危險品檢測裝置和檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種危險品檢測裝置和檢測方法，所述危險品檢測裝置包括可見光圖像傳感器、紅外圖像傳感器、處理器、圖像存儲器和顯示器；本危險品檢測裝置在可見光圖像傳感器和紅外圖像傳感器采集原始RGB格式的可見光圖像和原始RGB格式的紅外圖像后，所述處理器對圖像進行處理并顯示，而人員正常通行，無需駐足即可以實現(xiàn)檢測，從而提高了檢測效率，能滿足較大的人流量檢測、較大范圍的檢測和同時對多目標(biāo)進行檢測。
【專利說明】危險品檢測裝置和檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種物體檢測裝置和檢測方法，尤其涉及一種危險品檢測裝置和檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]目前各類暴力襲擊事件層出不窮，例如校園持刀傷害案件和公共場所暴力恐怖襲擊案件等，這些案件嚴重地威脅著社會的穩(wěn)定和人民群眾的生命財產(chǎn)安全。為了避免這類案件的再發(fā)生，國家在安保方面投入了大量的人力、物力和財力，但收效甚微。
[0003]目前所使用的危險品檢測系統(tǒng)為駐足式檢測系統(tǒng)(stand-by)，例如金屬探測器和X光檢測儀等，此類系統(tǒng)通常需要安保人員對可疑人員逐一進行檢測，當(dāng)人流量過大，或需要檢測較大范圍，或同時對多目標(biāo)進行檢測時，該類系統(tǒng)由于檢測危險品的效率低下，就無法滿足上述要求。
[0004]可見光圖像具有高分辨率的特點，但是無法體現(xiàn)物體的溫度信息，因此也就無法單獨用于危險品的檢測。雖然紅外圖像的分辨率較低，但是紅外圖像的成像原理是基于物體的溫度差，能夠充分體現(xiàn)物體的溫度信息，且由于槍支、管制刀具等具有威脅性的金屬制品，即危險品通常與人體等背景物體有較大的溫度差，所有可以通過紅外圖像傳感器探測到隱藏于人體或者其他物體內(nèi)的這類危險品。另外，還可以利用可見光圖像高分辨率的優(yōu)點，將危險品的形狀、大小和位置等信息融合在可見光圖像中，并且不改變原有可見光圖像的色彩信息，從而從根本上改變了只能將危險品信息顯示在低分辨率的X光圖像、紅外圖像或者微波毫米波圖像中的單傳感器的傳統(tǒng)做法。
[0005]YIQ (luminance, chrominance)色彩空間格式,其代表圖像亮度(luminance)與代表圖像色彩(chrominance)信息的部分是獨立的；也就是說，當(dāng)將圖像的亮度信息單獨提取出來并對其處理時并不會該變原有圖像的色彩信息；反之亦然。正是由于YIQ色彩空間格式的這個特點，為解決有效地檢測危險品的技術(shù)問題成為可能。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明的第一個目的是提供一種能有效檢測危險物品的危險品檢測裝置。本發(fā)明的第二個目的是提供一種能有效檢測危險物品的危險品檢測方法。
[0007]本發(fā)明解決第一個技術(shù)問題采用如下技術(shù)方案:一種危險品檢測裝置，包括可見光圖像傳感器、紅外圖像傳感器、處理器、圖像存儲器和顯示器；
[0008]所述可見光圖像傳感器信號連接于所述處理器，以采集包含所述危險品的被檢測對象的可見光圖像，并將所述可見光圖像傳輸至所述處理器；
[0009]所述紅外圖像傳感器信號連接于所述處理器，以采集包含所述危險品的被檢測對象的紅外圖像，并將所述紅外圖像傳輸至所述處理器；
[0010]所述處理器對所述可見光圖像和紅外圖像進行處理，得到處理后的可見光圖像和處理后的紅外圖像；[0011]所述圖像存儲器信號連接于所述處理器，以存儲所述處理后的可見光圖像和處理后的紅外圖像；
