Que sont les pixels morts, les images fantômes et l’effet de couvercle de pot en imagerie infrarouge ?

Les pixels morts font référence à des points clairs et sombres dont les coordonnées ne changent pas avec la cible dans l'image infrarouge. Les pixels morts sont également appelés pixels non efficaces (y compris les pixels surchauffés et les pixels morts). Les pixels dont la tension de bruit est supérieure à 10 fois la tension de bruit moyenne sont appelés pixels surchauffés (points blancs), et les pixels dont le taux de réponse est inférieur à 1/10 du taux de réponse moyen sont appelés pixels morts (points noirs).

Méthodes de remplacement de pixels morts couramment utilisées : remplacement du point gauche, remplacement du point supérieur, remplacement médian ou moyen du quartier, etc.

Le principe de la suppression des pixels morts consiste à remplacer la valeur du pixel mort par les valeurs des pixels environnants. Vous devez déterminer l’emplacement des pixels morts dans une image et utiliser une lentille infrarouge à calibrer pour capturer des images de corps noir à différentes températures. La réponse des pixels morts à la température est évidemment différente de celle des pixels normaux. Marquez ensuite les coordonnées de ces points et utilisez les pixels environnants pour les remplacer.

En fonctionnement réel, l'effet du remplacement par la valeur moyenne n'est pas aussi bon que celui du remplacement par la valeur médiane des pixels environnants, car de nombreux pixels morts du détecteur infrarouge sont utilisés pour apparaître de manière concentrée, et il peut y avoir des pixels morts autour d'un pixel mort. L'utilisation du remplacement médian peut réduire l'impact des pixels morts environnants sur l'effet de remplacement.

2. Images fantômes

Les images fantômes font référence à des lignes claires ou sombres qui apparaissent dans les images infrarouges et ne changent pas avec la cible, qui apparaît avec un léger halo.

Cause : Cela est dû au taux de réponse inégal de l'élément de détection du détecteur infrarouge au rayonnement infrarouge.

Caractéristiques des images fantômes : Leur profondeur et leurs détails varient selon la scène et la météo, mais la forme globale est cohérente sur un même détecteur.

Méthode d'étalonnage : Elle peut être résolue en effectuant un étalonnage en deux points sur site. Généralement, lors de l'étalonnage sur site, visez une cible à basse température telle qu'un ciel propre et sans nuages et appuyez sur la touche de compensation désignée ; visez ensuite une cible de température relativement élevée (vous pouvez choisir le cache d'objectif fermé) et appuyez sur une touche de compensation. Une fois la compensation terminée, le système calculera automatiquement la valeur du coefficient de correction K en fonction de l'arrière-plan collecté par la compensation et effectuera une correction en deux points pour éliminer les images fantômes.

Contexte : fait généralement référence aux valeurs pertinentes générées par l'environnement naturel lui-même sans interférence humaine externe.

3. Effet du couvercle du pot

Des facteurs tels que le changement de champ de vision, l'ajustement de la mise au point, la température ambiante, les chocs et les vibrations de l'imagerie thermique entraîneront des changements évidents dans la non-uniformité introduite par le système optique, ce qui entraînera l'image de sortie de l'imagerie thermique montrant souvent du noir dans le champ de vision. centre et lumineux dans les bords et les coins de l’écran. Le phénomène s’appelle l’effet Pot Lid.

Pendant le processus d'utilisation, la température du barillet du système optique augmente, ce qui fait que la température du bord de la lentille est plus élevée que celle du centre, ou le rayonnement thermique du barillet atteint le détecteur à travers la lentille optique, provoquant une augmentation progressive du niveau de gris. augmenter du centre vers le bord de l’image. Au fur et à mesure que l’instrument est utilisé plus longtemps, le barillet de l’objectif devient plus chaud et l’effet du couvercle du pot devient plus grave.

Procédé de suppression de « l'effet couvercle de pot » d'images infrarouges en temps réel, caractérisé par les étapes suivantes :

Étape 1 : Allumez l'imagerie thermique infrarouge, attendez que l'image soit stable, environ 5 minutes, et effectuez une correction non uniforme de l'image ;

Étape 2 : Après avoir terminé l'étape 1, attendez environ 15 minutes jusqu'à ce que le phénomène du couvercle du pot apparaisse et collectez l'image de l'effet du couvercle du pot pour la scène de rayonnement thermique uniforme ;

Étape 3 : Grâce à la distribution statistique des histogrammes, on obtient que le point (x0, y0) le plus proche du centre de l'image dans les pixels de l'image relativement sombres est utilisé comme centre de l'image de l'effet couvercle du pot ;

Étape 4 ; Selon la résolution et la formule de l'image

Dmax=max Calculez la valeur Dmax, Dmax est le point le plus éloigné de (x0, y0) parmi tous les points de pixel ;

Étape 5 : Selon le modèle mathématique g(x, y) =a×r2+b×r4, où r est le modèle mathématique lié à la position de l'image, la taille du pas pour a et b est de 0,1 et la plage est [ -2, 2], résolvez de manière itérative g(x, y), puis calculez la valeur Ilight à partir de Ilight=Iin×g (x, y), où Iin est les données d'image originales collectées en temps réel, Ilight est le bruit additif cela doit être requis, et Iout est l'image originale ; Utilisez Iout=Iin-Ilight et D(Iout)=∑|Iout-Iideal| pour résoudre la valeur D(Iin). D(Iout) est la variance entre l’image de sortie idéale et l’image de sortie réelle. Comparez la valeur D(Iin) obtenue à partir de chaque groupe de a et b et enregistrez la combinaison de a et b avec la plus petite valeur D(Iin) ;

Étape 6 : Utilisez le centre du couvercle du pot d'image (x0, y0) obtenu à l'étape 3, le Dmax calculé à l'étape 4 et la combinaison de a et b lorsque D(Iin) est minimisé à l'étape 5 pour calculer l'Ilight de différentes scènes. des images en temps réel. Utilisez lout = Iin-Ilight pour supprimer le phénomène du couvercle du pot d'image en temps réel.

