专利名称：气体可视化布局，设备以及方法
技术领域：
通常，本发明的实施例涉及气体可视化领域。尤其是，本发明的不同实施例涉及使用红外(IR)成像设备的气体可视化。
背景技术：
红外(IR)成像设备，例如IR照相机红外热像仪(IR cameras)，可以被用来在多方面的应用中发现气体。举例而言，IR照相机生产商FLIR具有一被用来发现许多不同气体的冷却气体照相机。使用IR技术来检测和显现气体是困难的，因为IR成像设备通常能够在一放射性的IR图像中检测和表现65000热量等级，但是在显示中只有255种颜色用来表示这个数据。首先，现有技术中的气体检测倾向于成为消耗关于处理能力的资源，由于检测呈现在IR图像中的气体需要复杂的操作。其次，在IR图像中的气体可视化还需要多种在高分辨率的放射性测量的IR图像和显示的IR图像之间的转化。虽然采用这些等级和跨度可以将这65000个等级中的一些较小部分显现在255色度上，但这相当耗费时间，并且很难去调整呈现在图像场景中的当前气体。而且，如果在图像场景中各物体之间存在温度上的大差别，那么那些具有相对小温差的像素将被显现成具有相同颜色，或者非常相似的颜色。从而，在图像中气体和周围像素的色差可能不存在或非常�。庖馕蹲牛墙薹ǎ蛘叻浅＠眩萌搜墼谕枷裰惺侗鹂墒踊钠�。相关技术的示例，请参见美国专利号5，656，813，美国专利号7，649，174，美国专利号5，656，813，以及美国专利号7，649，174。尽管现有技术被指向气体检测，但由于常规方法需要太多的计算能力，无法提供精确的气体检测，和/或无法提供检测到的气体足够可视化，从而，现有技术是有缺陷的。因此，在被动照相系统中仍旧需要改进，从而为了加强在红外吸收气体云与背景之间的区别方面的检测能力，并且同样为了在计算有效的方面提高可视化。
发明内容
于此揭示的方法，布局以及设备的实施例提供了用于对呈现在图像或描绘场景中的气体实现改进的可视化的技术。而且，一个或多个实施例提供了改进的和/或计算简便的气体检测。举例而言，一个或多个实施例可以提供用于使用IR成像设备改进的气体检测和/或可视化的方法以及装置。一个或多个实施例可以提供优于现有技术的优势，例如，提高了计算有效的气体检测和/或可视化，使得小密度气体能被检测到，使得气体泄漏能被检测到(例如，小或大的气体泄漏)，提供简单说明的气体可视化，和/或实现需求相对低的计算工作量。根据一个或多个实施例，用于在描绘了一个场景的红外(IR)图像数据中的气体检测和可视化的方法，该方法包括在源于描绘了在第一时间实例的场景的第一 IR图像以及源于描绘了在第二时间实例的场景的第二 IR图像的图像数据上执行图像处理操作，以产生表示在第一或第二 IR图像其中之一的气体的位置的数据采集；通过基于所述数据采集检测在第一或第二 IR图像中的气体表示像素，以检测场景内的气体；以及在描绘场景的图像中，通过调整与在所述第一或第二 IR图像中的气体表示像素相对应的像素的像素值，以产生气体可视化图像，从而气体表示像素在气体可视化图像中是可区别的。根据一个或多个实施例，包括用于在描绘了一个场景的红外(IR)图像数据中的气体检测和可视化的布局以及设备，该布局以及设备包括了用于在源于描绘了在第一时间实例的场景的第一 IR图像以及源于描绘了在第二时间实例的场景的第二 IR图像的图像数据上执行图像处理操作，以产生表示在第一或第二 IR图像其中之一的气体的位置的数据采集；通过基于所述数据采集检测在第一或第二 IR图像中的气体表示像素以检测场景内的气体；以及在描绘场景的图像中，通过调整与在所述第一或第二 IR图像其中之一的气体表示像素相对应的像素的像素值，以产生气体可视化图像，从而气体表示像素在气体可视化图像中是可区别的。举例而言，如根据一实施例，一种图像处理方法被揭示用来通过产生一暂时的差分图像以产生表示数据的气体的采集。根据不同的方法实施例，差分图像可以被低通滤波和/或被转换至频域。这些和其他实施例的测量使得气体能够可视化，因为活动的或瞬时的元素更加清楚地在差分图像中突出，尤其是在低通滤波后。于此呈现的实施例进一步通过识别活动的或瞬时的元素来达到气体检测。根据实施例通过调整与在描绘场景的图像中的气体表示像素相对应的像素的像素值以产生气体可视化图像可实现气体可视化，从而区别气体表示像素是高处理效率的。根据一个或多个实施例，一种被配置为处理红外(IR)图像数据的计算系统，该计算系统包括一被配置为存储描绘一个场景的红外图像数据的存储器以及一被配置为处理存储在存储器中的红外图像数据的处理器。该处理器进一步适于从存储器中接收描绘了在第一时间实例中捕获到的场景的第一 IR图像；从存储器中接收描绘了在第二时间实例中捕获到的场景的第二 IR图像；对源于第一及第二 IR图像的图像数据执行图像处理操作以产生表示在第一或第二 IR图像其中之一的气体的位置的数据采集；以及在一个描绘了场景的图像中，通过依赖于数据采集的像素值调整像素值以产生第三图像。本发明要求的其他实施例涉及存储有用于执行气体可视化和/或呈现在一成像或描绘场景中的气体检测的非瞬时信息的计算机可读媒介，以及计算机程序产品。
