واحد پردازش تصویر دوربین تصویربرداری حرارتی

در سیستم پیچیده یک تصویربرداری حرارتی دوربینواحد پردازش به عنوان یک صنعتگر ماهر عمل می کند، سیگنال های دیجیتالی خروجی توسط واحد پردازش سیگنال را به دقت حک می کند، آنها را به تصاویر حرارتی بصری، واضح و غنی از دما تبدیل می کند، که پشتیبانی بسیار مهمی برای کاربرد موثر فناوری تصویربرداری حرارتی در زمینه های مختلف است.

اگرچه سیگنال‌های دیجیتال واحد پردازش سیگنال قبلاً حذف نویز، تقویت شده و تبدیل آنالوگ به دیجیتال کامل شده است، اما ممکن است تصاویر همچنان مشکلاتی مانند کنتراست کم و جزئیات تار داشته باشند. واحد پردازش تصویر از تکنیک های بهبود تصویر برای بهبود کیفیت تصویر استفاده می کند. با یکسان سازی هیستوگرام، محدوده دینامیکی سطح خاکستری تصویر گسترش می یابد و اجازه می دهد جزئیات روشن و تاریک در تصویر با وضوح بیشتری ارائه شود. به عنوان مثال، در بازرسی تصویربرداری حرارتی تجهیزات صنعتی، تفاوت های ظریف در دمای سطح تجهیزات، که در اصل دشوار است، می تواند به وضوح با مناطق دمایی مختلف پس از پردازش یکسان سازی هیستوگرام نشان داده شود، و کار را برای یافتن سریع نقاط خطای احتمالی راحت می کند. همچنین الگوریتم‌های فیلتر تشخیص لبه مانند عملگر لاپلاسی و فیلتر گاوسی وجود دارد که می‌تواند خطوط و جزئیات اشیا را برجسته کرده و خوانایی تصویر را افزایش دهد.

پاسخ هر پیکسل سنسور مادون قرمز به تابش مادون قرمز کاملاً سازگار نیست، که می تواند منجر به مشکلاتی مانند روشنایی ناهموار و نویز در تصاویر تصویربرداری شود. واحد پردازش تصویر تصحیح غیر یکنواختی را برای حذف این خطاها انجام می دهد. بر اساس روش تصحیح دو نقطه، در مورد منابع مرجع شناخته شده با دمای پایین بالا، پاسخ سنسور به منبع مرجع برای ایجاد یک مدل تصحیح اندازه‌گیری می‌شود و سیگنال خروجی هر پیکسل تصحیح می‌شود تا اطمینان حاصل شود که همان ناحیه دما در تصویر روشنایی و رنگ ثابتی را ارائه می‌دهد و دقت اندازه‌گیری دما را بهبود می‌بخشد.

برای نمایش واضح‌تر توزیع اشیاء، واحد پردازش تصویر مقادیر دمای مربوط به سیگنال‌های دیجیتال هر پیکسل را ترسیم می‌کند و آن‌ها را به رنگ‌های تجسمی یا مقادیر سطح خاکستری تبدیل می‌کند. پردازش درون رنگی، با توجه به جدول نگاشت دما-رنگ از پیش تعیین شده، محدوده های دمایی مختلف با رنگ های مختلف مطابقت دارد، مانند استفاده از آبی برای نشان دادن مناطق با دمای پایین و قرمز به مناطق با دمای بالا، که توزیع دما را در یک نگاه واضح می کند. در تشخیص تصویربرداری حرارتی پزشکی، پزشکان می توانند به سرعت در مورد نواحی دمای غیرعادی بدن انسان از طریق تصاویر حرارتی شبه رنگ قضاوت کنند و به تشخیص بیماری کمک کنند.

در برخی از برنامه های تصویربرداری حرارتی پیشرفته، واحد پردازش تصویر دارای عملکردهای ترکیب تصویر و تشخیص اشیا است. ادغام تصویر تلفیقی از تصاویر تصویربرداری حرارتی با تصاویر نور مرئی است که مزایای هر دو را برای به دست آوردن اشیاء اطلاعات دما و دید واضح از ظاهر اجسام و محیط اطراف ترکیب می کند. در نظارت امنیتی، این به پرسنل امنیتی اجازه می دهد تا درک جامع تری از صحنه نظارت داشته باشند. تشخیص از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای شناسایی و طبقه‌بندی اشیاء هدف در تصاویر حرارتی استفاده می‌کند. در نظارت بر آتش سوزی جنگل، می تواند به طور خودکار منابع و دود را آتش بزند و به موقع هشدار دهد.