4.Mesures de prévention et d’amélioration

·Correction de non-uniformité

En raison des limites du processus de fabrication du détecteur infrarouge, chaque élément de détection du détecteur infrarouge a un taux de réponse différent au rayonnement infrarouge. Les fantômes et les pixels morts mentionnés ci-dessus apparaîtront sur la surface d'imagerie, affectant la qualité d'imagerie de l'imagerie thermique.

Différents pixels du réseau de plan focal infrarouge présentent différentes amplitudes de signal de sortie vidéo sous le même rayonnement incident uniforme. C'est ce qu'on appelle la non-uniformité de la réponse du réseau du plan focal infrarouge.

La correction de non-uniformité fait référence à un moyen technique qui réduit efficacement la non-uniformité du taux de réponse du détecteur (c'est-à-dire le bruit spatial inhérent au détecteur) et améliore la qualité d'imagerie de l'imagerie thermique.

Le bruit spatial fait référence à la différence entre les signaux de sortie de différents pixels lorsqu'une imagerie thermique observe une cible. Le bruit spatial peut également être divisé en bruit spatial basse fréquence (bruit de non-uniformité) et bruit spatial haute fréquence (bruit à motif fixe FPN).

Après correction de non-uniformité, l'image de l'imagerie thermique est uniforme, les fantômes et les pixels morts disparaissent et l'effet d'imagerie est considérablement amélioré, ce qui peut grandement améliorer la capacité d'observation de l'imagerie thermique.

Méthodes de correction couramment utilisées : correction en un point, correction en deux points, correction multipoint, etc.

Méthode de correction en un point : une méthode qui permet de corriger les signaux de sortie de chaque pixel pour qu'ils soient cohérents. Cette approche consiste à corriger les valeurs de réponse de différents pixels pour obtenir la même valeur de réponse sous la même intensité de rayonnement lumineux, car ils sont sous le même éclairage. Il peut s'agir de la valeur moyenne du signal à ce moment ou de la valeur maximale dans cette condition.

La méthode de correction en deux points est l'un des algorithmes de correction couramment utilisés. La méthode de mise en œuvre consiste à prendre les conditions de rayonnement du corps noir à deux températures comme points d'étalonnage, à utiliser le détecteur pour obtenir une image de rayonnement infrarouge uniforme lorsque la source de rayonnement est un corps noir à la température correspondante, et à calculer les réponses des pixels VL(i,j ) et VH(i,j) et les réponses moyennes des pixels ¯VL et ¯VH lorsque les températures du corps noir sont TL et TH. Les gains a(i,j) et b(i,j) de chaque pixel sont obtenus grâce à la formule :

une(i,j)=¯VH-¯VL / VH(i,j)-VL(i,j)

b(i,j)= VH(i,j)^¯VL - VL(i,j)^¯VH / VH(i,j)- VL(i,j)

Réponse de sortie de pixel corrigée : ^V(i,j)= a(i,j) V(i,j)+ b(i,j)

Différente de la méthode de correction en deux points, qui utilise simplement un modèle linéaire pour remplacer la courbe de réponse réelle, la méthode multipoint reconnaît la courbe de réponse. Pour chaque segment de la polyligne, la méthode de mise à l'échelle à deux points est utilisée pour calculer les an(i,j) et bn(i,j) correspondants, qui sont les numéros de série du segment de polyligne. Après l'étalonnage, une série de paramètres de décalage an(i,j), de paramètres de gain bn(i,j) et de réponses de pixels de pré-correction correspondant aux extrémités des segments de ligne sont stockées pour des opérations de correction. Pendant l'opération de correction, déterminez d'abord l'intervalle en fonction de la réponse de pré-correction du pixel, trouvez les an(i,j) et bn(i,j) correspondant à l'intervalle et calculez la réponse de sortie du pixel corrigée ^V( je,j).

·Compensation

Une compensation est effectuée pour obtenir les données brutes nécessaires à la correction de non-uniformité. Afin d'obtenir une image infrarouge idéale pendant le fonctionnement réel de l'imagerie thermique, il est recommandé à l'utilisateur d'effectuer des opérations de compensation sur l'imagerie thermique lorsqu'elle vient d'être allumée ou pendant un fonctionnement à long terme.

Méthode de compensation : La cible de compensation peut sélectionner différents objets avec une température uniforme en fonction de l'environnement sur site et des caractéristiques de la cible. Dirigez ensuite l'imagerie thermique vers la cible de compensation uniforme et enregistrez les données d'imagerie originales à ce moment-là en tant que données d'arrière-plan requises pour la correction de non-uniformité.

Objectif de compensation : Objets à température uniforme ; Un ciel propre et sans nuages ; Obturateur intégré à la caméra thermique.

· SDRAM et FLASH

L'image d'arrière-plan collectée lorsque l'imagerie thermique effectue une compensation, le coefficient de correction généré par la correction de non-uniformité, les données de correction des pixels morts et certains paramètres de contrôle requis pour le fonctionnement normal de la machine, etc., toutes ces données sont stockées dans la mémoire. stockage FLASH à l’intérieur de la machine. Une fois l'imagerie thermique activée, elle transfère automatiquement les données en FLASH dans la mémoire SDRAM de la machine. Les données chargées dans la SDRAM disparaissent automatiquement après la désactivation de l'imagerie thermique.