熱像儀影像處理單元

在複雜的熱成像系統中 相機中，處理單元就像一位技藝精湛的工匠，將訊號處理單元輸出的數位訊號精心雕琢，轉換成直觀、清晰、富有溫度的熱影像，為熱像技術在各個領域的有效應用提供重要支撐。

來自訊號處理單元的數位訊號雖然已經經過初步的去雜訊、放大以及完成類比數位轉換，但影像仍可能存在對比度不高、細節模糊等問題。影像處理單元使用影像增強技術來提高影像品質。透過直方圖均衡化，擴大了影像的灰階動態範圍，使得影像中的亮部和暗部的細節能夠更清晰的呈現。例如在工業設備熱像檢測中，原本難以觀察到的設備表面溫度細微差異，經過直方圖均衡化處理後，可以清楚呈現不同的溫度區域，方便工作人員快速定位潛在故障點。還有拉普拉斯算子、高斯濾波器等邊緣偵測濾波演算法，也可以凸顯物體的輪廓和細節，增強影像的可讀性。

紅外線感測器各像素對紅外線輻射的反應並不完全一致，導致成像影像出現亮度不均勻、雜訊偽影等問題。影像處理單元將進行非均勻性校正，以消除這些誤差。基於兩點校正法，在已知高低溫參考源的情況下，測量感測器對參考源的響應建立校正模型，對各像素的輸出訊號進行校正，確保影像中同一溫度區域呈現一致的亮度和顏色，提高溫度測量的準確性。

為了更直觀的顯示物體的分佈情況，影像處理單元將每個像素的數位訊號對應的溫度值進行映射，轉換成可視化的顏色或灰階值。在顏色處理上，根據預設的溫度-顏色映射表，不同的溫度範圍對應不同的顏色，如用藍色表示低溫區域，紅色表示高溫區域，使得溫度分佈一目了然。在醫學熱像診斷中，醫師可以透過偽彩熱像快速判斷人體溫度異常區域，輔助疾病診斷。

在一些高端的熱成像應用中，影像處理單元具有影像融合和物體辨識功能。影像融合是將熱成像影像與可見光影像進行融合，結合兩者的優點，既能獲得物體的溫度訊息，又能清晰地查看物體的外觀和周圍環境。在安防監控中，這可以讓安防人員對監控場景有更全面的了解。識別使用機器學習演算法，例如卷積神經網路（CNN），來識別和分類熱圖像中的目標物體。在森林火災監測中，能自動監測火源和煙霧，並及時發出警報。