[发明专利]一种温度异常缺陷检测定位方法及系统

权利要求书

1.一种温度异常缺陷检测定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1：将红外热成像测温模块与可见光成像模块相对位置固定，且二者的镜面相对平行；红外热成像测温模块采集红外热图数据，可见光成像模块采集可见光图像数据；将红外热图数据和可见光图像数据传送至图像分析定位模块；

S2：图像分析定位模块接收红外热图数据、可见光图像数据，通过图像分析处理得到温度异常检测和定位结果；

S2包括以下步骤：

S21：使用红外热图根据输入设定温度阈值进行温度异常判断；若无温度异常区域则判定无温度异常缺陷发生，输出拍摄原图，并发出无温度异常缺陷信号；若存在温度异常区域则判定有温度异常缺陷发生，则发出有温度异常缺陷报警信号，并将温度异常区域位置保存，以供接下来图像处理调用；

S22：对可见光图像和红外热图进行图像预处理；

S23：使用小波变换对预处理后可见光图像进行小波多尺度分解，再对小波多尺度分解后所得的各层低频分量图像进行梯度提取，得到可见光图像各层梯度图像；

使用小波变换对预处理后红外热图进行小波多尺度分解，再对小波多尺度分解后所得的各层低频分量图像进行梯度提取，得到红外热图各层梯度图像；

S24：对多层可见光的梯度图像和多层红外热图的梯度图像通过模板匹配方式进行温度异常区域定位；

S24包括以下步骤：

S241：使用对齐度作为相似度准则，通过模板匹配方式，以先粗后细、先小后大的顺序作为匹配策略，对处理得到的梯度图像进行遍历，以粗分辨率的结果指导细分辨率的匹配搜索过程，得到两幅待配准图像间的最佳几何变换关系；

S242：根据S241获得的几何变换关系，计算出红外热图和可见光图像对应的位置关系和范围，将S21获得的温度异常区域通过仿射变换确定在可见光图像中的位置和区域，实现温度异常区域在可见光图像中定位；

对齐度的具体计算方法为：

图像I_A(x,y)和图像I_B(x,y)的大小同为M×N，对每个灰度等级n＝k，k＝0～255，定义H_A(n)和H_B(n)分别表示图像I_A(x,y)和图像I_B(x,y)中灰度值为k的像素数量，于是灰度值k在两幅图像中的出现概率分别为：

对于图像I_A(x,y)的每一个灰度级n，现定义图像I_B(x,y)相对于图像I_A(x,y)灰度值为n的对应像素集合的灰度均值和方差分别为：

用灰度值n出现的概率P_A(n)对σ²_A,B(n)进行加权平均即可得到基于图像I_A(x,y)的期望方差：

同理可得到和

定义两幅图像的交互方差为：

式中σ²_A和σ²_B分别为图像I_A(x,y)和图像I_B(x,y)的方差；

故定义对齐度为：

进行对齐度计算时，对齐度的快速遍历方法为：

首先建立1×256维的零数组M_A、M_B；然后对图像进行遍历，获取图像I_B(x,y)在(x,y)处的灰度值k；接着在灰度等级k对应的M_A(k)进行图像I_A(x,y)在(x,y)处灰度值的累加，即可得到图像I_B(x,y)相对于图像I_A(x,y)灰度值为k的对应像素集合M_A(k)，一次遍历结束即可获得图像I_B(x,y)相对于图像I_A(x,y)灰度值的n个灰度等级对应像素集合M_A；同理可得到图像I_A(x,y)相对于图像I_B(x,y)灰度值的n个灰度等级对应像素集合M_B。