Jednostka przetwarzania obrazu kamery termowizyjnej

W złożonym systemie obrazowania termicznego kameraJednostka przetwarzająca działa jak wykwalifikowany rzemieślnik, starannie przetwarzając cyfrowe sygnały wyjściowe jednostki przetwarzającej sygnały, zamieniając je na intuicyjne, wyraźne i bogate w temperaturę obrazy termiczne, co stanowi kluczowe wsparcie dla efektywnego stosowania technologii obrazowania termicznego w różnych dziedzinach.

Chociaż sygnały cyfrowe z jednostki przetwarzania sygnału zostały wstępnie odszumione, wzmocnione i zakończone konwersją analogowo-cyfrową, obrazy mogą nadal mieć problemy, takie jak niski kontrast i rozmyte szczegóły. Jednostka przetwarzania obrazu wykorzystuje techniki ulepszania obrazu w celu poprawy jakości obrazu. Dzięki wyrównaniu histogramu zakres dynamiki szarości obrazu jest rozszerzany, co pozwala na wyraźniejsze przedstawienie szczegółów jasnych i ciemnych obszarów obrazu. Na przykład w przemysłowej inspekcji obrazowania termicznego urządzeń subtelne różnice w temperaturze powierzchni sprzętu, które początkowo były trudne do zauważenia, można wyraźnie przedstawić za pomocą różnych regionów temperatury po przetworzeniu wyrównania histogramu, co ułatwia personelowi szybkie lokalizowanie potencjalnych punktów usterek. Istnieją również algorytmy filtrowania wykrywania krawędzi, takie jak operator Laplace'a i filtr Gaussa, które mogą również uwydatniać kontury i szczegóły obiektów, zwiększając czytelność obrazu.

Odpowiedź każdego piksela czujnika podczerwieni na promieniowanie podczerwone nie jest całkowicie spójna, co może prowadzić do problemów, takich jak nierównomierna jasność i artefakty szumu w obrazach. Jednostka przetwarzania obrazu wykona korektę nierównomierności, aby wyeliminować te błędy. Na podstawie metody korekcji dwupunktowej, w przypadku znanych źródeł odniesienia o wysokiej i niskiej temperaturze, odpowiedź czujnika na źródło odniesienia jest mierzona w celu ustanowienia modelu korekcji, a sygnał wyjściowy każdego piksela jest korygowany w celu zapewnienia, że ten sam obszar temperatury na obrazie prezentuje spójną jasność i kolor, co poprawia dokładność pomiaru temperatury.

Aby bardziej intuicyjnie wyświetlić rozkład obiektów, jednostka przetwarzania obrazu mapuje wartości temperatury odpowiadające sygnałom cyfrowym każdego piksela i konwertuje je na wizualizowane wartości kolorów lub poziomów szarości. Przetwarzanie w kolorze, zgodnie z ustawioną tabelą mapowania temperatury i koloru, różne zakresy temperatur odpowiadają różnym kolorom, na przykład używając niebieskiego do reprezentowania obszarów o niskiej temperaturze, a czerwonego do obszarów o wysokiej temperaturze, dzięki czemu rozkład temperatury jest widoczny na pierwszy rzut oka. W medycznej diagnostyce obrazowania termicznego lekarze mogą szybko ocenić obszary o nieprawidłowej temperaturze ludzkiego ciała za pomocą pseudokolorowych obrazów termicznych, co pomaga w diagnozie chorób.

W niektórych zaawansowanych zastosowaniach obrazowania termicznego jednostka przetwarzania obrazu ma funkcje fuzji obrazów i rozpoznawania obiektów. Fuzja obrazów to fuzja obrazów termicznych z obrazami światła widzialnego, łącząca zalety obu, aby uzyskać zarówno informacje o temperaturze obiektów, jak i wyraźny widok wyglądu obiektów i otaczającego środowiska. W monitorowaniu bezpieczeństwa pozwala to personelowi ochrony na pełniejsze zrozumienie monitorowanej sceny. Rozpoznawanie wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego, takie jak sieci neuronowe splotowe (CNN), w celu identyfikacji i klasyfikacji obiektów docelowych na obrazach termicznych. W monitorowaniu pożarów lasów może automatycznie wykrywać źródła ognia i dym oraz wydawać alarmy na czas.