一种高光谱成像化学气体检测识别方法，本发明专利技术涉及化学气体检检测识别方法。本发明专利技术解决了现有的基于化学方法对化学气体的检测和识别的方法需要到现场取样和检测速度慢的技术问题。本发明专利技术先在被检测地区无化学气体时拍摄光谱图像，得到背景的像素向量，再从化学气体光谱库中得到被检测化学气体光谱向量，然后对被检测地区拍摄光谱图像，并用滤波器滤波，将滤波器的输出值按大小顺序排列，再设定化学气体的门限，将滤波器的输出值和化学气体的门限输入判决器，记录大于门限的滤波器的输出值，得到含有化学气体的像素集合；将含有化学气体的像素利用最小化马氏距离的方式判断，识别出气体类别。可用于对化工厂污染气体排放的检测和环境监测领域。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于化学气体检测识别方法。
技术介绍
高光谱成像是在电磁波波谱的光谱波段获取高的光谱分辨率的图像信息的过程。 高光谱图像同时包含了观测场景中的空间信息和光谱信息，具有“图谱合一”的特性。图像中的每一个像素都是一个高维向量，向量的每一维表示在一个光谱波段。由于高光谱图像具有光谱分辨率高、信息量大的优点，可大大提高在目标检测过程中对目标进行定性和定量分析的能力，在民用和军事领域的许多方面已体现出了巨大的应用价值。世界各地化学气体泄漏事件时有发生，现有的基于化学方法对化学气体的检测和识别的方法，都要到泄漏现场取样，对工作人员的身体造成伤害，而且检测速度慢，不利于对事故的及时处理。
技术实现思路
本专利技术是要解决现有的基于化学方法对化学气体的检测和识别的方法需要到现场取样和检测速度慢的技术问题，而提供。本专利技术的按以下步骤进行步骤一在被检测地区无化学气体时，用红外线摄像装置采用波长为8μπι 13 μ m内的至少三个不同波段拍摄具有K个像素的图像，每一个波段拍摄一张图像，由这些图像的对应的像素点获得背景的K个像素向量xk，其中k= 1,2,3,……，K;K是整幅图像的像素个数；-1 ^步骤二 用…ζ^Σ3^计算背景的像素向量Xk的均值的极大似然估计值A再权利要求1. ，其特征在于高光谱成像化学气体检测识别方法按以下步骤进行步骤一在被检测地区无化学气体时，用红外线摄像装置采用波长为8 μ m 13 μ m内的至少三个不同波段拍摄具有K个像素的图像，每一个波段拍摄一张图像，由这些图像的对应的像素点获得背景的K个像素向量xk，其中k= 1,2,3,……，K;K表示整幅图像的像素个数；2.根据权利要求1所述的，其特征在于步骤十八中计算出每个检测出化学气体的像素所对应的空间坐标的方法为根据高光谱传感器的空间分辨率和拍摄位置，计算出每个检测出化学气体的像素所对应的空间坐标全文摘要，本专利技术涉及化学气体检检测识别方法。本专利技术解决了现有的基于化学方法对化学气体的检测和识别的方法需要到现场取样和检测速度慢的技术问题。本专利技术先在被检测地区无化学气体时拍摄光谱图像，得到背景的像素向量，再从化学气体光谱库中得到被检测化学气体光谱向量，然后对被检测地区拍摄光谱图像，并用滤波器滤波，将滤波器的输出值按大小顺序排列，再设定化学气体的门限，将滤波器的输出值和化学气体的门限输入判决器，记录大于门限的滤波器的输出值，得到含有化学气体的像素集合；将含有化学气体的像素利用最小化马氏距离的方式判断，识别出气体类别。可用于对化工厂污染气体排放的检测和环境监测领域。文档编号G01N21/25GK102331402SQ201110146379公开日2012年1月25日 申请日期2011年6月1日 优先权日2011年6月1日专利技术者王师哲, 谷延锋 申请人:哈尔滨工业大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．一种高光谱成像化学气体检测识别方法，其特征在于高光谱成像化学气体检测识别方法按以下步骤进行：步骤一：在被检测地区无化学气体时，用红外线摄像装置采用波长为８μｍ～１３μｍ内的至少三个不同波段拍摄具有Ｋ个像素的图像，每一个波段拍摄一张图像，由这些图像的对应的像素点获得背景的Ｋ个像素向量ｘｋ，其中ｋ＝１，２，３，……，Ｋ；Ｋ表示整幅图像的像素个数；步骤二：用计算背景的像素向量ｘｋ的均值的极大似然估计值再用计算背景的像素向量ｘｋ的方差的极大似然估计矩阵其中为像素向量ｘｋ的转置向量；步骤三：对于Ｎ种需要检测的目标化学气体，根据化学气体光谱库中的数据，得到气体光谱库中化学气体光谱向量ｓｉ，其中ｉ＝１，２，３，……，Ｎ；步骤四：在被检测地区，用红外线摄像装置采用波长为８μｍ～１３μｍ内的至少三个不同波段拍摄具有Ｋ个像素的图像，每一个波段拍摄一张图像，由这些图像的对应的像素点获得被检测地区的Ｋ个像素向量ｚｊ，其中ｊ＝１，２，３，……，Ｋ；步骤五：先令ｉ＝１；步骤六：利用（ｍａｔｈ）??（ｍｒｏｗ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）ｙ（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）ｉ（／ｍｉ）?（ｍｏ），（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｊ（／ｍｉ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｓｕｂ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｆｒａｃ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｓｕｂｓｕｐ）?（ｍｉ）ｓ（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｉ（／ｍｉ）?（ｍｉ）Ｔ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂｓｕｐ）?（ｍｓｕｂｓｕｐ）?（ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）＆Ｓｉｇｍａ；（／ｍｉ）?（ｍｏ）＾（／ｍｏ）?