一种气体污染红外图像视觉辅助检测方法技术

本发明专利技术涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种气体污染红外图像视觉辅助检测方法，包括：采集产品的RGB图像和红外图像，利用RGB图像得到红外图像上对应的管道区域；利用边缘像素点进行向量分类得到自适应分区后的若干连通域，并对连通域进行排序得到连通域顺序集合；获取每个连通域的温度变化量并拟合每个连通域的温度距离倾向率得到每个连通域的对比度映射参数；根据对比度映射参数对不同连通域进行图像增强得到增强后的连通域，完成辅助检测。本发明专利技术通过自适应的区间划分，对不同区间进行不同程度的图像增强，降低图像背景在图像增强效果中的影响，完成了对气体污染红外图像的视觉辅助检测。的视觉辅助检测。的视觉辅助检测。

【技术实现步骤摘要】
一种气体污染红外图像视觉辅助检测方法


[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，具体涉及一种气体污染红外图像视觉辅助检测方法。

技术介绍

[0002]在气体检测领域，红外成像探测具有便捷准确，高效率的优势，但是由于当气体量小或者背景具有较强的干扰时，会导致在进行气体污染的视觉判断时，难以有效的准确的进行气体污染判断。进而了提高对管道泄露造成的气体污染的红外图像细节感知，现有对红外图像进行图像增强的方法，常见的有限制对比度直方图均衡化方法，但是由于在图像增强时，是依赖整个图像的数据信息，但是在图像增强时，对气体部分的增强效果不明显。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种气体污染红外图像视觉辅助检测方法，以解决现有的问题。
[0004]本专利技术的一种气体污染红外图像视觉辅助检测方法采用如下技术方案：本专利技术一个实施例提供了一种气体污染红外图像视觉辅助检测方法，该方法包括以下步骤：通过生产线上布置的相机采集产品的RGB图像和红外图像，根据RGB图像进行语义分割得到RGB图像上的管道语义边缘，将RGB图像上的管道语义边缘对应到红外图像上得到红外图像的管道语义边缘；利用红外图像的管道语义边缘得到管道边缘图像，在管道边缘图像上，对不同像素点进行区域划分得到若干管道区域；根据管道区域得到连通域顺序集合，获取连通域顺序集合中每个连通域的目标连通域，根据目标连通域与管道区域的距离对目标连通域进行排序得到每个连通域的连通域序列，获取每个连通域的连通域序列中的温度变化量，根据每个连通域的连通域序列中的温度变化量得到每个连通域的温度距离倾向率，根据每个连通域的温度变化量以及温度距离倾向率得到每个连通域的对比度映射参数；根据每个连通域的对比度映射参数对不同连通域进行图像增强得到增强后的连通域，重新计算增强后的连通域的温度距离倾向率，并判断增强后的连通域的温度距离倾向率是否超过预设的增强阈值，若超出增强阈值则存在气体污染，否则不存在气体污染。
[0005]优选的，所述根据管道区域得到连通域顺序集合，包括的具体步骤如下：利用边缘检测算法对管道区域进行边缘检测，得到管道边缘图像上的边缘像素点，利用边缘像素点进行向量分类得到自适应分区后的若干连通域，并对连通域进行排序得到连通域顺序集合。
[0006]优选的，所述对连通域进行排序得到连通域顺序集合，包括的具体步骤如下：在管道边缘图像上，得到红外图像的所有管道语义边缘像素点，计算所有连通域的质心，并计算每个连通域的质心与距离最近的边缘像素点之间的距离，记为每个连通域的连通域距离，将所有连通域按照连通域距离从大到小的顺序进行排列得到连通域顺序集
合。
[0007]优选的，所述获取连通域顺序集合中每个连通域的目标连通域，包括的具体步骤如下：在连通域顺序集合中，获取每个连通域的温度变化量和每个连通域的质心，计算边缘像素点的中心，根据每个连通域的质心与边缘像素点的中心连成直线得到所在直线经过的所有连通域，记为每个连通域的目标连通域。
[0008]优选的，所述连通域的温度变化量的具体获取方法如下：在每个连通域内，将红外图像与上一帧的红外图像的图像数值进行作差，并将差值取绝对值，得到各个像素点对应的温度变化量，进而将每个连通域中所有像素点对应的温度变化量进行累加，将累加值记为每个连通域的温度变化量。
[0009]优选的，所述根据每个连通域的温度变化量以及温度距离倾向率得到每个连通域的对比度映射参数，包括的具体计算公式如下：其中，是第个连通域的对比度映射参数，是连通域顺序集合中第个连通域相邻的前一个连通域的对比度映射参数，是第个连通域对应的温度变化量，是第个连通域的温度距离倾向率，是预设的调参系数，表示函数。
[0010]优选的，所述根据每个连通域的连通域序列中的温度变化量得到每个连通域的温度距离倾向率，包括的具体步骤如下：对任意连通域，将连通域中的所有目标连通域的温度变化量按照目标连通域与管道点的距离值从大到小的顺序进行排序得到连通域序列，所述连通域序列中包含连通域，获取连通域序列中在连通域之后的若干个目标连通域的温度变化量值，根据若干个目标连通域的温度变化量值得到连通域的温度距离倾向率。
[0011]优选的，所述根据若干个目标连通域的温度变化量值得到连通域的温度距离倾向率，包括的具体步骤如下：利用连通域的目标连通域的温度变化量值组成连通域的温度变化量序列，利用线性拟合的方法，将连通域的温度变化量序列拟合成线性函数，获取该线性函数的斜率值，记为连通域的温度距离倾向率。
