主分量分析法在红外数字图像序列处理中的应用

为了提高红外热像无损检测中所重构的数字图像的缺陷对比度，从而提高红外热像无损检测的缺陷探测能力，研究了主分量分析法及其在红外数宇图像序列处理中的应用。介绍了主分量分析法的原理；用该法对实验中采集的红外数字图像序列进行处理；以信噪比为指标对图像处理效果进行了定量评定。研究表明主分量分析法不仅消除了红外热像无损检测中的加热不均效应，而且使图像序列中图像的信噪比得到不同程度的提高，使图像的质量得到了很大改善；因此是红外热像序列处理的一种有效方法。     

基于三维块匹配的红外图像降噪与缺陷量化方法

对金属表面的缺陷检测以及量化逐渐成为一项重要的工作,对于保障器件安全有着重大意义。本文以钛合金为例,使用了一种以激光器为热源的的红外热成像缺陷量化方法。利用激光器可以点加热的优点对缺陷周围进行加热并对金属背面进行图像采集,为了使红外图像清晰表示并保留边缘,对红外图像进行同态滤波,变换后的红外图像进行噪声估计并使用基于三维块匹配的去噪算法将图像进行去噪,并且对去噪图像进行边缘检测以及缺陷量化。实验表明该系统可以有效的对金属材料进行缺陷检测,该红外去噪算法在峰峰值信噪比(PSNR)方面得到了显著的提升,在去除乘性噪声的同时也使图像边缘得到了有效地保留,该缺陷量化方法可以将误差控制在15 %以内。     

基于改进双向扩散滤波的红外背景抑制算法

针对复杂背景下红外弱小目标图像背景抑制难题,提出了一种基于曲面拟合的双向扩散滤波红外背景抑制新算法。采用高斯Facet模型拟合邻域图像曲面,采用综合方向导数梯度(IDDG)算子描述拟合图像的灰度特征,进而对双向扩散滤波进行改进,并将其与IDDG算子相结合,发展出了具有解析形式的改进的双向扩散滤波算法,给出了该算法关键参数的自适应选取方法。与传统的背景抑制算法相比,本文算法对图像灰度特征的描述更准确,并能据此在前向扩散和后向扩散之间自适应地切换,从而实现了在抑制背景杂波的同时增强目标能量,且能够克服传统算法处理椒盐噪声方面的缺陷。理论分析与仿真实验表明,本文算法对包含强纹理结构的复杂背景杂波具有良好的抑制作用和稳健的适应作用,对于信噪比为0.8的图像,可获得21.6的信噪比增益。     

基于奇异值分解法的红外热图像序列处理

针对脉冲涡流热成像检测技术中原始红外图像信噪比较低、温度对比性较差以及存在邻近效应和不均匀加热的问题,将奇异值分解法应用到热图序列的处理中以增强重构图像中的缺陷特征。介绍了奇异值分解法的原理,用奇异值分解法对实验中采集到的热图序列进行处理,以信噪比为指标对图像的处理效果进行评定。结果表明奇异值分解法能够抽取红外热图序列反映缺陷信息特征,可消除邻近效应和不均匀加热的影响,提高图像的信噪比。将奇异值分解法与主成分分析法比较,发现前者重构的图像质量高于后者,是处理红外热图序列的又一有效方法。     

基于稀疏编码的红外显著区域超分重建算法

由于红外光学衍射限和红外探测器的局限,得到的红外图像噪声相对偏大,分辨率偏低。对红外图像进行超分辨率重建可以提高图像分辨率,但同时又会增强背景噪声。针对此问题,提出了基于稀疏编码的红外显著区域超分重建算法,将超分重建和显著度检测相结合,可以提高目标分辨率并降低背景噪声。首先采用双层卷积提取图像特征,并自适应选择图像信息熵较大的图像块用于训练联合字典。然后利用稀疏特征计算显著度获取显著区域,再将显著区域用训练好的字典进行超分辨重建,与目标无关的背景区域采用高斯滤波。实验结果显示改进的重建算法在同等条件下重建效果优于重建模型ScSR和SRCNN,图像信噪比提高3～4倍。     

基于能量积累和形态重构开的红外图像序列小目标检测方法

对多帧红外序列图像膨胀后累加，去除图像随机噪声，提高目标信噪比。使用重构开等形态学算子并结合红外小目标帧内亮度、空间信息和帧间运动信息，消除背景，提取运动小目标。实验结果证明算法可以有效地自动检测小目标。     

基于SVD算法的红外序列图像增强技术研究

在红外热像无损检测中直接获取的原始热像往往信噪比较低,温度对比度较差.为了抑制各种噪声的不良影响,使红外热像无损检测所重构的数字图像有较高的缺陷对比度,从而提高缺陷探测能力,研究了一种基于奇异值分解的红外数字图像序列处理方法.研究表明此方法消除了红外热像无损检测中的加热不均效应,提高了图像的信噪比,使图像的质量得到了很大改善,是红外热像序列处理的一种有效方法.     