（／ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）ｂ（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｎ）１（／ｍｎ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｓｕｂｓｕｐ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）ｚ（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｊ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）＆ｍｕ；（／ｍｉ）?（ｍｏ）＾（／ｍｏ）?（／ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）ｂ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｓｕｂｓｕｐ）?（ｍｉ）ｓ（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｉ（／ｍｉ）?（ｍｉ）Ｔ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂｓｕｐ）?（ｍｓｕｂｓｕｐ）?（ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）＆Ｓｉｇｍａ；（／ｍｉ）?（ｍｏ）＾（／ｍｏ）?（／ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）ｂ（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｎ）１（／ｍｎ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｓｕｂｓｕｐ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）ｓ（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｉ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｆｒａｃ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍａｔｈ）对步骤四得到的Ｋ个像素向量ｚｊ计算滤波器的输出值ｙｉ，１，ｙｉ，２，ｙｉ，３，……ｙｉ，ｊ－１，ｙｉ，ｊ，ｙｉ，ｊ＋１，……，ｙｉ，ｋ并按从大到小的顺序排列，再计算前［αＫ］个输出值的均值的极大似然估计值Ｅ［Ｙ］和方差的极大似然估计值Ｖａｒ［Ｙ］，同时将第［αＫ］个输出值记为ｕｉ；其中为矩阵的逆阵；α＝５％～１０％；步骤七：利用（ｍａｔｈ）??（ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）Ｅ（／ｍｉ）?（ｍｏ）［（／ｍｏ）?（ｍｉ）Ｙ（／ｍｉ）?（ｍｏ）］（／ｍｏ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｆｒａｃ）?（ｍｉ）＆ｓｉｇｍａ；（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｎ）１（／ｍｎ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｉ）＆ｘｉ；（／ｍｉ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｆｒａｃ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍａｔｈ）和（ｍａｔｈ）??（ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）Ｖａｒ（／ｍｉ）?（ｍｏ）［（／ｍｏ）?（ｍｉ）Ｙ（／ｍｉ）?（ｍｏ）］（／ｍｏ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｆｒａｃ）?（ｍｓｕｐ）?（ｍｉ）＆ｓｉｇｍａ；（／ｍｉ）?（ｍｎ）２（／ｍｎ）?（／ｍｓｕｐ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｓｕｐ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｎ）１（／ｍｎ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｉ）＆ｘｉ；（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｎ）２（／ｍｎ）?（／ｍｓｕｐ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｎ）１（／ｍｎ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｎ）２（／ｍｎ）?（ｍｉ）＆ｘｉ；（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｆｒａｃ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍａｔｈ）计算出参数σ和ξ；再用于检测第ｉ种化学气体的门限（ｍａｔｈ）??（ｍｒｏｗ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）＆ｅｔａ；（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｉ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）ｕ（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｉ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（ｍｏ）＋（／ｍｏ）?（ｍｆｒａｃ）?（ｍｉ）＆ｓｉｇｍａ；（／ｍｉ）?（ｍｉ）＆ｘｉ；（／ｍｉ）?（／ｍｆｒａｃ）?（ｍｏ）［（／ｍｏ...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：谷延锋，王师哲，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：93
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