[0012]所述顯示器信號連接于所述處理器，以顯示所述處理后的圖像。
[0013]可選的，所述圖像存儲器和/或顯示器通過WIFI無線數(shù)據(jù)傳輸模塊、藍牙無線數(shù)據(jù)傳輸模塊或Zigbee無線數(shù)據(jù)傳輸模塊連接至所述處理器。
[0014]本發(fā)明解決第二個技術(shù)問題采用如下技術(shù)方案:一種利用所述危險品檢測裝置檢測危險品的方法，包括以下步驟:
[0015]S10、利用所述可見光圖像傳感器和紅外圖像傳感器對包含所述危險品的被檢測對象進行圖像采集，分別得到原始RGB格式的可見光圖像和原始RGB格式的紅外圖像；
[0016]S20、將原始RGB格式的可見光圖像轉(zhuǎn)換為YIQ格式的可見光圖像；
[0017]S30、根據(jù)所述HQ格式的可見光圖像生成可見光灰度圖像；
[0018]S40、將原始RGB格式的紅外圖像轉(zhuǎn)化為紅外灰度圖像；
[0019]S50、將所述紅外灰度圖像進行像素值反轉(zhuǎn)，得到反轉(zhuǎn)后的紅外灰度圖像；
[0020]S60、將所述可見光灰度圖像、紅外灰度圖像和反轉(zhuǎn)后的紅外灰度圖像進行圖像融合，得到融合后的圖像；
[0021]S70、將所述融合后的圖像生成YIQ格式的融合圖像；
[0022]S80、將所述HQ格式的融合圖像轉(zhuǎn)換為RGB格式的融合圖像；
[0023]S90、將所述RGB格式的融合圖像顯示在所述顯示器上。
[0024]可選的，在所述步驟SlO之后，步驟S20之前，還包括步驟S15:
[0025]S15、對原始RGB格式的可見光圖像和原始RGB格式的紅外圖像進行校準(zhǔn)處理和楨同步處理，使得所述原始RGB格式的可見光圖像與所述原始RGB格式的紅外圖像的像素與內(nèi)容匹配。
[0026]可選的，將所述步驟S80和S90替換為:
[0027]S100、將原始RGB格式的紅外圖像轉(zhuǎn)化為YIQ格式的紅外圖像；
[0028]S110、將? Q格式的融合圖像和? Q格式的紅外圖像進行圖像融合，得到最終的融合圖像；
[0029]S120、將所述最終的融合圖像轉(zhuǎn)化為最終的灰度圖像；
[0030]S130、對所最終的灰度圖像進行二維化處理，得到二維化灰度圖像；
[0031]S140、將所述二維化灰度圖像中的白色部分與所述原始RGB格式的可見光圖像融合，并得到待輸出的圖像；
[0032]S150、對所述二維化灰度圖像中是否存在危險品信息進行判斷；
[0033]S160、當(dāng)步驟S150中，未發(fā)現(xiàn)危險品，將原始RGB格式的可見光圖像在所述顯示器上顯示;
[0034]S170、當(dāng)步驟S150中，發(fā)現(xiàn)危險品，將所述待輸出的圖像在所述顯示器上顯示。
[0035]可選的，所述步驟S130具體包括以下步驟:
[0036]S1301、設(shè)定閾值；
[0037]S1302、將大于等于所述閾值的像素點的值設(shè)置為I ;
[0038]S1303、將小于所述閾值的像素點的值設(shè)置為O得到二維化灰度圖像。
[0039]可選的，所述步驟S140具體包括以下步驟:[0040]S1401、將二維化后的圖像進行三維拓展；
[0041]S1402、將所述像素點的值為I的像素點替換相同位置的原始RGB格式的可見光圖像的像素點，并將所述相同位置的原始RGB格式的可見光圖像的像素點的值設(shè)置為(I, I, I)。
[0042]可選的，所述步驟S60中的圖像融合的算法為:圖像線性融合算法或基于離散小波變換的圖像融合算法。
[0043]本發(fā)明具有如下有益效果:
[0044]本發(fā)明的危險品檢測裝置包括可見光圖像傳感器、紅外圖像傳感器和處理器，所述可見光圖像傳感器將其采集的原始RGB格式的可見光圖像傳輸給處理器，所述紅外圖像傳感器將其采集的原始RGB格式的紅外圖像傳輸給處理器，所述處理器對所述原始RGB格式的可見光圖像和原始RGB格式的紅外圖像進行處理和融合，并通過所述顯示器輸出所述處理和融合后的圖像，以充分利用所述原始RGB格式的可見光圖像的清晰度和原始RGB格式的紅外圖像對所述危險品的溫度的敏感性，實現(xiàn)對所述危險品的檢測(例如槍支，管制刀具)，本危險品檢測裝置在采集原始RGB格式的可見光圖像和原始RGB格式的紅外圖像后，人員正常通行，無需駐足即可以實現(xiàn)檢測，從而提高了檢測效率，能滿足較大的人流量檢測、較大范圍的檢測和同時對多目標(biāo)進行檢測。
[0045]本發(fā)明的危險品檢測方法由于采用了上述危險品檢測裝置，且通過將所述可見光圖像傳感器所采集的原始RGB格式的可見光圖像轉(zhuǎn)化為YIQ格式的可見光圖像，將所述紅外圖像傳感器所采集的原始RGB格式的紅外圖像轉(zhuǎn)化為紅外灰度圖像和反轉(zhuǎn)后的紅外灰度圖像，對所述YIQ格式的可見光圖像、所述紅外灰度圖像和所述反轉(zhuǎn)后的紅外灰度圖像進行融合，將融合后的圖像轉(zhuǎn)化為RGB格式的融合圖像，并在所述顯示器上輸出(顯示器包括本能顯示和移動顯示)，以方便工作人員根據(jù)對所述顯示器顯示的圖像判斷是否存在危險品以及攜帶危險品的人，可見本檢測方法也無需駐足即可以實現(xiàn)檢測，從而提高了檢測效率，能滿足較大的人流量檢測、較大范圍的檢測和同時對多目標(biāo)進行檢測。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0046]圖1為本發(fā)明的危險品檢測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0047]圖2為本發(fā)明的危險品檢測方法的流程圖；
[0048]圖3為本發(fā)明的二維化灰度圖像的危險品檢測的流程圖。
[0049]圖中標(biāo)記示意為:1_可見光圖像傳感器；2_紅外圖像傳感器；3_處理器；4_圖像存儲器；5_顯不器。
【具體實施方式】
[0050]下面結(jié)合實施例及附圖對本發(fā)明的技術(shù)方案作進一步闡述。
[0051]實施例1
[0052]參考圖1-3，本實施例提供了一種危險品檢測裝置，包括可見光圖像傳感器1、紅外圖像傳感器2、處理器3、圖像存儲器4和顯示器5 ；
[0053]所述可見光圖像傳感器I信號連接于所述處理器3，以采集包含所述危險品的被檢測對象的可見光圖像，并將所述可見光圖像傳輸至所述處理器；[0054]所述紅外圖像傳感器2信號連接于所述處理器3，以采集包含所述危險品的被檢測對象的紅外圖像，并將所述紅外圖像傳輸至所述處理器；
[0055]所述處理器3對所述可見光圖像和紅外圖像進行處理，得到處理后的可見光圖像和處理后的紅外圖像；
[0056]所述圖像存儲器4信號連接于所述處理器3，以存儲所述處理后的可見光圖像和處理后的紅外圖像；其中所述處理器3對所述可見光圖像和紅外圖像進行處理的方法包括對所述可見光圖像和紅外圖像進行壓縮。
[0057]所述顯示器5信號連接于所述處理器3，以顯示所述處理后的圖像。
[0058]本發(fā)明的危險品檢測裝置包括可見光圖像傳感器1、紅外圖像傳感器2和處理器3，所述可見光圖像傳感器I將其采集的原始RGB格式的可見光圖像傳輸給處理器3，所述紅外圖像傳感器2將其采集的原始RGB格式的紅外圖像傳輸給處理器3，所述處理器3對所述原始RGB格式的可見光圖像和原始RGB格式的紅外圖像進行處理和融合，并通過所述顯示器5輸出所述處理和融合后的圖像，以充分利用所述原始RGB格式的可見光圖像的清晰度和原始RGB格式的紅外圖像對所述危險品的溫度的敏感性，實現(xiàn)對所述危險品的檢測，本危險品檢測裝置在采集原始RGB格式的可見光圖像和原始RGB格式的紅外圖像后，人員正常通行，無需駐足即可以實現(xiàn)檢測，從而提高了檢測效率，能滿足較大的人流量檢測、較大范圍的檢測和同時對多目標(biāo)進行檢測。