基于不同的实施例以及关于伴随的权利要求，本发明的一个或多个实施例将会被
进一步解释，其中:图1示出带有气体泄漏场景的IR图像的示例。图2A根据本发明的一个实施例示出了一个处理过的暂时的差分图像的示例，该图像基于描绘了如图1中所示的场景的第一和第二 IR图像。图2B根据本发明的一个实施例示出了气体映射，同样被称为一气体图像的示例，此处以二元气体映射或二元气体图像的形式。图2C根据本发明的一个实施例示出了中间气体图像的示例。图2D根据本发明的一个实施例示出了气体可视化图像，同样被称为最终气体图像的示例。图3根据本发明的一个实施例示出了一种方法的框图。图4A根据本发明的一个实施例示出了方法第一部分的框图。图4B根据本发明的一个实施例示出了图4A中方法的延续。图5根据本发明的一个实施例示出了边缘检测方法的框图。图6根据本发明的一个实施例示出了 IR成像系统的示意图。
具体实施方式
介绍本发明要求的实施例涉及用于执行气体检测和呈现在成像的，或描绘的场景中的气体可视化的方法，IR成像设备和/或IR成像布局。根据一个实施例，一个IR成像设备被实现成一设备，其中用于图像的执行，捕获，以及处理的单元和功能被整合于该设备中。一种IR成像设备可以通过例如，IR照相机得以实现。根据一个实施例，一个IR成像布局包括一个或多个单元，并且使得在被包括的一个或多个单元之间的数据的通信和/或转换能够用于图像的执行，捕获以及处理。本发明要求的其他实施例涉及存储有用于执行气体可视化和/或呈现在一成像的或描绘的场景中的气体检测的非瞬时信息的计算机可读媒介。对于一个实施例来说，气体检测及可视化可以通过在一个被捕获的描绘一个场景的IR图像帧中，识别移动的或瞬时的元素，例如气体而被执行，通过生产一暂时的差分图像而被执行；为了使能气体检测，处理差分图像；以及通过调整在描绘场景的图像中的气体表示像素的像素值产生气体可视化图像，从而气体表示像素是可区别的。在图1中，一个描绘场景的IR图像100的示例被示出，其中，有一嫌疑的气体泄漏。根据本领域常规所知，IR图像在一个描绘的场景中显现温度。然而，单独从这个表示，任何呈现在场景中的气体通常是无法区别的，如图1所示。图2A-2D示出根据一个方法实施例，在气体检测和可视化不同的阶段的图像的示例。图2A示出处理过的暂时的差分图像600的示例，该图像示出了在两个IR图像帧之间的差别，这两个图像帧为使用相同的IR成像系统在两个不同的时间实例所捕获的。在图中可以看出，所示出的一个气体形成的实体与所描绘的场景中的环境没有任何关系。图2B示出一个气体映射800的示例，同样可以称为气体图像800，其中，在图1的IR图像100中的气体表示像素已经被检测到，并且已经被赋值从而将气体表示像素区别于剩余像素。在图2B的图像800中，气体表示像素都已经被赋值为1，或白色，而剩余像素都已经被赋值为0，或黑色，从而导致一二元气体映射，或二元气体图像。以下将进一步解释，这个二元气体映射或二元气体图像被用来改进处理效率。图2C示出一中间气体图像600的示例，其通过将图2A的处理过的差分图像600与图2B的气体映射800，或气体图像800相结合而产生。图2D示出图像1100，其中，检测到的气体信息通过图1的IR图像100与图2C的中间气体图像800相结合而获得并显现。这样一个其中描绘的场景被显现并且任何呈现在描绘场景中的气体相对于描绘的场景被清楚地显现的结合的图像1100，其将实时地，或者接近实时地被呈现给根据以下揭示的实施例的气体检测以及可视化方法，IR成像设备和/或IR成像布局的使用者或操作者。气体检测和可视化方法在图3中，一个方框图示意性地示出根据本发明一实施例的常规方法。这个用于在描绘场景的图像中的气体可视化的实施例方法包括:在步骤S310中:捕获描绘了在第一时间实例的场景的第一 IR图像。根据一个实施例，被捕获的第一 IR图像正在描绘一个在红外(IR)波长范围中的特定波长范围。