一种红外热图像的温度提取方法及装置与流程

本发明涉及红外测温技术领域，具体涉及一种红外热图像的温度提取方法及装置。

背景技术：

自然界中的物体，只要其温度高于绝对零度，就会向外发出射线，利用这些射线的探测和收集，可以获取到所需的物理量，如温度测量等。红外测温技术是一种可以实现物体表面温度快速测量的技术，其具有测温速度快、测温面积大、分辨率高、非接触、不干扰被测物体表面温度场等优点，被广泛应用于多种领域中。

在利用红外测温技术对电力设备的带电检测中，用专业的红外成像仪器可以得到相对应的红外热图像。由于红外热图像本身在很大程度上取决于图像的拍摄过程以及拍摄该红外热图像的红外成像仪器的性能，因此采集到的一幅红外热图像，如果不在其配套的软件上查看该红外热图像时，是无法获取整幅图像上的温度数据的，所以不能有效地进行二次分析，导致红外热图像的检测利用率不高，所以对红外热图像中各像素的温度提取和研究显的尤为重要。

技术实现要素：

本发明提供一种红外热图像的温度提取方法及装置，以解决现有技术中无法直接获取已拍摄的红外热图像中包含的温度数据的问题。

第一方面，本发明提供一种红外热图像的温度提取方法，包括：

获取红外热图像；

根据所述红外热图像及其温宽条的灰度图，对所述红外热图像中各像素进行插值处理，提取所述红外热图像各像素的温度值。

作为第一方面的优选方式，所述获取红外热图像的步骤之后，还包括：

对所述红外热图像及其温宽条进行同样的灰度化处理，获取所述红外热图像及其温宽条的灰度图。

作为第一方面的优选方式，所述对所述红外热图像及其温宽条进行同样的灰度化处理，获取所述红外热图像及其温宽条的灰度图的步骤包括：

获取所述红外热图像及其温宽条中各像素的R分量、G分量和B分量；

将各所述像素的R分量、G分量和B分量中的最大值作为所述像素的灰度值输出，生成所述红外热图像及其温宽条的灰度图。

作为第一方面的优选方式，所述根据所述红外热图像及其温宽条的灰度图，对所述红外热图像中各像素进行插值处理，提取所述红外热图像各像素的温度值的步骤包括：

根据所述红外热图像的温宽条的灰度图，获取所述红外热图像的温宽条的灰度图中各像素对应的温度值；

根据双线性插值算法对所述红外热图像的灰度图中各像素进行插值处理，然后通过与所述红外热图像的温宽条的灰度图中各像素对应的温度值比较，对所述红外热图像的各像素的温度值进行提取。

作为第一方面的优选方式，所述根据所述红外热图像及其温宽条的灰度图，对所述红外热图像中各像素进行插值处理，提取所述红外热图像各像素的温度值的步骤之后，还包括：

对提取的所述红外热图像各像素的温度值进行校准补偿处理，得到精度更高的所述红外热图像各像素的温度值。

第二方面，本发明提供一种红外热图像的温度提取装置，包括：

图像获取单元，用于获取红外热图像；

处理单元，用于根据所述红外热图像及其温宽条的灰度图，对所述红外热图像中各像素进行插值处理，提取所述红外热图像各像素的温度值。

作为第二方面的优选方式，还包括：

灰度图获取单元，用于对所述红外热图像及其温宽条进行同样的灰度化处理，获取所述红外热图像及其温宽条的灰度图。

作为第二方面的优选方式，所述灰度图获取单元具体包括：

像素分量获取单元，用于获取所述红外热图像及其温宽条中各像素的R分量、G分量和B分量；

灰度图生成单元，用于将各所述像素的R分量、G分量和B分量中的最大值作为所述像素的灰度值输出，生成所述红外热图像及其温宽条的灰度图。

作为第二方面的优选方式，所述处理单元具体包括：

像素温度对应单元，用于根据所述红外热图像的温宽条的灰度图，获取所述红外热图像的温宽条的灰度图中各像素对应的温度值；

像素温度提取单元，根据双线性插值算法对所述红外热图像的灰度图中各像素进行插值处理，然后通过与所述红外热图像的温宽条的灰度图中各像素对应的温度值比较，对所述红外热图像的各像素的温度值进行提取。

作为第二方面的优选方式，还包括：

校准补偿单元，用于对提取的所述红外热图像各像素的温度值进行校准补偿处理，得到精度更高的所述红外热图像各像素的温度值。

本发明提供的一种红外热图像的温度提取方法及装置，通过将红外热图像及其温宽条进行同样的灰度化处理，在已知温宽条上的像素对应的温度值情况下，利用双线性插值算法对红外热图像上各像素做插值处理后即可得到较精确的红外热图像上各像素的温度值，从而可获取已拍摄的红外热图像中包含的温度数据，便于对已拍摄的红外热图像进行二次分析以发现电力设备的故障，使红外热图像的利用率提高。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种红外热图像的温度提取方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种红外热图像的温度提取方法的流程图；

