熱画像カメラの画像処理ユニット

熱画像診断の複雑なシステムでは カメラ処理ユニットは熟練した職人として機能し、信号処理ユニットによって出力されたデジタル信号を丁寧に加工し、直感的で鮮明で温度情報に富んだ熱画像に変換します。これは、さまざまな分野で熱画像技術を効果的に応用するための重要なサポートです。

信号処理ユニットからのデジタル信号は、事前にノイズ除去、増幅、アナログからデジタルへの変換が完了していますが、画像には依然としてコントラストが低い、細部がぼやけているなどの問題が残っている可能性があります。画像処理ユニットは、画像強調技術を使用して画質を向上させます。ヒストグラム均等化により、画像のグレーレベルのダイナミックレンジが拡大され、画像内の明暗の細部をより明確に表示できます。たとえば、産業機器の熱画像検査では、本来は難しい機器の表面温度の微妙な違いを、ヒストグラム均等化処理後に異なる温度領域で明確に表示できるため、スタッフが潜在的な障害点をすばやく見つけるのに便利です。ラプラシアン演算子やガウスフィルターなどのエッジ検出フィルタリングアルゴリズムもあり、オブジェクトの輪郭や細部を強調表示して、画像の読みやすさを向上させることもできます。

赤外線センサーの各ピクセルの赤外線に対する応答は完全に一貫しているわけではなく、画像に明るさの不均一やノイズアーティファクトなどの問題を引き起こす可能性があります。画像処理ユニットは、これらのエラーを排除するために不均一性補正を実行します。2点補正法に基づいて、既知の高温低温参照ソースの場合、参照ソースに対するセンサーの応答を測定して補正モデルを確立し、各ピクセルの出力信号を補正して、画像内の同じ温度領域が一貫した明るさと色を示すようにし、温度測定の精度を向上させます。

物体の分布をより直感的に表示するために、画像処理ユニットは各ピクセルのデジタル信号に対応する温度値をマッピングし、視覚化されたカラーまたはグレーレベル値に変換します。インカラー処理では、事前に設定された温度-カラーマッピングテーブルに従って、異なる温度範囲に異なる色を対応させ、たとえば青色は低温領域、赤色は高温領域を表すなどして、温度分布を一目で明確にします。医療用熱画像診断では、医師は疑似カラー熱画像を通じて人体の異常な温度領域を迅速に判断し、病気の診断に役立ちます。

一部のハイエンドの熱画像アプリケーションでは、画像処理ユニットに画像融合機能と物体認識機能があります。画像融合とは、熱画像と可視光画像を融合し、両方の利点を組み合わせて物体の温度情報と物体の外観および周囲の環境の鮮明な画像の両方を取得することです。セキュリティ監視では、これによりセキュリティ担当者が監視シーンをより包括的に理解できます。認識では、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) などの機械学習アルゴリズムを使用して、熱画像内の対象物体を識別および分類します。森林火災監視では、火源と煙を自動的に検出し、時間内に警報を発することができます。