在步骤S320中:捕获描绘了在第二时间实例的场景的第二 IR图像。根据一个实施例，被捕获的第二 IR图像正在描绘与第一 IR图像相同的波长。在不用的实施例变化中，被捕获的第一及第二 IR图像可以被中间地存储在数据存储器中用于稍后处理或可以被转移至数据处理器中并被其接收，更适宜地在一 IR成像设备或IR成像布局中，实时或接近实时。在这些IR图像被中间地存储的一个示例应用中，IR图像在某一时间被一个IR成像设备捕获并且被采集，然而，气体检测和气体可视化被稍后执行，根据在IR成像设备或IR成像布局中实施的，或在可在电脑上操作的单独的分析软件中实施的发明的实施例，使用功能。在步骤S330中:在图像数据上执行图像处理操作以产生表示在第一或第二 IR图像中的气体位置的数据采集，图像数据源于描绘了在第一时间实例的场景的第一 IR图像以及源于描绘了在第二时间实例的场景的第二 IR图像。根据一个实施例，产生表示气体位置的数据采集的操作包括在第一 IR图像及第二 IR图像的基础上，产生一暂时的差分图像。根据一个实施例，产生表示气体位置的数据采集包括在产生所述第三图像之前进一步处理差分图像。根据一个实施例，进一步处理差分图像包括将差分图像转换至频域中，例如，通过一快速傅里叶变换(FFT)操作或通过一功率谱密度(PSD)操作。根据另一实施例，处理差分图像包括对数据采集进行低通滤波。根据一个实施例，方法进一步包括在暂时的差分图像产生之前稳定第一和第二 IR图像，通过相对于第二 IR图像稳定第一 IR图像，或通过相对于第一 IR图像稳定第二 IR图像。根据一个实施例，图像处理操作包括基于或依赖于数据采集，通过检测在前一步骤的第一或第二 IR图像中的气体表示像素，以在场景中检测气体。根据一个实施例，在气体检测被执行之前，第一及第二 IR图像是稳定的。根据一个实施例，在场景中检测气体包括基于差分图像检测在第一或第二 IR图像中的气体表示像素；以及产生一第三图像或气体可视化图像，通过在描绘场景的图像中调整与所述第一或第二 IR图像其中之一的气体表示像素相对应的像素的像素值，从而气体表示像素是可区别的。在步骤S340中:依赖于所述数据采集的像素值，通过调整在描绘场景的图像中的
像素值以产生第三图像。根据一个实施例，产生第三图像包括依赖于所产生的差分图像，调整描绘场景的图像中的像素值，例如通过将差分图像添加至描绘场景的图像。根据一个实施例，差分图像已先在步骤S330中被低通滤波过了。根据一个实施例，差分图像或低通滤波的差分图像，在被添加至描绘场景的图像之前，可以根据一个预定的彩色或灰度调色板已经被进一步调整过，正如后文所揭示的。根据一个实施例，差分图像在其被添加至描绘场景的图像之前可以乘上一个因子，例如，在O与I之间，从而根据通过所述因子确定的不透明度添加信息。根据一个实施例，产生第三图像包括通过在描绘场景的图像中调整与在先前步骤的第一或第二 IR图像中的气体表示像素相对应的像素的像素值来产生气体可视化图像，从而气体表示像素在气体可视化图像中是可区别的。气体可视化图像以及气体位置表示数据对于产生气体可视化图像有不同的选择。根据不同的实施例，那种其中与所检测到的气体表示像素相对应的像素的像素值被调整后从而气体表示像素是可区别的图像是一个被选择的描绘场景的IR图像，其通过使用一被包含在IR成像设备中的IR成像设备所捕获。举例而言，这可能是上述步骤的第一 IR图像或第二 IR图像。作为一种选择，它可以是另一个被选择的描绘在一些其他时间实例中的场景的IR图像，优选地被相同的IR成像系统或IR检测器所捕获，如所提及的第一及第二 IR图像。在另一实施例中，气体可视化图像基于一视觉图像而被产生，尤其是通过在描绘场景的视觉图像中调整与被检测到的气体表示像素相对应的像素的像素值，视觉图像具有与第一及第二 IR图像相关的预定关系并且通过使用可见光成像系统被捕获，优选地地是包含在用来捕获所提及的第一和第二 IR图像IR成像设备中的可见光成像系统。当产生气体可视化图像，将气体可视化图像建立在选择的描绘场景的图像上并且仅仅调整与被检测到的气体表示像素相对应的像素的像素值是实用的。可选择地，气体可视化图像同样可以基于描绘场景的图像的图像数据，通过调整与非气体表示像素相对应的像素而获得，为了构建一个适于显示的图像。举例而言，这可以是当一带有检测到气体可视化的并包含了 IR图像数据以及视觉图像数据的融合图像被产生为一气体可视化图像这样一种情况。重要的是，任何情况下，在所描绘的场景中，气体的位置是被充分精确地定位。