图3为图2中步骤202的具体流程图；

图4为图2中步骤203的具体流程图；

图5为本发明实施例提供的一种红外热图像的温度提取装置的结构示意图；

图6为本发明实施例提供的一种红外热图像的温度提取装置的结构示意图；

图7为图6中灰度图获取单元的具体结构示意图；

图8为图6中处理单元的具体结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

本发明实施例提供了一种红外热图像的温度提取方法，参照图1所示，该方法包括：

101、获取红外热图像。

本实施例中，对红外热图像的获取方式及获取设备不做要求，其图像格式可以是JPEG、TIFF、BMP、PNG、GIF等，均可以采用本实施例中的方法进行温度提取。获取到的红外热图像还应包括其温宽条。

102、根据红外热图像及其温宽条的灰度图，对红外热图像中各像素进行插值处理，提取红外热图像各像素的温度值。

当获取到红外热图像后，即可进一步获取到该红外热图像及其温宽条的灰度图。然后根据该红外热图像及其温宽条的灰度图，对红外热图像中各像素进行插值处理。由于温宽条的灰度图中各像素对应的温度值是已知的，从而可根据该对应的温度值，经过对红外热图像上每一个像素的插值处理，进一步得到红外热图像上各像素的温度值。

本实施例中，根据红外热图像及其温宽条的灰度图，在已知温宽条上的像素对应的温度值情况下，对红外热图像上各像素做插值处理后即可得到较精确的红外热图像上各像素的温度值，从而可获取已拍摄的红外热图像中包含的温度数据，便于对已拍摄的红外热图像进行二次分析以发现电力设备的故障，使红外热图像的利用率提高。

本发明实施例提供一种红外热图像的温度提取方法，参照图2所示，该方法包括：

201、获取红外热图像。

获取到的红外热图像还应包括其温宽条。步骤201的执行过程与图1所示的步骤101的执行过程类似，此处不再赘述。

202、对红外热图像及其温宽条进行同样的灰度化处理，获取红外热图像及其温宽条的灰度图。

将从红外成像仪器中获取的红外热图像转化成为灰度图像的过程称为红外热图图像的灰度化处理。

红外热图像及其温宽条中的每个像素的颜色是由R、G、B三个分量决定的，而每一个分量都有2⁸-1种值可取，即有255种值可取，这样一个像素就可以有1600多万(255×255×255)种颜色的变化范围。而灰度图像是指R、G、B三个分量的取值均相同的一种特殊的红外热图像，其中每一个像素的变化范围为255种，所以在数字图像处理一般先将各种格式的图像转变为灰度图像以使后续的图像的计算量变的少一些。由于灰度图的描述与红外热图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征，因此本实施例中先对红外热图像及其温宽条进行灰度化处理，使其转化为对应的灰度图，以方便后续处理。

因此，为使灰度化处理后的红外热图像和其温宽条中的像素可以对应相同的温度值，红外热图像及其温宽条需采用同样的灰度化处理方式进行处理。图像的灰度化处理有多种方式可以实现，本实施例对具体的处理方式不做限定。

具体地，参照图3所示，步骤202具体包括：

2021、获取红外热图像及其温宽条中各像素的R分量、G分量和B分量。

2022、将各像素的R分量、G分量和B分量中的最大值作为像素的灰度值输出，生成红外热图像及其温宽条的灰度图。

本实施例中提供了一种具体的实现方式，即将上述步骤中获取到的红外热图像及其温宽条中各像素的R分量、G分量和B分量中的最大值，作为该像素的灰度值输出，从而实现红外热图像及其温宽条的灰度化处理，进一步生成了红外热图像及其温宽条的灰度图。

203、根据红外热图像及其温宽条的灰度图，对红外热图像中各像素进行插值处理，提取红外热图像各像素的温度值。

在已知温宽条上的每个像素对应的温度值的情况下，根据该红外热图像的灰度图，对红外热图像中各像素进行插值处理。经过对红外热图像上每一个像素点的插值处理，可以得到红外热图像上各像素的温度值。

具体地，参照图4所示，步骤203具体包括：

2031、根据红外热图像的温宽条的灰度图，获取红外热图像的温宽条的灰度图中各像素对应的温度值。

采用同样的灰度化处理方式对红外热图像及其温宽条进行处理后，从温宽条的灰度图中获取温宽条中每个像素的R分量、G分量、B分量的值，进而可以获取温宽条中每个像素对应的温度值。

2032、根据双线性插值算法对红外热图像的灰度图中各像素进行插值处理，然后通过与红外热图像的温宽条的灰度图中各像素对应的温度值比较，对红外热图像的各像素的温度值进行提取。

