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前言

众所周知,温度是十分重要的热物理量之一,生产和生活中的诸多情况都需要对温度进行探测和控制,因此,对物体表面温度场的检测具有重要的研究意义和应用价值。红外热成像检测在维护社会秩序和保障安全方面做出了重要贡献,具有重大的社会和经济效益。红外热成像无损检测技术是近年来发展较快的一种新型数字化无损检测技术,因其具有便捷、高效、直观、探测面积大及远距离非接触探测等优点,被广泛应用于军事、航空航天、电池、电力、电子、建筑、医疗、文物保护等诸多领域。随着红外热成像无损检测技术应用领域的不断扩大,未来它将渗透到国民经济的各个领域,并发挥越来越重要的作用。

本书是一部关于红外热成像检测技术及其应用研究的专著,包括被动式红外热成像检测与应用和主动式红外热成像检测与应用,全书共分为7章。

第1章阐述红外热成像检测的研究背景和意义,概述红外热成像检测的研究现状,并简述红外热成像检测的特点及应用。

第2章介绍红外热成像检测原理,涉及红外线的传播和吸收规律、热辐射的基本定律及红外热像仪的检测原理等。

第3章在红外视觉人体行为识别的研究背景下,以全辐射热像视频为研究对象,采用卷积神经网络作为核心特征提取工具,建立一种融合目标检测、姿态估计、时序行为分类的多阶段红外人体行为识别框架,开展红外视觉人体行为的检测与识别研究。针对SSD模型计算复杂度高,对小目标、遮挡等情况鲁棒性差的问题,提出一种改进SSD红外人体目标检测模型;针对红外人体骨骼关键点检测精度低的问题,提出一种基于深度残差网络的改进CPMs模型;针对基于单帧红外图像进行人体行为识别而忽略帧间时域信息的问题,提出一种基于人体骨骼关键点的时空混合模型。

第4章开展对红外弱小目标的检测。针对红外弱小目标检测中强杂波干扰的问题,提出一种基于ADMM和改进Top-hat变换的红外弱小目标检测算法;针对现有的基于形态学的算法受限于固定单一的结构元素,从而导致复杂背景抑制能力差的问题,提出一种基于LCM的自适应Top-hat红外弱小目标检测算法;针对目标漏检的问题,提出一种基于NSCT和三层窗口LCM的红外弱小目标检测算法,并通过开源数据集中的图像对所提三种算法进行有效性验证。

第5章探讨红外图像与可见光图像的融合。针对图像模态差异提出基于CycleGAN-CSS的图像配准算法,用于提高图像的配准精度;针对传统多尺度变换融合算法中边缘模糊和细节分辨能力弱的问题,提出一种基于多尺度各向异性扩散的图像融合算法;为降低算法的计算复杂度,提高算法性能的稳定性,提出一种基于潜在低秩表示下的DDcGAN图像融合算法,并通过TNO数据集和RoadScene数据集中的图像对所提配准和融合算法进行有效性验证。

第6章对红外热成像检测反射法与透射法的缺陷定量检测进行研究。通过所建立的红外热成像检测缺陷埋深的物理模型,依据热传导理论推导缺陷定量检测的实现方法,对含有楔形槽缺陷的PVC试块分别进行反射法和透射法红外热成像检测实验研究,通过实验数据分析取样点尺寸、缺陷宽度对试块表面温度场的影响,指导数据后处理采样区域的设置,定量检测缺陷埋深,并分析激励时间对测量精度的影响;运用ANSYS软件分别进行反射法和透射法检测凹槽缺陷的仿真模拟实验,分析缺陷的宽度、埋深深度对仿真结果的影响。

第7章介绍红外序列图像处理,包括单帧图像处理和多帧图像处理。在定义敏感区域的基础上,提出基于敏感区域最大标准差法,这一性能指标的提出解决了单帧图像处理红外序列图像的原图选取问题,结合Blob分析,实现对缺陷的自动提取。本章还提出一种多尺度八方向边缘检测图像分割算法,以提高缺陷定量检测精度,并运用主成分分析和独立成分分析开展对多帧图像处理的研究。

全书的主要内容是著者及其指导的历届硕士研究生在国家自然科学基金项目(51865038)、江西省自然科学基金项目(20151BAB207058)以及江西省教育厅科学技术项目(GJJ150730)的资助下,开展了多年红外热成像检测研究而取得的成果总结,包括理论研究、模拟仿真、试验研究和数据处理等内容。专著的出版还得到了“南昌航空大学学术专著出版资助基金”和南昌航空大学校教改课题(JY23081)的资助。本书的撰写得到了著者指导的历届硕士生的大力支持,深表感谢!特别感谢2015届硕士毕业生华浩然(主要参与第6章研究),2018届硕士毕业生朱争光(参与部分第7章研究),2020届硕士毕业生汪江飞(参与部分第7章研究),2022届硕士毕业生朱笑(主要参与第3章研究和部分第7章研究),2023届硕士毕业生习腾彦(主要参与第4章研究)、袁代玉(主要参与第5章研究)和洪康(参与部分第7章研究)对本书做出的贡献。另外,感谢在读硕士生周军江、李茂杰、焦欢和刘建龙等人参与本书的校稿工作。

由于著者水平有限,书中难免存在疏漏之处,敬请读者和专家批评指正!

作者
2023年10月 Il3k8tdWtwBj+HIviync3P72w/hTErxnw5mJ1UrQHe0RAFdpPA0nCFGq2oNsmqlt

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