根据一个实施例，在图像中的表示气体位置的数据采集(例如，气体位置表示数据)包括了表示气体的图像像素的图像像素坐标。根据一个实施例，数据采集具有气体映射或气体图像的形式，其中，具有与气体位置相一致的坐标的像素，换句话说就是气体表示像素，具有能将它们从剩余的像素中区别出来的像素值。那些与这种气体映射，或气体图像相关的不同实施例将在下面呈现。根据一个实施例，图像处理操作包括基于或源于第一 IR图像和第二 IR图像，即，依赖于第一 IR图像和第二 IR图像中的图像数据，创造一暂时的差分图像。根据一个实施例，呈现在场景中的气体通过低通滤波差分图像而清晰，从而去除可能被另外视作为气体的噪声区，例如通过使用者观察差分图像或者在以下将进一步揭示的可选的气体检测步骤S412中。根据一个产生结合图像的实施例，从差分图像中去除噪声进一步产生避免噪声被添加至结合图像中的效果。在此，结合图像同样被称为第三图像或者气体可视化图像。根据一个实施例的进一步细节，产生一气体可视化图像包括在暂时的差分图像中基于所述气体位置表示数据的采集选择表示气体的像素，从而气体表示像素是可区别的。气体检测及可视化的实施例
图4A及4B示出了发明的气体检测及可视化方法的实施例，其中，步骤401至412主要涉及气体检测，而步骤414至418则涉及检测到的气体信息可视化。在步骤401a中，在第一时间实例，场景的I R图像被捕获。这个捕获的结果是第— (Ist) IR图像100。这样的IR图像100的示例在图1中被示出。在步骤401b中，在第二时间实例，优选地是在迫近第一时间实例的时间，并且描绘了与第一 IR图像相同波长范围的场景的IR图像被从相同的方向所捕获，即相同的视野。这个捕获的结果是第二(2nd) IR图像200。第一及第二 IR图像都采用相同的IR成像传感器所捕获，该IR成像传感器被包含于IR成像设备中。第二 IR图像同样被称为当前IR图像，或者当前IR图像�。⑶以诘鼻暗氖奔涫道斜徊痘瘛５谝� IR图像同样被称为先前IR图像，或者先前IR图像�。⑶以谝桓鱿扔诘谝皇奔涫道南惹暗氖奔涫道斜徊痘�。根据一个实施例，先前IR图像以及当前IR图像是在图像帧序列中两个前后连续的IR图像�。直鹪谑奔涫道�(t-Ι)及(t)中被捕获。根据这个实施例，IR成像设备可以是一个适于捕获连续IR图像帧的IR摄像机。步骤402至412涉及从第一及第二捕获的图像中导出图像数据，并且对源于第一及第二图像中的图像数据执行图像处理操作，以产生图像中表示气体位置的数据的采集。这个数据采集例如可以被表示为一个图像或映射。在选择步骤402中，第一 IR图像相对于第二 IR图像被稳定，或者第二 IR图像相对于第一 IR图像被稳定，以补偿IR成像设备等的移动。这个稳定更适宜在产生暂时的图像之前被执行。完成图像稳定化的不同方法在本领域中已被熟知，并且可以被粗略地划分为:光学图像稳定方法，其中一个或多个物理光学元件，例如透镜，传感器，检测器，被移动从而补偿成像设备的移动；和数字图像稳定，其中为了补偿成像设备的移动电子图像从一帧被切换至另一帧，基于检测到的例如是在图像中所识别的像素或者物体的移动。图像稳定系统被通常使用在视觉成像设备中，为了补偿成像设备的移动。稳定原因及选项将在后文中进一步被解释，与步骤404有关。在步骤404中，一个暂时的差分图像404基于或源于第一 IR图像及第二 IR图像而被产生。换句话说，第一及第二 IR图像以这样一种方式被组合，从而获得一个暂时的差分图像400。这种组合例如可以在于从第二图像中减去第一图像，或从第一图像中减去第二图像，因此获得一表示了作比较的图像之间的差异的图像。由于差分图像将包括在第一及第
二IR图像帧之间的变化的信息，移动的元件在差分图像中是可见的。在本文中，移动的元件可以是瞬时元件，例如气体。为了获得一个好的差分图像，用来产生差分图像的两幅图像的光度值必须是兼容的。由于描绘现实世界场景的第一及第二 IR图像都表示光的红外光谱，因此，它们的光度值是兼容的。此外，这样是有益的，如果两幅图像是对齐的，或者是整齐的，从而对应的像素重合。因此，作比较的第一及第二 IR图像被紧密连续地捕获，并且通过相同的IR成像传感器。优选地，两幅图像是在一个图像帧序列中的两个连续的图像帧。捕获相互紧密连续的图像的原因是从第一图像帧至第二图像帧现实世界场景不会有太大的变化，并且第二图像因此包含了与第一图像实质上相同的场景，伴随着由在成像场景中的物体的移动，IR成像设备的移动或随机噪声产生的最小差别。