Termal görüntüleme kamerasının görüntü işleme ünitesi

Termal görüntülemenin karmaşık sisteminde kamera, işleme ünitesi, sinyal işleme ünitesi tarafından çıktısı alınan dijital sinyalleri dikkatlice işleyerek, bunları sezgisel, net ve sıcaklık açısından zengin termal görüntülere dönüştüren yetenekli bir zanaatkar gibi hareket eder; bu, termal görüntüleme teknolojisinin çeşitli alanlarda etkili bir şekilde uygulanması için önemli bir destektir.

Sinyal işleme ünitesinden gelen dijital sinyaller önceden gürültüden arındırılmış, yükseltilmiş ve analogdan dijitale dönüştürülmüş olsa da, görüntülerde düşük kontrast ve bulanık ayrıntılar gibi sorunlar hala olabilir. Görüntü işleme ünitesi, görüntü kalitesini iyileştirmek için görüntü iyileştirme tekniklerini kullanır. Histogram eşitleme ile görüntünün gri seviye dinamik aralığı genişletilir ve görüntüdeki parlak ve karanlık ayrıntıların daha net bir şekilde sunulmasına olanak tanır. Örneğin, endüstriyel ekipman termal görüntüleme incelemesinde, başlangıçta zor olan ekipmanın yüzey sıcaklığındaki ince farklar, histogram eşitleme işleminden sonra farklı sıcaklık bölgeleriyle net bir şekilde sunulabilir ve bu da personelin olası hata noktalarını hızla bulmasını kolaylaştırır. Ayrıca, nesnelerin konturlarını ve ayrıntılarını da vurgulayabilen ve görüntünün okunabilirliğini artıran Laplasyen operatörü ve Gauss filtresi gibi kenar algılama filtreleme algoritmaları da vardır.

Kızılötesi sensörün her pikselinin kızılötesi radyasyona tepkisi tamamen tutarlı değildir, bu da görüntüleme görüntülerinde eşit olmayan parlaklık ve gürültü eserleri gibi sorunlara yol açabilir. Görüntü işleme birimi bu hataları ortadan kaldırmak için düzensizlik düzeltmesi yapacaktır. İki noktalı düzeltme yöntemine dayanarak, bilinen yüksek düşük sıcaklık referans kaynakları durumunda, sensörün referans kaynağına tepkisi ölçülerek bir düzeltme modeli oluşturulur ve her pikselin çıkış sinyali düzeltilerek görüntüdeki aynı sıcaklık alanının tutarlı parlaklık ve renk sunması sağlanır ve sıcaklık ölçümünün doğruluğu artırılır.

Nesnelerin dağılımını daha sezgisel bir şekilde görüntülemek için, görüntü işleme birimi her pikselin dijital sinyallerine karşılık gelen sıcaklık değerlerini eşler ve bunları görselleştirilmiş renk veya gri seviye değerlerine dönüştürür. Önceden ayarlanmış sıcaklık-renk eşleme tablosuna göre, renk içi işlemede, farklı sıcaklık aralıkları farklı renklere karşılık gelir, örneğin düşük sıcaklık alanlarını temsil etmek için mavi ve yüksek sıcaklık alanlarını temsil etmek için kırmızı kullanılarak sıcaklık dağılımı bir bakışta netleştirilir. Tıbbi termal görüntüleme teşhisinde, doktorlar insan vücudunun anormal sıcaklık alanlarını psödo-renk termal görüntüler aracılığıyla hızla değerlendirebilir ve hastalık teşhisine yardımcı olabilir.

Bazı üst düzey termal görüntüleme uygulamalarında, görüntü işleme birimi görüntü birleştirme ve nesne tanıma işlevlerine sahiptir. Görüntü birleştirme, termal görüntüleme görüntülerinin görünür ışık görüntüleriyle birleştirilmesidir ve her ikisinin de avantajlarını birleştirerek hem sıcaklık bilgisi nesnelerini hem de nesnelerin görünümünün ve çevreleyen ortamın net bir görüntüsünü elde eder. Güvenlik izlemede, bu, güvenlik personelinin izleme sahnesi hakkında daha kapsamlı bir anlayışa sahip olmasını sağlar. Tanıma, termal görüntülerdeki hedef nesneleri tanımlamak ve sınıflandırmak için evrişimli sinir ağları (CNN) gibi makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Orman yangını izlemede, kaynakları ve dumanı otomatik olarak ateşleyebilir ve zamanında alarmlar verebilir.