[0012]优选的，所述根据每个连通域的对比度映射参数对不同连通域进行图像增强得到增强后的连通域，包括的具体步骤如下：根据每个连通域的对比度映射参数得到拟合函数；根据拟合函数得到不同连通域的对比度值，获取对比度值大于预设的对比度阈值的连通域，将对比度值大于预设的对比
度阈值的连通域进行图像增强得到增强后的连通域。
[0013]优选的，所述根据每个连通域的对比度映射参数得到拟合函数，包括的具体步骤如下：根据每个连通域的对比度映射参数计算管道边缘图像上所有连通域的对比度映射参数，利用所有连通域的对比度映射参数构建一个对比度映射参数和对比度映射表；对对比度映射参数和对比度进行非线性拟合，得到对比度映射参数和对比度之间的拟合函数。
[0014]本专利技术的技术方案的有益效果是：通过对红外图像区域进行不同位置的划分，依据气体泄漏造成污染的过程，进行了自适应的红外图像增强，使得增强效果具有对气体的针对性，并能够依据气体的扩散进行增强调整，得到稳定准确的图像增强效果，进而用于气体污染辅助监测。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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专利技术的一些实施例，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。
[0016]图1为本专利技术一种气体污染红外图像视觉辅助检测方法的步骤流程图。
具体实施方式
[0017]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种气体污染红外图像视觉辅助检测方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
[0018]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0019]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种气体污染红外图像视觉辅助检测方法的具体方案。
[0020]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种气体污染红外图像视觉辅助检测方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：S001：通过生产线上布置的相机采集产品的RGB图像和红外图像，根据RGB图像进行语义分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种气体污染红外图像视觉辅助检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：通过生产线上布置的相机采集产品的RGB图像和红外图像，根据RGB图像进行语义分割得到RGB图像上的管道语义边缘，将RGB图像上的管道语义边缘对应到红外图像上得到红外图像的管道语义边缘；利用红外图像的管道语义边缘得到管道边缘图像，在管道边缘图像上，对不同像素点进行区域划分得到若干管道区域；根据管道区域得到连通域顺序集合，获取连通域顺序集合中每个连通域的目标连通域，根据目标连通域与管道区域的距离对目标连通域进行排序得到每个连通域的连通域序列，获取每个连通域的连通域序列中的温度变化量，根据每个连通域的连通域序列中的温度变化量得到每个连通域的温度距离倾向率，根据每个连通域的温度变化量以及温度距离倾向率得到每个连通域的对比度映射参数；根据每个连通域的对比度映射参数对不同连通域进行图像增强得到增强后的连通域，重新计算增强后的连通域的温度距离倾向率，并判断增强后的连通域的温度距离倾向率是否超过预设的增强阈值，若超出增强阈值则存在气体污染，否则不存在气体污染。2.根据权利要求1所述一种气体污染红外图像视觉辅助检测方法，其特征在于，所述根据管道区域得到连通域顺序集合，包括的具体步骤如下：利用边缘检测算法对管道区域进行边缘检测，得到管道边缘图像上的边缘像素点，利用边缘像素点进行向量分类得到自适应分区后的若干连通域，并对连通域进行排序得到连通域顺序集合。3.根据权利要求2所述一种气体污染红外图像视觉辅助检测方法，其特征在于，所述对连通域进行排序得到连通域顺序集合，包括的具体步骤如下：在管道边缘图像上，得到红外图像的所有管道语义边缘像素点，计算所有连通域的质心，并计算每个连通域的质心与距离最近的边缘像素点之间的距离，记为每个连通域的连通域距离，将所有连通域按照连通域距离从大到小的顺序进行排列得到连通域顺序集合。4.根据权利要求1所述一种气体污染红外图像视觉辅助检测方法，其特征在于，所述获取连通域顺序集合中每个连通域的目标连通域，包括的具体步骤如下：在连通域顺序集合中，获取每个连通域的温度变化量和每个连通域的质心，计算边缘像素点的中心，根据每个连通域的质心与边缘像素点的中心连成直线得到所在直线经过的所有连通域，记为每个连通域的目标连通域。5.根据权利要求4所述一种气体污染红外图像视觉辅助检测方法，其特征在于，所述连通域的温度变化量的具体获取方法如下：在每个连通域内，将红外图像与上一帧...

【专利技术属性】
技术研发人员：余广彬，刘胜发，刘元泉，马若男，丁莹莹，
申请(专利权)人：山东昆仲信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：