थर्मल इमेजिंग कैमरे की छवि प्रसंस्करण इकाई

थर्मल इमेजिंग की जटिल प्रणाली में कैमराप्रसंस्करण इकाई एक कुशल कारीगर के रूप में कार्य करती है, जो सिग्नल प्रसंस्करण इकाई द्वारा आउटपुट किए गए डिजिटल संकेतों को सावधानीपूर्वक तराशती है, उन्हें सहज, स्पष्ट और तापमान-समृद्ध थर्मल छवियों में परिवर्तित करती है, जो विभिन्न क्षेत्रों में थर्मल इमेजिंग तकनीक के प्रभावी अनुप्रयोग के लिए महत्वपूर्ण समर्थन है।

हालाँकि सिग्नल प्रोसेसिंग यूनिट से डिजिटल सिग्नल को प्रारंभिक रूप से शोरमुक्त, प्रवर्धित और एनालॉग-टू-डिजिटल रूपांतरण पूरा कर लिया गया है, फिर भी छवियों में कम कंट्रास्ट और धुंधले विवरण जैसी समस्याएं हो सकती हैं। इमेज प्रोसेसिंग यूनिट छवि की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए इमेज एन्हांसमेंट तकनीकों का उपयोग करती है। हिस्टोग्राम इक्वलाइजेशन द्वारा, छवि की ग्रे-लेवल डायनेमिक रेंज का विस्तार किया जाता है, जिससे छवि में उज्ज्वल और अंधेरे के विवरण को अधिक स्पष्ट रूप से प्रस्तुत किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, औद्योगिक उपकरण थर्मल इमेजिंग निरीक्षण में, उपकरण के सतह के तापमान में सूक्ष्म अंतर, जो मूल रूप से मुश्किल होते हैं, हिस्टोग्राम इक्वलाइजेशन प्रसंस्करण के बाद विभिन्न तापमान क्षेत्रों के साथ स्पष्ट रूप से प्रस्तुत किए जा सकते हैं, जिससे कर्मचारियों के लिए संभावित गलती बिंदुओं का जल्दी से पता लगाना सुविधाजनक हो जाता है।

इन्फ्रारेड विकिरण के लिए इन्फ्रारेड सेंसर के प्रत्येक पिक्सेल की प्रतिक्रिया पूरी तरह से सुसंगत नहीं है, जिससे इमेजिंग छवियों में असमान चमक और शोर कलाकृतियों जैसी समस्याएं हो सकती हैं। छवि प्रसंस्करण इकाई इन त्रुटियों को खत्म करने के लिए गैर-समानता सुधार करेगी। दो-बिंदु सुधार विधि के आधार पर, ज्ञात उच्च निम्न तापमान संदर्भ स्रोतों के मामले में, संदर्भ स्रोत के लिए सेंसर की प्रतिक्रिया को एक सुधार मॉडल स्थापित करने के लिए मापा जाता है, और प्रत्येक पिक्सेल के आउटपुट सिग्नल को यह सुनिश्चित करने के लिए सही किया जाता है कि छवि में समान तापमान क्षेत्र लगातार चमक और रंग प्रस्तुत करता है, जिससे तापमान माप की सटीकता में सुधार होता है।

वस्तुओं के वितरण को अधिक सहजता से प्रदर्शित करने के लिए, छवि प्रसंस्करण इकाई प्रत्येक पिक्सेल के डिजिटल संकेतों के अनुरूप तापमान मानों को मैप करती है और उन्हें विज़ुअलाइज़ किए गए रंग या ग्रे-लेवल मानों में परिवर्तित करती है। इन-कलर प्रोसेसिंग, प्रीसेट तापमान-रंग मैपिंग टेबल के अनुसार, अलग-अलग तापमान रेंज अलग-अलग रंगों के अनुरूप होती हैं, जैसे कि कम तापमान वाले क्षेत्रों को दर्शाने के लिए नीले रंग का उपयोग करना और उच्च तापमान वाले क्षेत्रों को लाल रंग का उपयोग करना, जिससे तापमान वितरण एक नज़र में स्पष्ट हो जाता है। मेडिकल थर्मल इमेजिंग डायग्नोसिस में, डॉक्टर छद्म रंग थर्मल इमेज के माध्यम से मानव शरीर के असामान्य तापमान वाले क्षेत्रों का जल्दी से पता लगा सकते हैं, जिससे रोग निदान में सहायता मिलती है।

कुछ उच्च-स्तरीय थर्मल इमेजिंग अनुप्रयोगों में, इमेज प्रोसेसिंग यूनिट में इमेज फ़्यूज़न और ऑब्जेक्ट पहचान फ़ंक्शन होते हैं। इमेज फ़्यूज़न थर्मल इमेजिंग छवियों का दृश्य प्रकाश छवियों के साथ फ़्यूज़न है, जो तापमान सूचना वस्तुओं और वस्तुओं की उपस्थिति और आसपास के वातावरण के स्पष्ट दृश्य दोनों को प्राप्त करने के लिए दोनों के लाभों को मिलाता है। सुरक्षा निगरानी में, यह सुरक्षा कर्मियों को निगरानी दृश्य की अधिक व्यापक समझ रखने की अनुमति देता है। थर्मल छवियों में लक्ष्य वस्तुओं की पहचान और वर्गीकरण करने के लिए मान्यता कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) जैसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करती है। जंगल की आग की निगरानी में, यह स्वचालित रूप से आग के स्रोतों और धुएं को पहचान सकता है, और समय पर अलार्म जारी कर सकता है।