[0059]本實施例中，可選的，所述顯示器為移動終端的顯示器，例如手機或車載顯示裝置等，以在將所述危險品檢測裝置設(shè)置于公共場所時，工作人員可以在非現(xiàn)場工作。
[0060]本實施例中，可選的，所述圖像存儲器4和/或顯示器5通過WIFI無線數(shù)據(jù)傳輸模塊、藍牙無線數(shù)據(jù)傳輸模塊或Zigbee無線數(shù)據(jù)傳輸模塊連接至所述處理器，以將所述圖像存儲器4和/或顯示器5放置在不同的位置，從而方便工作人員對所述顯示器進行監(jiān)控。
[0061]本實施例中，可選的，所述圖像存儲器4包括本地存儲器和/或云存儲終端，以實現(xiàn)對所述可見光圖像和紅外圖像的存儲。
[0062]本實施例中，可選的，所述處理器3為FPGA、FMC或ARM處理器，且所述危險品檢測裝置還包括報警裝置，所述報警裝置信號連接至所述處理器3，以當(dāng)所述紅外圖像傳感器2檢測到危險品時，進行報警。
[0063]本實施例中，可選的，所述危險品包括槍支、管制刀具等與人體溫度不同的物體，以充分發(fā)揮所述紅外圖像傳感器對溫度的敏感性，以在所述紅外圖像中能區(qū)分人體和所述危險品。
[0064]實施例2
[0065]參考圖1-3，本實施例提供了一種利用所述危險品檢測裝置檢測危險品的方法，包括以下步驟:
[0066]S10、利用所述可見光圖像傳感器I和紅外圖像傳感器2對包含所述危險品的被檢測對象進行圖像采集，分別得到原始RGB格式的可見光圖像和原始RGB格式的紅外圖像；以通過所述可見光圖像傳感器I捕獲實時的彩色圖像，即得到原始RGB格式的可見光圖像；所述紅外圖像傳感器2捕獲實時的彩色圖像，即得到原始RGB格式的紅外圖像；且所述可見光圖像傳感器I的分辨率為所述紅外圖像傳感器2的分辨率的2-4倍，即所述原始RGB格式的可見光圖像的分辨率為所述原始RGB格式的的紅外圖像分辨率的2-4倍，以方便后續(xù)的圖像校準(zhǔn)與圖像融合處理；
[0067]S20、將原始RGB格式的可見光圖像轉(zhuǎn)換為YIQ格式的可見光圖像；通過從RGB到Y(jié)IQ色彩空間變換，將原始RGB格式的可見光圖像的色彩信息與亮度信息分離，為后續(xù)圖像融合做準(zhǔn)備，且本發(fā)明中的YIQ格式的可見光圖像中，代表圖像亮度(luminance)與代表圖像色彩(chrominance)的部分是獨立的，即當(dāng)將圖像的亮度信息單獨提取出來并對其處理時，并不會該變原有圖像的色彩信息；反之亦然。正是由于YIQ格式的圖像這個特點，當(dāng)將被檢測的危險品溫度信息(由所述原始RGB格式的紅外圖像所攜帶的信息)加載到原始RGB格式的可見光圖像中，并不改變原有可見光圖像的其他任何信息，例如色彩；以提高所述危險品檢測方法的效果；
[0068]S30、根據(jù)所述HQ格式的可見光圖像生成可見光灰度圖像；此步驟將YIQ格式的可見光圖像中的亮度信息(luminance)單獨提取出來，生成一維的可見光灰度圖像；即將YIQ格式的可見光圖像中的亮度信息單獨提取出來，并生成對應(yīng)的灰度圖像；以方便后續(xù)的圖像融合處理；
[0069]S40、將原始RGB格式的紅外圖像轉(zhuǎn)化為紅外灰度圖像；以方便后續(xù)的圖像融合處理；
[0070]S50、將所述紅外灰度圖像進行像素值反轉(zhuǎn)，得到反轉(zhuǎn)后的紅外灰度圖像；以通過將所述反轉(zhuǎn)后的灰度圖像融合入所述融合后的圖像，調(diào)節(jié)融合后的圖像的亮度，防止融合后的圖像過亮或者過暗，盡量使融合后的圖像與可見光灰度圖像保持一致；