本领域普通技术人员可以容易地理解，在相距甚远的时间实例中被捕获的第一及第二图像帧可以被用于在此揭示的方法，并且只要现实世界场景从第一图像帧至第二图像帧没有太大的变化和第二图像因此包含了与第一图像实质上相同的场景，以及只要IR成像设备相对于成像场景没有移动太多，这就能提供一个良好的结果。这可能适用于，例如，一个采用一个被固定安装在或安置在架子或三脚架上并位于成像场景之前的照相机随时间推移而执行监测的监测环境。通过从第二图像中减去第一图像，或从第一图像中减去第二图像可以获得一个差分图像，该差分图像包括了由成像场景中物体的移动，成像设备和/或随机噪声的移动而产生的差别。在差分图像中，所有的由成像场景中物体移动产生的差别被包括，这意味着即便是非常小的气体浓度信息，例如非常小的气体泄漏，都会被包括在差分图像中。表示场景中物体边缘及轮廓的高空间频率含量可以出现在差分图像中，除非成像场景从第一时间实例到第二时间实例完全没有变化过，而且成像设备因此还有成像传感器保持完全静止。举例而言，由于成像场景中光线的变化或者是被描绘物体的移动，场景从一帧至下一帧发生了变化。同样，几乎在所有的情况中，成像设备及传感器将无法保持完全静止，这意味着成像场景中所有固定的或没有移动的部分都不会出现在第一及第二 IR图像中相同的位置。如果成像设备是手持的，那么很明显成像设备的使用者将会产生移动。如果成像设备室固定的，例如在一个架子上，成像设备或者周围的振动可能导致成像传感器的移动。因此，在产生暂时的差分图像400之前执行步骤402中可选的图像稳定是有益的。通过边缘检测及移除减少不相关的信息在可选的步骤406中，对差分图像执行边缘检测，从而产生包含边缘位置信息的数据采集，即，在差分图像中边缘位于何处的信息。包括边缘位置信息的数据采集可以是边缘映射500的形式，同样被称为边缘图像500的形式。可选的边缘检测可以根据本领域已知的任何方法被执行，例如包括基于搜索的方法，比如，搜索梯度幅值的本地方向的最大值，和/或基于零交点的方法，比如，搜索在二阶导数表达式中的零交点，通常是拉普拉斯算子的零交点或非线性差分表达式的零交点。根据上述方法的边缘检测还可以包括作为预先处理步骤的图像平滑，例如本领域中已知的低通滤波或高斯平滑。在图5中，一个边缘检测方法的实施例被示出，其中在IR图像450中检测边缘。根据一个可选的实施例，IR图像450是第一 IR图像100 ;第二 IR图像200，或采用与用于捕获第一及第二 IR图像相同的IR成像设备捕获到的另一 IR图像。根据另一个实施例，IR图像450是差分图像400.然而，使用差分图像400引入了气体信息被不恰当地检测为边缘以及由此从差分图像中移除这样一个风险。在步骤S510，一个高通(HP)滤波器被应用于IR图像450。因此，IR图像中的高频率含量，比如是边缘信息被检测到，例如基于梯度幅值的本地方向的最大值的识别。根据HP滤波，HP滤波图像515被获得。如上所述，任何合适的方法可以被用于从图像中获得边缘信息，HP滤波就是一个常见的示例。在可选择的步骤S520中，一个阈值被应用于HP滤波图像。根据可选择的阈值操作，一个二元HP滤波图像被获得，其中所有包含了检测到的高频率含量的像素被赋值为第一像素值，而剩余的像素被赋值为第二值。根据不同的实施例，阈值等级在IR成像设备生产或校准中被预设。通常来说，阈值依赖于由IR成像设备或IR成像布局中的IR成像系统所捕获的图像中的常规噪声等级，并且阈值被设置从而使得尽可能少的噪声表示像素被不恰当地检测为气体，同时，气体检测的敏感度尽可能高从而在气体检测中没有气体像素会被错过。根据一个实施例，气体检测的敏感度通过IR成像设备的操作者利用IR成像设备的交互功能而被调整。在作为结果的HP滤波图像515中，或者如果可选的步骤S520已经被执行的话，在二元HP滤波图像中，通�：性肷Ｎ巳コ肷琀P滤波图像515，或者二元HP滤波图像可以在可选择的步骤S530中被低通(LP)滤波。根据一个实施例，利用LP核心执行LP滤波，其中核心值适于让LP滤波导致被检测到的边缘的膨胀，以及包含在图像中，以单独的像素，或一群少量像素的形式存在的噪声的移除。通常来说，核心滤波器通过将核心矩阵应用至图像中的每一像素而工作。核心含有被应用于像素及其邻近像素的乘法因子，并且一旦所有的值已经被相乘，那么像素值被替换为乘积的总和，或者乘积总和的平均值。如本领域熟知的，通过选择不同的核心，不同形式的滤波被应用。例如，核心可以是3*3，5*5，7*7，9*9或者其他合适大小的矩阵，并且核心中心像素的值可以大于剩余的核心像素值。