4.5 Тепловидение.Методы преобразования и анализа теплограмм

4.5.1 Тепловидение.Статистический анализ

Тепловидение аудиовизуальной техники и других объектов эффективнее производится методами преобразования и анализа теплограмм. Для эксперимента были взяты видеопроекторы фирмы CINEMECCANICA (Италия): ZX10000H (лампа 10КВт, сервер DSP 106), ZX8000H (лампа 7КВт, сервер CMC3 D2), ZX4000H (лампа 2,5 КВт)

Рисунок 43. Пример преобразования термограммы в гистограмму для анализа

           

Рисунок 44. Пример преобразования трех термограмм в нормальном распределении

4.5.2 Тепловидение.Обработка изображений путем поэлементных преобразований для улучшения визуального восприятия теплограмм.

При тепловидении следует различать обработку изображений, предназначенных для зрительного восприятия, и обработку в устройствах автоматического анализа, где на первый план выходят задачи выделения признаков, определения точных текущих координат объекта и формирования данных о количественных характеристиках. Именно на этих свойствах, как правило, основано использование обработки изображений в системах автоматического анализа с целью извлечения количественной информации об исследуемых объектах.

Результат обработки в любой точке кадра зависит только от значения входного изображения в этой же точке. Очевидным достоинством таких процедур является их предельная простота. Вместе с тем, многие из них приводят к очевидному субъективному улучшению визуального качества. Этим определяется внимание, которое уделяется поэлементным процедурам. Не преувеличивая их роли, отметим, что очень часто поэлементная обработка применяется как заключительный этап при решении более сложной задачи обработки изображения. Часто бывает полезным подчеркнуть, усилить какие-то черты, особенности, нюансы наблюдаемого изображения с целью улучшения ее субъективного восприятия (рисунок 45).

Рисунок 45. Пример анализа термограммы путем поэлементных преобразований

Тепловидение.Представление полученного изображения в матричном виде

С помощью программы «Протон-Эксперт» для обработки термограмм при тепловидении возможно проанализировать термограммы в матричном виде с любым заданным коэффициентом для вычитания основного фона.

Рисунок 48. Пример преобразования и анализа термограммы методом матриц

4.5.4 Тепловидение.Инверсия изображения

Под инверсией изображения при тепловидении понимается получение негатива из исходного изображения и наоборот (Рис 49). При использовании восьми битового формата изображения градации серого уровень яркости кодируется 256 уровнями (от 0 до 255).

Рисунок 49. Пример преобразования и анализа инверсии теплограммы

4.5.5 Тепловидение.Линейное контрастирование изображения

Информативность тепловидения и термографических исследований возможно повысить за счет линейного контрастирования изображения. Задача контрастирования связана с улучшением согласования динамического диапазона изображения и экрана, на котором выполняется визуализация (например, термограмма). В рассматриваемом случае формата градаций серого на кодирование каждого отсчета изображения отводится 1 байт (8 бит) запоминающего устройства, поэтому уровни могут принимать одно из 256 значений. Обычно в качестве рабочего используется диапазон 0...255; при этом значение 0 соответствует при визуализации уровню черного, а значение 255 – уровню белого. Предположим, что минимальная и максимальная яркости исходного изображения равны соответственно. Если эти параметры или один из них существенно отличаются от граничных значений яркостного диапазона, то визуализированная картина выглядит как ненасыщенная, неудобная, утомляющая при наблюдении.

Получим ненасыщенное изображение, а потом, с помощью линейного контрастирования улучшим его качество (рисунок 50).

Рисунок 50. Пример преобразования и анализа термограммы линейным контрастированием

4.5.6 Тепловидение.Построение линейной и кумулятивной  гистограмм изображения

Для цифрового изображения формата градации серого, шкала яркостей которого принадлежит целочисленному диапазону 0...255, гистограмма представляет собой таблицу из 256 чисел. Каждое из них показывает количество точек в кадре (термограмме) при тепловидении, имеющих данную яркость.

Линейная гистограмма определяет полный перебор матрицы изображения (термограммы). Значение элементов матрицы в свою очередь являются индексами массива гистограммы. При выборе какого-либо элемента матрицы к соответствующему элементу массива гистограммы добавляется единица. В итоге, после полного перебора матрицы каждый элемент массива отражает общее число элементов матрицы с соответствующим уровнем яркости (рисунок 51б).

У кумулятивной гистограммы любое значение элемента массива равно сумме всех предыдущих (рисунок 51а).

Рисунок 51а. Пример построения кумулятивной гистограммы.

Рисунок 51а. Пример построения линейной гистограммы.

4.5.7 Тепловидение. Бинаризация изображения

Преобразование с пороговой характеристикой превращает полутоновое изображение, содержащее все уровни яркости, в бинарное, точки которого имеют яркости 0 или 255.

Такая операция, называемая иногда бинаризацией или бинарным квантованием, может быть полезной, когда для наблюдателя важны очертания объектов, присутствующих на изображении (термограмме), а детали, содержащиеся внутри объектов или внутри фона, не представляют интереса (рисунок 52). Бинаризация изображения при тепловидении очень эффективна и важна.

Рисунок 52. Пример бинаризации термограммы

4.5.8 Тепловидение. Двукратное увеличение изображений

При тепловидении с помощью тепловизоров BALTECH TR-0140 возможно задавать увеличение или масштабирование термограммы. Масштабирование изображений является весьма важной задачей при анализе изображений. Эта задача неразрывно связанна с проблемой восстановления данных, так как при увеличении физических размеров изображения всегда возникают промежуточные пиксели, значение которых не известно. Определение уровней яркости новых пикселей и есть основная решаемая задача. Однако оба предлагаемых метода хорошо применимы только для одномерных массивов, поэтому сначала необходимо произвести операцию восстановления данных построчно, игнорируя строки только с новыми пикселями (всеми нулевыми значениями), а затем проделать ту же операцию для столбцов полученной матрицы.

4.5.9 Тепловидение. Экстраполяция нулевого порядка

При тепловидении и обработке тепловых изображении необходимо производить экстраполяцию нулевого порядка. Экстраполяция нулевого порядка заключается в приравнивании новому пикселю значения текущего.

4.5.10 Тепловидение. Интерполяция первого порядка

Тепловидение и анализ термограмм через интерполяцию первого порядка повышает достоверность тепловизионной диагностики. Интерполяция первого порядка заключается в приравнивании новому пикселю среднего значения двух соседних оригинальных пикселей (рисунок 53).

Рисунок 53. Пример преобразования термограммы через интерполяцию первого порядка