基于形态滤波的红外小目标检测方法

针对空背景下红外小目标图像信噪比低,背景和杂波干扰严重的特点,提出了一种基于数学形态学的红外小目标检测算法。算法首先利用灰度形态学Top2Hat变换,完成复杂空背景下的背景抑制和候选目标提取,然后通过开运算处理进一步去除虚假目标和噪声干扰,完成目标分割;最后结合管道滤波的方法,可快速检测出红外图像序列中的小目标信号。实验表明,该算法能够有效的提高图像信噪比,快速有效地检测出目标信号。     

基于OpenCV的红外弱小运动目标检测与跟踪

针对信噪比低、背景和噪声干扰严重的红外图像,根据图像序列中运动目标的帧间相关特性以及噪声的不相关理论,基于OpenCV（Open Soure Computer Vision Library）计算机视觉库,提出了一种弱小目标的检测算法,并对检测到的目标进行了跟踪。采用能量累积的方法得到背景,然后从原始图像中去除背景,提高信噪比;利用目标的帧间相关特性以及运动信息去除噪声;最后通过Kalman滤波算法来对检测到的目标进行跟踪。实验结果表明:该检测算法能有效地从序列图像中提取出弱小运动目标,跟踪算法也能实时地进行跟踪并在目标被遮挡时准确地预测出目标位置。     

基于视觉对比度分辨率的红外图像增强算法

针对传统红外图像增强方法存在增强后目标边缘模糊及背景噪声过增强的缺陷,结合人眼视觉特性,提出了基于视觉对比度分辨率的非线性变换算法。该算法根据人类视觉在不同背景灰度下分辨目标的能力不同,自适应调整灰度变换曲线,使目标映射到人眼分辨的敏感区域,同时使背景噪声映射到人眼分辨的不敏感区域。经测试表明:提出的算法与传统算法相比更易突出红外图像目标的细节信息及其边缘轮廓,峰值信噪比提高近1倍,对比度增益提高近0.5倍。     

基于形态学增强和图像融合的板带钢缺陷检测

为了检测噪声和光照不均并存的多种类型的板带钢表面缺陷,提出了基于数学形态学增强和图像融合的缺陷检测算法。本文首先分别对图像作多结构形态学熵图像增强和多结构形态学边缘增强,其次对增强后的图像采用加权融合,并通过图像背景熵和增强图像的像素均值比确定权系数,最后对融合图像进行二值化处理以便于后续的缺陷识别及分类。 实验表明,本文算法不仅能准确检测出含有光照不均和大量噪声的板带钢图像中的表面缺陷,而且对于其他类型的板带钢缺陷图像也能获得较好的效果。除此之外,该算法具有较强的抗噪性和较高的稳定性。     

CFRP/Al蜂窝结构缺陷巴克编码热波检测及匹配滤波

CFRP/Al蜂窝板构件长期服役于恶劣环境,易引发脱粘和积水等涉及运行安全的缺陷。以同时含有脱粘和积水缺陷的CFRP/Al蜂窝复合板材为检测试件,运用巴克编码调制脉冲压缩信号驱动卤素灯作为外部激励源,用红外热像仪采集试件表面的红外热图序列。设计并运用三维匹配滤波器对所采集的图像序列进行处理,在4种不同量化方式的条件下,获得有关脱粘和积水缺陷的8个热波响应结果,并对这些结果进行多角度对比分析及信噪比评估。结果表明:巴克编码激励具有调制简单、易实现等优势,结合三维匹配滤波器可有效抑制红外热图背景噪声和提高信噪比,能实现在低功率热激励条件下对复合材料内部脱粘和积水缺陷的有效检测。     

