紅外熱成像檢測及其應用

目 錄
第1章 緒論 1
1.1 研究背景和意義 1
1.2 國內外研究現(xiàn)狀 2
1.2.1 被動式紅外熱成像檢測研究現(xiàn)狀 3
1.2.2 主動式紅外熱成像檢測研究現(xiàn)狀 3
1.3 紅外熱成像檢測的特點及應用 5
1.3.1 紅外熱成像檢測的特點 5
1.3.2 紅外熱成像檢測的應用范例 6
參考資料 9
第2章 紅外熱成像檢測原理 13
2.1 紅外線 13
2.1.1 電磁波屬性 13
2.1.2 吸收、反射、透射定律 13
2.2 傳熱學基礎 14
2.2.1 熱傳導 15
2.2.2 熱對流 15
2.2.3 熱輻射 15
2.3 紅外熱輻射 16
2.3.1 黑體的熱輻射定律 16
2.3.2 實際物體的熱輻射定律 18
2.4 紅外熱像儀檢測原理 19
2.4.1 大氣窗口 19
2.4.2 熱像儀成像原理 19
參考資料 20
第3章 紅外視覺人體行為的檢測與識別 21
3.1 概述 21
3.1.1 研究背景和意義 21
3.1.2 國內外研究現(xiàn)狀 22
3.1.3 紅外人體行為識別技術的難點與發(fā)展趨勢 26
3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 27
3.2.1 卷積層 28
3.2.2 激活層 28
3.2.3 池化層 30
3.2.4 全連接層 31
3.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 31
3.3.1 基礎循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 31
3.3.2 雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 32
3.4 基于特征融合與通道注意力機制的SSD紅外人體目標檢測 32
3.4.1 紅外人體成像空域特征分析 33
3.4.2 SSD模型結構 35
3.4.3 改進SSD紅外人體目標檢測模型 36
3.4.4 實驗與結果分析 40
3.5 基于深度殘差網(wǎng)絡的紅外人體姿態(tài)估計 45
3.5.1 CPMs 45
3.5.2 基于深度殘差網(wǎng)絡的改進CPMs模型 47
3.5.3 實驗與結果分析 50
3.6 基于時空混合模型的紅外人體行為識別 54
3.6.1 基于人體骨骼關鍵點的時空混合模型 55
3.6.2 實驗結果 58
3.6.3 數(shù)據(jù)分析 60
3.7 本章小結 63
參考資料 63
第4章 紅外弱小目標檢測 69
4.1 概述 69
4.1.1 研究背景和意義 69
4.1.2 國內外研究現(xiàn)狀 70
4.2 基于ADMM和改進Top-hat變換的紅外弱小目標檢測 75
4.2.1 魯棒主成分分析 75
4.2.2 ADMM 76
4.2.3 形態(tài)學Top-hat及NWTH 76
4.2.4 改進算法 77
4.2.5 實驗結果與分析 80
4.3 基于LCM的自適應Top-hat紅外弱小目標檢測 88
4.3.1 LCM 88
4.3.2 改進雙結構元素Top-hat 89
4.3.3 基于LCM的自適應Top-hat 91
4.3.4 實驗結果與分析 92
4.4 基于NSCT和三層窗口LCM的紅外弱小目標檢測 103
4.4.1 NSCT 103
4.4.2 引導濾波 105
4.4.3 三層滑動窗口LCM 106
4.4.4 相關算法 108
4.4.5 實驗結果與分析 109
4.5 本章小結 117
參考資料 118
第5章 紅外圖像與可見光圖像融合 123
5.1 概述 123
5.1.1 研究背景和意義 123
5.1.2 國內外研究現(xiàn)狀 123
5.2 紅外圖像與可見光圖像配準與融合的相關理論 128
5.2.1 圖像配準理論 128
5.2.2 圖像融合理論 132
5.3 基于CycleGAN-CSS的圖像配準算法 136
5.3.1 基于CycleGAN的模態(tài)轉換 136
5.3.2 圖像配準 139
5.3.3 圖像匹配實驗及其結果分析 143
5.4 基于多尺度各向異性擴散的圖像融合算法 147
5.4.1 相關理論 148
5.4.2 融合算法 149
5.4.3 實驗結果與分析 151
5.5 基于潛在低秩表示下的DDcGAN圖像融合算法 157
5.5.1 算法流程 157
5.5.2 基于潛在低秩表示的圖層分解 158
5.5.3 低秩分量融合 158
5.5.4 稀疏分量融合 162
5.5.5 實驗結果與分析 163
5.6 本章小結 166
參考資料 167
第6章 缺陷埋深的脈沖紅外熱波定量檢測 173
6.1 概述 173
6.1.1 研究背景和意義 173
6.1.2 國內外研究現(xiàn)狀 173
6.2 脈沖紅外熱波測量缺陷深度理論 176
6.2.1 主動紅外熱成像檢測分類 176
6.2.2 脈沖紅外熱波缺陷深度定量檢測原理 177
6.3 實驗系統(tǒng)及試塊設計 179
6.3.1 實驗系統(tǒng) 179
6.3.2 試塊設計 184
6.4 反射法紅外熱成像檢測實驗研究 185
6.4.1 反射法實驗數(shù)據(jù)采集 185
6.4.2 反射法實驗數(shù)據(jù)分析 186
6.5 透射法紅外熱成像檢測實驗研究 191
6.5.1 透射法實驗數(shù)據(jù)采集 192
6.5.2 透射法實驗數(shù)據(jù)分析 192
6.6 ANSYS有限元仿真模擬分析 197
6.6.1 有限元仿真 197
6.6.2 反射法檢測仿真模擬 200
6.6.3 透射法檢測仿真模擬 204
6.6.4 誤差分析 209
6.7 本章小結 209
參考資料 210
第7章 紅外序列圖像處理 213
7.1 概述 213
7.1.1 研究背景和意義 213
7.1.2 國內外研究現(xiàn)狀 213
7.2 單幀圖像處理 216
7.2.1 常用的閾值分割算法 216
7.2.2 紅外圖像的傳統(tǒng)處理方法 221
7.2.3 基于敏感區(qū)域最大標準差法的紅外圖像處理 226
7.2.4 紅外圖像分割新算法 239
7.3 紅外序列圖像的多幀圖像處理 244
7.3.1 紅外序列圖像的主成分分析 244
7.3.2 紅外序列圖像的獨立成分分析 250
7.4 本章小結 258
參考資料 258