仅仅通过一个示例，核心可以具有一个中心像素值8，并且剩余的像素值被设为I。然而，其他任何合适的值，或者任何被选择的权重可以被用在核心的不同部分之间，这意味着，不是中心像素的所有像素不需要拥有相同的像素值。根据一个实施例，LP滤波核心被应用至HP滤波图像515，或者二元HP滤波图像中的每一个像素，由此，像素值被设置为HP滤波图像515或二元HP滤波图像中所有像素值与被应用的核心值相乘/加权后的总和。可选择地是，像素值被设置为通过将所述总和除以被应用核心的像素的数量而获得的平均值。不同的LP滤波实施例都将导致被滤波的像素考虑到在原始图像中周围像素的值而被赋值为一个新的像素值。因此，最初已经被设置为指示其不含有在HP滤波图像515或二元HP滤波图像中的边缘信息的值的像素，可以通过LP滤波而被设置成指示其含有边缘信息的值，如果显著数量的周围像素具有指示它们含有边缘信息的值。显著数量的周围像素可以是50%的周围像素，2/3的周围像素，或者其他合适的分数。这导致边缘膨胀，因为，当在被检测到的边缘周围的像素被包含在检测到的边缘时连续的边缘信息在图像中被增强。因此，如下所解释，这种检测到的边缘的膨胀被执行在产生一处理过的差分图像之前。另一方面，最初已经被设置成指示其包含在HP滤波图像515或二元HP滤波图像中边缘信息的值的像素，可以通过LP滤波而被设置成指示其不含有边缘信息的值，如果显著数量的周围像素具有指示它们不含有边缘信息的值。显著数量的周围像素可以是50%的周围像素，2/3的周围像素，或者其他合适的分数。这导致以单独或少量像素的形式的噪声的移除，这些像素被不恰当地被检测为包含边缘信息，由于在图像中，可检测的边缘组成了在一个确定的方向上延伸的多个连续像素。
经过步骤S530中可选的LP滤波，一个LP滤波图像525被产生。在步骤S540中，一个阈值被应用于LP滤波图像525，这导致边缘映射500，同样被称为边缘图像500的产生。根据一个实施例，那些具有在阈值以上的值的像素被识别为表示边缘信息，而剩余的像素没有被识别为表示边缘信息。根据一个可选实施例，那些具有在阈值一下的值的像素被识别为表示边缘信息，而剩余的像素没有被识别为表示边缘信息。根据一个实施例，边缘映射500，或边缘图像500，其中那些已经被识别为表示边缘信息，例如包含检测到的边缘信息的像素被赋值为与剩余像素的像素值不同的像素值。作为一种选择，剩余像素被分配为与那些已经被识别为表示边缘信息，例如包含检测到的边缘信息的像素的像素值不同的像素值。根据另一个实施例，那些已经被识别为表示边缘信息，例如包含检测到的边缘信息的像素被赋值为第一像素值，并且剩余像素被赋值为第二像素值。可选择地，所产生的边缘映射或边缘图像是一个二元映射或二元图像，其中表示检测到边缘信息的像素被赋值为像素值I并且剩余像素被赋值为像素值0，或者其中表示检测到边缘信息的像素被赋值为像素值O并且剩余像素被赋值为像素值I。根据另一个实施例，那些已经被识别为表示边缘信息，例如包含检测到边缘信息的像素被赋值为像素值I或O,而剩余像素的像素值不作改变。作为一种选择,剩余像素被赋值为像素值I或0，而那些已经被识别为表示边缘信息，例如包含检测到边缘信息的像素的像素值不作改变。在那以后，在可选步骤408中，一个处理过的差分图像通过边缘映射或边缘图像500与差分图像400的组合而产生从而检测到的边缘信息被移除。举例而言，如果边缘映射，或边缘图像是一个二元映射，或二元图像，其中表示检测到边缘信息的像素已经被赋值为像素值O并且剩余像素已经被赋值为像素值1，然后为了获得一个处理过的差分图像600，边缘映射或二元图像可以与差分图像相乘，差分图像中的边缘信息已经被移除。作为一种选择，如果边缘映射，或边缘图像时一个二元映射或二元图像，其中边缘表示像素已经被赋值为像素值1，以及剩余像素，例如那些还没有被识别为表示边缘的像素已经被赋值为像素值0，然后气体映射或二元图像可以从差分图像中减去，跟在所有小于零的像素值都被设置为O这个步骤之后，为了获得一个处理过的差分图像600，其中边缘信息已经被移除。这样一个其中边缘已经被检测且被移除的处理过的差分图像600的示例在图2A中示出。如图2A所示，仅仅在第一及第二 IR图像帧中不同的元素，例如是瞬时元素，进一步还没有被检测为在处理过的差分图像中剩余的边缘。在图2A的处理过的差分图像600中，只有瞬时像素以一种气体云的方式剩余，清楚地示出在描绘的场景中所检测到的气体的图像位置。