Unidad de procesamiento de imágenes de la cámara termográfica

创建于02.18
En el complejo sistema de imagen termográfica cámara, la unidad de procesamiento actúa como un artesano experto, tallando cuidadosamente las señales digitales emitidas por la unidad de procesamiento de señales, convirtiéndolas en imágenes térmicas intuitivas, claras y ricas en temperatura, un soporte crucial para la aplicación efectiva de la tecnología de imágenes térmicas en varios campos.
Proceso de procesamiento de imágenes:
Mejora de imagen
Aunque las señales digitales de la unidad de procesamiento de señales se han eliminado de ruido, amplificado y completado la conversión de analógico a digital de manera preliminar, las imágenes aún pueden tener problemas como bajo contraste y detalles borrosos. La unidad de procesamiento de imágenes utiliza técnicas de mejora de imágenes para mejorar la calidad de la imagen. Mediante la ecualización de histograma, se amplía el rango dinámico de nivel de gris de la imagen, lo que permite que los detalles de las partes brillantes y oscuras de la imagen se presenten con mayor claridad. Por ejemplo, en la inspección de imágenes térmicas de equipos industriales, las diferencias sutiles en la temperatura de la superficie del equipo, que son difíciles de detectar originalmente, se pueden presentar claramente con diferentes regiones de temperatura después del procesamiento de ecualización de histograma, lo que facilita que el personal localice rápidamente los posibles puntos de falla. También existen algoritmos de filtrado de detección de bordes, como el operador laplaciano y el filtro gaussiano, que también pueden resaltar los contornos y detalles de los objetos, mejorando la legibilidad de la imagen.
Corrección de no unidad
La respuesta de cada píxel del sensor de infrarrojos a la radiación infrarroja no es completamente uniforme, lo que puede provocar problemas como brillo desigual y artefactos de ruido en las imágenes. La unidad de procesamiento de imágenes realizará una corrección de no uniformidad para eliminar estos errores. Basándose en el método de corrección de dos puntos, en el caso de fuentes de referencia de temperatura alta y baja conocidas, se mide la respuesta del sensor a la fuente de referencia para establecer un modelo de corrección, y se corrige la señal de salida de cada píxel para garantizar que la misma área de temperatura en la imagen presente un brillo y un color uniformes, mejorando la precisión de la medición de la temperatura.
Mapeo de temperatura y procesamiento de pseudocolores
Para mostrar de forma más intuitiva la distribución de los objetos, la unidad de procesamiento de imágenes asigna los valores de temperatura correspondientes a las señales digitales de cada píxel y los convierte en valores visualizados en color o en escala de grises. En el procesamiento en color, según la tabla de asignación de temperatura-color preestablecida, los diferentes rangos de temperatura corresponden a diferentes colores, como el azul para representar las áreas de baja temperatura y el rojo para las áreas de alta temperatura, lo que permite ver claramente la distribución de la temperatura a simple vista. En el diagnóstico por imágenes térmicas médicas, los médicos pueden juzgar rápidamente las áreas de temperatura anormal del cuerpo humano a través de imágenes térmicas pseudocolor, lo que ayuda en el diagnóstico de enfermedades.
Fusión de imágenes y reconocimiento de objetos (algunas funciones avanzadas)
En algunas aplicaciones de imágenes térmicas de alta gama, la unidad de procesamiento de imágenes tiene funciones de fusión de imágenes y reconocimiento de objetos. La fusión de imágenes es la fusión de imágenes térmicas con imágenes de luz visible, combinando las ventajas de ambas para obtener tanto los objetos de información de temperatura como una visión clara de la apariencia de los objetos y el entorno circundante. En el monitoreo de seguridad, esto permite que el personal de seguridad tenga una comprensión más completa de la escena monitoreada. El reconocimiento utiliza algoritmos de aprendizaje automático, como redes neuronales convolucionales (CNN), para identificar y clasificar objetos objetivo en imágenes térmicas. En el monitoreo de incendios forestales, puede disparar automáticamente fuentes y humo, y emitir alarmas a tiempo.
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