紅外熱成像信號特徵提取和降噪理論及其方法

紅外熱成像信號特徵提取和降噪理論及其方法

《紅外熱成像信號特徵提取和降噪理論及其方法》是依託浙江大學,由楊將新擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

  • 中文名:紅外熱成像信號特徵提取和降噪理論及其方法
  • 依託單位:浙江大學
  • 項目負責人:楊將新
  • 項目類別:面上項目
項目摘要,結題摘要,

項目摘要

溫度場包含豐富的高端裝備運行狀態特徵,通過三維溫度場的特徵提取,可識別設備的工作運行狀態,而紅外熱成像是實時、準確獲得溫度場信息的有效手段,為此,探索紅外熱成像信號及噪聲的形成規律和存在形態,針對紅外成像特有的固定模式噪聲和高頻線狀動態信號噪聲,提出相應的適用於紅外圖像的信號除噪方法,在不損失紅外圖像寶貴細節信息的前提下有效降低圖像噪聲干擾,提升紅外熱成像的成像精度和無間斷監測性能。研發基於硬體FPGA的並行運算算法,確保信號除噪的實時性和硬體可實現性。在此基礎上,通過細節增強和動態數據映射等信號處理技術,挖掘隱藏在高動態範圍紅外數據里的局部微小溫度變化;提出基於輪廓邊緣的像素級別紅外圖像和可見光圖像匹配算法,通過紅外圖像與可見光圖像的有效融合,實現三維溫度場的重建,從而將紅外熱成像套用於高端裝備的三維立體全方位覆蓋實時監測,對出現的異常溫度變化區域進行精確定位和實時報警。

結題摘要

項目針對紅外熱成像存在固定模式噪聲、低解析度、信息單一(只有溫度信息)等技術瓶頸問題,開展了噪聲機理、圖像質量增強和三維溫度場重建的探索性研究,通過紅外圖像的數據最佳化、數據增強、和數據融合三個方面的攻關,提出一整套適用於紅外圖像信號的特徵提取、降噪、增強和融合的理論及方法,提升紅外熱成像的精確性、可用性和多維性。系統地研究了紅外熱成像噪聲信號的形成規律和存在形態,提出了紅外成像無擋板校正方法,提出了基於卷積神經網路的條狀噪聲消除方法,提升紅外熱成像的成像精度和無間斷監測性能。針對紅外圖像解析度低,構建了多感受野級聯深度神經網路,提出了適用於紅外圖像的超解析度算法,從算法層面提升紅外熱成像的圖像質量,挖掘局部微小溫度變化;為了更好的利用溫度信息,提出紅外熱成像的低紋理圖像與可見光相機採集的高紋理圖像的像素級別匹配方法,通過紅外圖像、可見光圖像與深度信息的有效融合,實現三維溫度場的重建,為紅外熱成像套用於高端裝備的三維立體全方位覆蓋實時監測提供技術支撐。

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