如上所述，步骤406和408是可选的，但它们被示出以进一步改善气体可视化性能，由于呈现在差分图像中的不需要的元素，即，那些不可能表示气体的元素，被移除，并且因此将不会被可视化方法强调在后面的步骤418中所获得的最终气体图像中。边缘检测及移除步骤尤其对包括描绘包含狭窄线条的场景的图像是有利的，例如建筑，墙，地板，屋顶，道路，管道，任何矩形或圆柱形的物体或结构的轮廓，以及等等。因此，当目标是在建筑，结构，管道，道路或城市视察时检测气体，包括边缘检测及移除通常来说是有益的。如果可选的步骤406及408已经被执行，处理过的差分图像被用作为下一步骤，步骤410，中转化的输入，并且因此处理过的差分图像是呈现在图4A及4B中剩余步骤的基础。差分图像的进一步处理以下图4A中的步骤409及412是可选的。根据一个实施例，在步骤409中，差分图像或处理过的差分图像的进一步处理被执行。换句话说，产生一个表示气体位置的数据采集的操作在产生所导致的气体可视化图像，同样被称为与图3相关的第三图像之前，包括差分图像的进一步处理。根据如下呈现的实施例，步骤409的进一步处理可以包括在一个可选步骤410中，通过一个FFT操作或一个PSD操作，将数据采集转换至频域中。作为一种选择，根据如下呈现的实施例，步骤409的进一步操作可以包括在可选步骤411中对数据采集进行低通滤波。根据一个实施例，一个步骤410与411的组合可以被执行。根据一个实施例，数据采集的低通(LP)滤波，换句话说，差分图像400或处理过的差分图像600，在步骤411中被执行，产生一低通(LP)图像701。通过对差分图像400或处理过的差分图像600进行低通滤波，呈现在图像400，600中的噪声被移除或减少。因此，任何呈现在场景中的气体能变得更加明显区别，由于不需要的或者干扰的信息，以噪声的形式，将不会再呈现在图像中。根据一个实施例，步骤410被执行。在转换步骤410中，如果可选的步骤406及408已经被执行，那么差分图像400或处理过的差分图像600被从时域转换至频域。然后，在转换过的差分图像中执行气体检测以识别那些表示呈现在场景中气体的像素的像素坐标。以下，短语差分图像将被用在文章中，涉及差分图像400或处理过的差分图像600。通过根据一个预设的转换函数的操作执行转换，该转换函数通常为傅里叶变换比如一个快速傅里叶变换(FFT7FFT2)，或基于傅里叶变换的变换，比如离散余弦变换(DCT)或功率谱密度(PSD)，其揭示了信号或者时间序列的功率是如何与频率分布的。发明人已经发现将图像转换至频域的傅里叶变换使得呈现在图像中气体的频率显得出人意料地好。根据一个实施例，采用已知的揭示于斯托伊卡等人的《频谱分析入门》(普伦蒂斯 霍尔1997)中的韦尔奇方法计算PSD估计，其中，数据片段被允许重叠并且可以被表示为:
权利要求
1.种用于在描绘了场景的红外(IR)图像中气体可视化的方法，所述方法包括: -捕获描绘了在第一时间实例的场景的第一 IR图像以及描绘了在第二时间实例的场景的第二 IR图像； -对源于所述第一 IR图像以及所述第二 IR图像的图像数据执行图像处理操作，以产生表示在第一或第二 IR图像其中之一的气体的位置的数据采集；以及 -依赖于所述数据采集的像素值，通过调整在描绘场景的图像中的像素值以产生第三图像。
2.权利要求1所述的方法，其中，产生表示气体位置的数据采集的操作包括基于第一IR图像和第二 IR图像产生一暂时的差分图像。
3.权利要求2所述的方法，其中，产生表示气体位置的数据采集的操作进一步包括在产生所述第三图像前进一步处理所述差分图像，所述进一步处理所述差分图像包括: -通过FFT操作或PSD操作将差分图像转换至频域中；和/或 -低通滤波差分图像。
4.权利要求3所述的方法，进一步包括: -基于所述差分图像，通过检测在第一或第二 IR图像中的气体表示像素以检测场景中的气体；以及 -在描绘场景的图像中，通 过调整与在所述第一或第二 IR图像其中之一的气体表示像素相对应的像素的像素值产生所述第三图像，从而气体表示像素是可区别的。
5.权利要求3所述的方法，其中，将差分图像转换至频域中的转换以块式执行，使用尺寸小于差分图像尺寸的图像块，和/或作为差分图像像素的一子部分，从而导致下采样频域图像。
6.权利要求1所述的方法，进一步包括在产生所述第三图像，或气体可视化图像之前，通过在所述数据采集的基础上检测在第一或第二 IR图像中的气体表示像素检测场景内的气体。
7.权利要求2所述的方法，其中，产生表示在第一或第二IR图像其中之一的气体的位置的数据采集包括创造包括以二元气体图像形式检测到的气体信息的气体映射。
