[发明专利]一种人工智能红外图像处理仪、控制系统及控制方法

摘要

本发明属于红外图像处理技术领域，公开了一种人工智能红外图像处理仪、控制系统及控制方法，利用红外摄像头采集红外图像数据；通过去噪模块利用去噪程序去除红外图像噪声数据；利用校正程序对红外图像数据进行校正处理；利用图像增强程序对采集的红外图像进行增强处理；利用压缩程序对红外图像进行压缩处理；利用存储器存储采集的红外图像数据；利用显示器显示采集的红外图像。本发明通过红外图像增强模块提高红外图像的清晰度；同时，通过红外图像压缩模块使得压缩后获得的压缩图像中感兴趣像素的对比度较大，各感兴趣像素的区分度也更大，因而能更加突出地显示运动目标，利于检测出运动目标。

主权项

1.一种人工智能红外图像处理仪控制方法，其特征在于，所述人工智能红外图像处理仪控制方法包括：步骤一，通过红外图像采集模块利用红外摄像头采集红外图像数据；步骤二，主控模块通过去噪模块利用去噪程序去除红外图像噪声数据；通过红外图像校正模块利用校正程序对红外图像数据进行校正处理；通过红外图像增强模块利用图像增强程序对采集的红外图像进行增强处理；图像增强程序对采集的红外图像进行增强处理中，利用卷积神经网络提取与低分辨率红外图像对应的高清可见光图像的轮廓信息；使用超像素分割神经网络对所述低分辨率红外图像进行处理，以获得高清红外图像信息；对所述高清红外图像信息并与所述高清可见光图像的轮廓信息进行处理，其中，在进行处理时，将所述高清红外图像信息并与所述高清可见光图像的轮廓信息进行比较，将所述高清红外图像信息和所述高清可见光图像的轮廓信息的轮廓差异作为训练的损失函数，反复对的所述高清红外图像的超分辨率重建的卷积神经网络参数进行更新，直到所述高清红外图像信息和所述高清可见光图像的轮廓信息的差异满足预定条件；对所述高清红外图像信息并与所述高清可见光图像的轮廓信息进行处理时，调整所述高清红外图像信息以使红外图像的尺寸与所述可见光图像的轮廓信息对应的尺寸相同；利用提取所述高清可见光图像的轮廓信息的卷积神经网络提取高清红外图像信息；通过红外图像压缩模块利用压缩程序对红外图像进行压缩处理；获取多帧红外图像作为基准红外图像，其中，所述多帧红外图像为针对同一场景在预设时长内的不同时刻采集的为第一灰阶格式的图像；根据所述基准红外图像中各图像的像素灰度均值和像素灰度分布情况，确定用于区分非感兴趣像素和感兴趣像素的低灰度阈值和高灰度阈值，其中，感兴趣像素为灰度值不低于所述低灰度阈值且不高于所述高灰度阈值的像素，非感兴趣像素为图像中除感兴趣像素外的其它像素；以线性映射的方式调整待压缩红外图像中的感兴趣像素的灰度，以及以截断的方式调整所述待压缩红外图像中的非感兴趣像素的灰度，以获得调整后为第二灰阶格式的压缩图像；采集所述待压缩红外图像的场景与采集所述多帧红外图像的场景相同，所述第一灰阶格式的灰度位数多于所述第二灰阶格式的灰度位数；步骤三，通过红外图像存储模块利用存储器存储采集的红外图像数据；存储器存储采集的红外图像数据中，通过寄存模块存储二值图像数据；通过读取模块读取寄存模块中二值图像数据；通过压缩组件对读取到的原始二值图像数据进行压缩；通过解压缩组件对读取到的压缩二值图像数据进行解压缩；压缩组件由VHDL语言实现，其中MR编码为二维编码方式，所述MR编码第一行采用MH编码，所述MR编码第二行根据第一行数据进行压缩；压缩组件产生的压缩数据由行标志位、黑白游程标志位、压缩码长度、压缩码构成；压缩完成后，压缩数据存储在寄存模块中；根据压缩数据中的行标志位、黑白游程标志位、压缩码长度、压缩码，运用状态机的方法进行解压缩操作；解压缩组件将压缩图像数据解压缩完成后，存储在寄存模块中；步骤四，通过显示模块利用显示器显示采集的红外图像。