通过双线性插值算法对红外热图像的灰度图中各像素进行插值处理，具体地，先对红外热图像在水平方向上进行一阶线性插值，然后在垂直方向上进行一阶现行插值，利用周围四个相邻点的灰度值在两个方向上作线性内插得到需要提取的温度数据对应的像素值的灰度值。经过对红外热图像上各像素的插值处理，然后通过与温宽条的灰度图中各像素对应的温度值比较，得到红外热图像上各像素的温度值。

204、对提取的红外热图像各像素的温度值进行校准补偿处理，得到精度更高的红外热图像各像素的温度值。

上述步骤中提取到的整幅红外热图像上各像素的温度值，其误差在±0.5℃之内，其精度已基本可以满足一般的分析要求。为使其精度更高，需要对提取的红外热图像各像素的温度值进行校准补偿处理。本实施例中，温度的校准补偿方式较多，但是都可以实现校准补偿的目的。在本实施例中提供的一种具体实现方式中，可以采用如下的公式实现温度的校准补偿，该公式如下：

U_tot＝εΓU_obj+(1-ε)ΓU_refl+(1-Γ)U_atm，

U_obj＝1/(εΓ)U_tot-(1-ε)/εU_refl-(1-Γ)/εΓU_atm。

经过上述的校准补偿后，提取的红外热图像各像素的温度值会更加精确，可以满足一些场合的使用需要。

本实施例中，通过将红外热图像及其温宽条进行同样的灰度化处理，在已知温宽条上的像素对应的温度值情况下，利用双线性插值算法对红外热图像上各像素做插值处理，并进行校准补偿处理后即可得到精确的红外热图像上各像素的温度值，从而可获取已拍摄的红外热图像中包含的温度数据，便于对已拍摄的红外热图像进行二次分析以发现电力设备的故障，使红外热图像的利用率提高。

上述实施例中所述的红外热图像的温度提取方法，均可以通过matlab仿真实验实现。当然，本领域技术人员还可以通过其他方式实现。

本发明实施例提供一种红外热图像的温度提取装置，参照图5所示，包括：

图像获取单元51，用于获取红外热图像。

处理单元52，用于根据红外热图像及其温宽条的灰度图，对红外热图像中各像素进行插值处理，提取红外热图像各像素的温度值。

本实施例的装置，其实现原理与图1所示的方法实施例的实现原理类似，此处不再赘述。

本实施例中所述的装置，根据红外热图像及其温宽条的灰度图，在已知温宽条上的像素对应的温度值情况下，对红外热图像上各像素做插值处理后即可得到较精确的红外热图像上各像素的温度值，从而可获取已拍摄的红外热图像中包含的原始温度数据，便于对已拍摄的红外热图像进行二次分析以发现电力设备的故障，使红外热图像的利用率提高。

本发明实施例提供一种红外热图像的温度提取装置，参照图6所示，包括：

图像获取单元61，用于获取红外热图像。

灰度图获取单元62，用于对红外热图像及其温宽条进行同样的灰度化处理，获取红外热图像及其温宽条的灰度图。

处理单元63，用于根据红外热图像及其温宽条的灰度图，对红外热图像中各像素进行插值处理，提取红外热图像各像素的温度值。

校准补偿单元64，用于对提取的红外热图像各像素的温度值进行校准补偿处理，得到精度更高的红外热图像各像素的温度值。

本实施例的装置，其实现原理与图2所示的方法实施例的实现原理类似，此处不再赘述。

在上述实施例的基础上，参照图7所示，所述灰度图获取单元62具体包括：

像素分量获取单元621，用于获取所述红外热图像及其温宽条中各像素的R分量、G分量和B分量；

灰度图生成单元622，用于将各所述像素的R分量、G分量和B分量中的最大值作为所述像素的灰度值输出，生成所述红外热图像及其温宽条的灰度图。

所述的灰度图获取单元62，其实现原理与图3所示的方法实施例的实现原理类似，此处不再赘述。

在上述实施例的基础上，参照图8所示，所述处理单元63具体包括：

像素温度对应单元631，用于根据所述红外热图像的温宽条的灰度图，获取所述红外热图像的温宽条的灰度图中各像素对应的温度值；

像素温度提取单元632，根据双线性插值算法对所述红外热图像的灰度图中各像素进行插值处理，然后通过与所述红外热图像的温宽条的灰度图中各像素对应的温度值比较，对所述红外热图像的各像素的温度值进行提取。

所述的灰度图获取单元63，其实现原理与图4所示的方法实施例的实现原理类似，此处不再赘述。

本实施例中所述的装置，通过将红外热图像及其温宽条进行同样的灰度化处理，在已知温宽条上的像素对应的温度值情况下，利用双线性插值算法对红外热图像上各像素做插值处理，并进行校准补偿处理后即可得到精确的红外热图像上各像素的温度值，从而可获取已拍摄的红外热图像中包含的温度数据，便于对已拍摄的红外热图像进行二次分析以发现电力设备的故障，使红外热图像的利用率提高。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。