8.权利要求1所述的方法，进一步包括: -在第一和第二 IR图像至少一个中执行边缘检测； -创造一包含检测到的边缘信息的边缘映射，其中，表示检测到的边缘信息的像素被赋值为第一像素值，以及剩余的像素被赋值为第二像素值；以及 -通过将边缘映射与差分图像的结合产生一处理过的差分图像，从而检测到的边缘信息被移除。
9.权利要求8所述的方法，其中，边缘映射为二元边缘图像的形式，并且产生一处理过的差分图像包括一个选择: -从差分图像中减去二元图像；或 -将差分图像与二元图像相乘。
10.权利要求8所述的方法，进一步包括: 在产生处理过的差分图像之前，扩展检测到的边缘；以及 在所述气体位置表示数据的采集的基础上，通过选择在暂时的差分图像中表示呈现在场景中气体的像素以检测气体。
11.权利要求4所述的方法，其中，检测气体被执行在转换过的差分图像中，以识别表示呈现在场景中气体的像素的像素坐标，以及，其中气体检测包括对转换过的差分图像的像素设定阈值。
12.权利要求4所述的方法，其中，在一个描绘场景的IR图像中，通过调整与检测到的气体表示像素相对应的像素的像素值以产生第三图像，描绘场景的IR图像为一选择: -第一 IR图像； -第二 IR图像；以及 -描绘场景的另外IR图像。
13.权利要求7的方法，其中，第三图像通过如下而产生: -在一描绘场景的视觉图像中，调整与检测到的气体表示像素相对应的像素的像素值，所述视觉图像具有一与第一以及第二图像相关的预定关系； -在产生的暂时的差分图像中，调整与检测到的气体表示像素相对应的像素的像素值；和/或 将气体映射与差分图像结合，从而与那些已经被识别为气体映射中表示气体信息的像素相对应的像素被赋值为在差分图像中对应的像素的像素值，以产生一中间气体图像。
14.种红外(IR)成像布局，包括: -红外传感器，被配置为捕获描绘场景的红外图像数据； -处理器，被配置为接收和处理来自所述红外传感器的红外图像数据，所述处理器进一步适于: -接收描绘场景并且在第一时间实例中被捕获的第一 IR图像； -接收描绘场景并且在第二时间实例中被捕获的第二 IR图像； -对源于第一及第二图像的图像数据执行图像处理操作，以产生表示在第一或第二 IR图像其中之一的气体位置的数据采集；以及 -在描绘场景的图像中，通过依赖于数据采集的像素值调整像素值以生成第三图像。
15.权利要求14所述的红外(IR)成像布局，进一步包括可见光成像传感器，其适于捕获描绘场景的可见光图像并具有与所述第一及第二 IR图像相关的预定关系，并且其中，处理器与红外传感器耦接。
16.权利要求14所述的红外(IR)成像布局，其中，处理器为现场可编程门阵列(FPGA)0
17.权利要求14所述的红外(IR)成像布局，其中，处理器进一步适于执行权利要求1-13所述的任何步骤或功能。
18.种计算系统，被配置为处理红外(IR)图像数据，该计算系统包括: -存储器，被配置为存储描绘一个场景的红外图像数据； -处理器，被配置为处理存储在存储器中的红外图像数据，该处理器进一步被适于: -从存储器中接收描绘在第一时间实例中捕获到的场景的第一 IR图像； -从存储器中接收描绘在第二时间实例中捕获到的场景的第二 IR图像； -对源于第一及第二 IR图像的图像数据执行图像处理操作，以产生表示了在第一或第二 IR图像其中之一的气体的位置的数据采集；以及-在一个描绘场景的图像中，通过依赖于数据采集的像素值调整像素值以产生第三图像。
19.权利要求18所述的计算系统，其中，处理器为现场可编程门阵列。
20.权利要求18所述的计算系统，其中，处理器进一步适于执行权利要求1-13所述的任何步骤 或功能。
全文摘要
在描绘场景的图像中的气体可视化包括在第一时间示例捕获描绘场景的第一IR图像以及在第二时间示例捕获描绘场景的第二IR图像；对源于所述第一IR图像及所述第二IR图像的图像数据执行图像处理操作以产生表示在第一或第二IR图像其中之一的气体位置的数据的采集；以及依赖于所述数据采集的像素值，通过调整在描绘场景中图像的像素值以产生第三图像。根据实施例，进一步在带有调整过的像素值的第三图像产生之前，提供对数据采集，和/或气体检测的进一步处理。
文档编号G01N21/00GK103091249SQ20121043870
公开日2013年5月8日 申请日期2012年11月6日 优先权日2011年11月7日
发明者凯特琳·斯特兰德马尔 申请人:前视红外系统有限公司
专业数控铣床产品供应商
20年生产经验，实力工厂，精工品质，质量有保障