基于涡流脉冲热成像的角焊缝表面裂纹检测北大核心CSCD

角焊缝裂纹是焊接结构中常见的缺陷之一,由于其所处位置特殊而常出现漏检、错检等情况。本文采用涡流脉冲热成像技术对T形角焊缝裂纹进行了研究,并提出了一种包含表面裂纹热图像前、后处理及定量检测的检验方法。首先,采用L形铁氧体磁芯对角焊缝缺陷试件进行检测,然后基于独立成分分析算法(ICA)对整个图像序列进行前处理,并提出了一种改进区域生长算法用于提取缺陷特征,最后利用所提出的检测方法对缺陷进行了定量检测和误差分析。实验结果表明,所提出的检测方法可以实现对焊缝表面裂纹的检测,抑制不均匀加热和边缘效应,改善图像分割中的欠分割和过分割现象,且检测出的缺陷长度和宽度相对误差仅为0.4%和14%。     

基于复Morlet小波相位的红外调制热像检测方法

为了提高红外调制热像法对复合材料缺陷的检测能力,研究了利用基于复Morlet小波相位分析的红外热像序列处理方法。依据热激励调制频率和红外图像采样频率,自适应地选择小波变换尺度总数,然后利用复Morlet小波系数相位从原始热像序列重建相位图序列。对含有分层缺陷的玻璃纤维增强复合材料参考试件进行了调制热像检测实验,以信噪比为评价指标对该方法的实际处理效果进行了定量评定,并与傅里叶变换法进行了对比。结果表明:复Morlet小波相位法可以分离调制热像信号的低频和高频噪声,能稳定地提取试件不同深度的分层缺陷,对热激励调制频率的变化有良好宽容性,因此是调制热像法的有效数据处理方法。     

基于红外图像处理技术的钢构件损伤识别

针对现有红外图像处理算法在处理桥梁钢制构件损伤图像时信噪比差,对比度低,分辨率低,图像细节丢失,边缘模糊,损伤识别精准度差等问题,本文提出空域滤波与时域滤波结合的红外图像增强算法,以弥补现有算法不足,从多方位抑制图像背景噪声,增强图像细节信息,强化损伤边缘轮廓,实现钢构件损伤部位精准识别与提取,并结合清晰度,对比度,峰值信噪比,均方误差四大指标对处理结果进行定量评价,评价结果表明基于高频强调滤波与非线性灰度转换结合的红外图像增强算法切实可行,且针对红外图像检测下的钢构件损伤识别效果显著。     

红外热波方法检测壳状结构脱粘缺陷

根据某型固体火箭发动机钢壳体/橡胶绝热层的实际结构特点,制作了含6个脱粘缺陷的壳状实验样本,基于脉冲式红外热渡方法进行了检测研究.针对实验获取的红外热图存在"非均匀受热、表面反射、噪音大、对比度低"等问题,采用去除背景和高频强调滤波等方法对原始热图进行非均匀性校正和图像增强处理,基于数学形态学的分水岭方法实现了缺陷位置...     

CFRP层压板脉冲热像检测的图像重建与增强

脉冲热像检测中直接获取的原始热像往往信噪比较低、对比度较差.为了抑制各种噪声的不良影响,提高脉冲热像检测的缺陷探测能力,运用基于对数多项式回归的图像重建方法对碳纤维增强塑料层压板脉冲热像检测的热像序列进行图像重建与增强.通过对一维热传导模型的解析分析论证了对数多项式回归法的理论基础;通过层压板检测实验对图像重建与增强方法的实际处理效果进行了验证;采用基于统计学的图像评估标准对图像增强效果作了定量评价.结果表明利用三次对数多项式回归即可精确地重建本次实验的原始热像,同时能有效地克服复合材料层压板脉冲热像检测中随机噪声和加热不均效应对缺陷识别的干扰;经过数据重建后所作的数字图像比原始热像有更高的缺陷显示度或分辨力,其中以三次对数多项式回归公式中的二次项系数所作的数字图像的信噪比最大.     

基于红外图像处理技术的建筑外窗缺陷面积计算研究

将红外热成像与图像处理技术结合应用于建筑外窗缺陷的检测,提出一种外窗缺陷检测和面积计算方法。通过外窗缺陷检测实验,利用压差法进行外窗空气渗透检测,求出渗透的缺陷面积。将红外热成像仪采集的外窗红外图像进行图像的预处理、外窗缺陷的检测以及检测后的面积计算,并建立外窗缺陷红外图像检测模型。结果表明:利用加权平均法进行灰度化处理,中值滤波进行降噪处理、图像锐化和直方图均衡化进行图像增强处理,处理效果明显,可作为外窗红外图像的预处理方式;Roberts算法对预处理后外窗红外图像的检测与实验值差异最小,检测信息更接近实际缺陷位置;将处理方法和检测模型与建筑整体气密性检测结合,能够在现场对外窗气密性能等级进行初步判定。