,这些反射光携带了纹理信息。而在红外波段获取的图像有所不同,每个物体自发辐射的电磁波会掩盖携带自身纹理信息的电磁波。然而,到目前为止,高质量地解决红外热成像的鬼影问题仍然有些棘手。历史上有很多人尝试过解决类似的问题,kristan p.gurton首先在2010年尝试处理在远红外波段的斯托克斯图像,他们基于偏振光学成像,发现斯托克斯图像可以表征远红外波段热力图看不到的细节。在此研究基础上,2014年kristan p.gurton等人又给出一种基于偏振光学手段获得热成像下人脸细节信息的方法,美中不足的是由于他们使用了斯托克斯公式计算过程图,使用偏振度的图像来体现图像细节,导致只能体现偏振度变化剧烈的物体细节,而忽视了大量其他物体的纹理细节,这也导致他们的方法应用场景十分局限。随着计算成像技术的发展,2016年,有人发现可以借助偏振光学来计算物体的偏振角图像,而这种偏振角图像可以反应物体的相位信息,可以为完善纹理融合提供更丰富的过程信息。在处理同一原始图像,多层次不同位置的红外偏振过程图的时候,图像特征融合这个概念随着计算成像技术发展起来了。早在2014年,yue z等人基于金字塔算法对偏振图像提出了手工融合算法;随着ai的发展,使用机器学习或者模型进行偏振图像融合的工作也初现端倪。最近,fanglin bao等人提出建立红外热成像的成像模型,并基于这个模型设计了高光谱的采集图像的装置和对应的处理高光谱热立方的神经网络模型,进而得到红外热成像中物体的材质、温度乃至推理出纹理信息。这种方法引起了业界的轰动,它证明了红外热成像物体的材质和纹理是可以计算出来的,有很好的成像效果。美中不足的是,该方法需要耗费大量的计算资源,其算法复杂度高,一张图几分钟的时间消耗让这种方法几乎没有落地到工业的希望。

3、为此,本专利技术提出了红外热成像物体像纹理恢复方法,同样是借助偏振光学,我们和kristan p.gurton提出的恢复人脸的方法区别在于,基于自行建立的红外波段的物体辐射模型,有更完善的物体纹理恢复理论,更广泛的纹理恢复适用范围。比起fanglin bao等人提出的红外热成像的成像模型,我们的成像纹理恢复方法,不需要基于复杂多步的ai推理结果再度进行复杂计算,而是借助自行建立的红外波段的物体辐射模型和偏振光学筛选出包含有效真实纹理的图片进行计算成像,具有更快的计算速度和比肩他们成果的纹理恢复效果。


技术实现思路

1、本专利技术实施例提供了一种对红外热成像物体像恢复纹理信息的方法及装置,以至少解决现有技术中的热成像鬼影问题解决过程需要耗费大量的计算资源,其算法复杂度高,一张图几分钟的时间消耗让这种方法几乎没有落地到工业的希望的技术问题。

2、根据本专利技术实施例的一个方面,提供了一种对红外热成像物体像恢复纹理信息的方法,包括:获取光学器件信息和传感信息;根据所述传感信息和所述光学器件信息采集偏振图像数据;根据预设模型构建算法和所述偏振图像数据计算红外热成像纹理信息;根据所述红外热成像纹理信息恢复成像图像。

3、可选的,所述根据所述传感信息和所述光学器件信息采集偏振图像数据包括:将所述光学器件信息和所述传感信息输入矩阵

4、

5、中,得到所述偏振图像数聚,其中,d1~dn是n组传感信息和光学器件信息汇总的数组,t1~tn是对应不同传感信息和光学器件信息数组的对应的偏振图像数据。

6、可选的,在所述根据预设模型构建算法和所述偏振图像数据计算红外热成像纹理信息包括之前,所述方法还包括:将所述偏振图像数据进行边缘优化处理,得到优化数据。

7、可选的,所述根据所述红外热成像纹理信息恢复成像图像包括:将所述红外热成像纹理信息和原始图像数据构建恢复二元数组;根据预设恢复规则将所述恢复二元数组中的元素进行处理,得到修正图像数据。

8、根据本专利技术实施例的另一方面,还提供了一种对红外热成像物体像恢复纹理信息的装置,包括:获取模块,用于获取光学器件信息和传感信息;采集模块,用于根据所述传感信息和所述光学器件信息采集偏振图像数据;计算模块,用于根据预设模型构建算法和所述偏振图像数据计算红外热成像纹理信息;恢复模块,用于根据所述红外热成像纹理信息恢复成像图像。

9、可选的,所述采集模块包括:计算单元,用于将所述光学器件信息和所述传感信息输入矩阵

10、

11、中,得到所述偏振图像数聚,其中,d1~dn是n组传感信息和光学器件信息汇总的数组,t1~tn是对应不同传感信息和光学器件信息数组的对应的偏振图像数据。

12、可选的,所述装置还包括:优化模块,用于将所述偏振图像数据进行边缘优化处理,得到优化数据。

13、可选的,所述恢复模块包括:构建单元,用于将所述红外热成像纹理信息和原始图像数据构建恢复二元数组;处理单元,用于根据预设恢复规则将所述恢复二元数组中的元素进行处理,得到修正图像数据。

14、根据本专利技术实施例的另一方面,还提供了一种非易失性存储介质,所述非易失性存储介质包括存储的程序,其中,所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行一种对红外热成像物体像恢复纹理信息的方法。

15、根据本专利技术实施例的另一方面,还提供了一种电子装置,包含处理器和存储器;所述存储器中存储有计算机可读指令,所述处理器用于运行所述计算机可读指令,其中,所述计算机可读指令运行时执行一种对红外热成像物体像恢复纹理信息的方法。

16、在本专利技术实施例中,采用获取光学器件信息和传感信息;根据所述传感信息和所述光学器件信息采集偏振图像数据;根据预设模型构建算法和所述偏振图像数据计算红外热成像纹理信息;根据所述红外热成像纹理信息恢复成像图像的方式,解决了现有技术中的热成像鬼影问题解决过程需要耗费大量的计算资源,其算法复杂度高,一张图几分钟的时间消耗让这种方法几乎没有落地到工业的希望的技术问题。

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【技术保护点】

1.一种对红外热成像物体像恢复纹理信息的方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述传感信息和所述光学器件信息采集偏振图像数据包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述根据预设模型构建算法和所述偏振图像数据计算红外热成像纹理信息包括之前,所述方法还包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述红外热成像纹理信息恢复成像图像包括:

5.一种对红外热成像物体像恢复纹理信息的装置,其特征在于,包括:

6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述采集模块包括:

7.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:

8.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述恢复模块包括:

9.一种非易失性存储介质,其特征在于,所述非易失性存储介质包括存储的程序,其中,所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。

10.一种电子装置,其特征在于,包含处理器和存储器;所述存储器中存储有计算机可读指令,所述处理器用于运行所述计算机可读指令,其中,所述计算机可读指令运行时执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种对红外热成像物体像恢复纹理信息的方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述传感信息和所述光学器件信息采集偏振图像数据包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述根据预设模型构建算法和所述偏振图像数据计算红外热成像纹理信息包括之前,所述方法还包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述红外热成像纹理信息恢复成像图像包括:

5.一种对红外热成像物体像恢复纹理信息的装置,其特征在于,包括:

6.根据权利要求5所述的装置,其特...

【专利技术属性】
技术研发人员:袁潮郭红莲胡书赫
申请(专利权)人:北京拙河科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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