[0071]S60、將所述可見光灰度圖像、紅外灰度圖像和反轉(zhuǎn)后的紅外灰度圖像進行圖像融合，得到融合后的圖像；所述融合后的圖像為一維灰度圖像，并且只包括新的亮度信息；更優(yōu)選地，所述圖像融合過程采用圖像線性融合算法或基于離散小波變換的圖像融合算法
坐寸ο
[0072]S70、將所述融合后的圖像生成YIQ格式的融合圖像；所述YIQ格式的融合圖像中的亮度信息為新的亮度信息，即包含了被檢測危險品的溫度信息，但是并不改變原有RGB格式的可見光圖像的色彩信息。
[0073]S80、將所述HQ格式的融合圖像轉(zhuǎn)換為RGB格式的融合圖像；
[0074]S90、將所述RGB格式的融合圖像顯示在所述顯示器上；
[0075]以通過上述步驟實現(xiàn)對所述危險品的檢測，通過上述步驟可以看出，本發(fā)明的危險品檢測方法通過RGB到Y(jié)IQ色彩空間變換，對所述圖像的亮度信息進行提取，而亮度信息即對應(yīng)為危險品的位置和大小等信息，即可以通過該操作準(zhǔn)確識別危險品以及攜帶危險品的人，可見本檢測方法也無需駐足即可以實現(xiàn)檢測，從而提高了檢測效率，能滿足較大的人流量檢測、較大范圍的檢測和同時對多目標(biāo)進行檢測。
[0076]本實施例中，可選的，在所述步驟SlO之后，步驟S20之前，還包括步驟S15:
[0077]S15、對原始RGB格式的可見光圖像和原始紅外圖像進行校準(zhǔn)處理和楨同步處理，使得所述原始RGB格式的可見光圖像與所述原始RGB格式的紅外圖像的像素與內(nèi)容匹配；所述步驟S15的目的是使所述原始RGB格式的可見光圖像和原始RGB格式的紅外圖像內(nèi)容匹配，并同步輸入到處理器3進行后續(xù)處理，以提高所述處理器3對所述原始RGB格式的可見光圖像與所述原始RGB格式的紅外圖像的處理效果，和對危險品的位置進行識別的準(zhǔn)確度。更優(yōu)選地，圖像校準(zhǔn)處理的過程可采用成熟的圖像校準(zhǔn)算法，例如基于相位相關(guān)的圖像校準(zhǔn)算法，基于特征變換(scale invariant features transform)的圖像校準(zhǔn)算法,基于邊緣匹配和多尺度小波變換的圖像校準(zhǔn)算法等。楨同步處理通過圖像處理硬件自帶楨同步模塊實現(xiàn)，也可通過對硬件進行編程實現(xiàn)，例如基于VHDL的FPGA硬件編程。
[0078]本實施例中，可選的，將所述步驟S80和S90替換為:
[0079]S100、將原始RGB格式的紅外圖像轉(zhuǎn)化為HQ格式的紅外圖像，為提取所述危險品做準(zhǔn)備；
[0080]S110、將? Q格式的融合圖像和? Q格式的紅外圖像進行圖像融合，得到最終的融合圖像，更優(yōu)選地，所述圖像融合算法為圖像線性融合算法或基于離散小波變換的圖像融合算法等；以將帶有溫度信息的YIQ格式的紅外圖像與YIQ格式的融合圖像融合；
[0081]S120、將所述最終的融合圖像轉(zhuǎn)化為最終的灰度圖像，以方便判別和提取所述危險品的位置和大?。?br> [0082]S130、對所最終的灰度圖像進行二維化處理，得到二維化灰度圖像；
[0083]S140、將所述二維化灰度圖像中的白色部分與所述原始RGB格式的可見光圖像融合，得到待輸出的圖像；即將所述二維化灰度圖像中的有用信息，即白色部分融合到原始RGB格式的可見光圖像中，并保證該白色部分在原始RGB格式的可見光圖像中的大小位置均未發(fā)生改變；
[0084]S150、對所述二維化灰度圖像中是否存在危險品信息進行判斷；
[0085]S160、當(dāng)步驟S150中，未發(fā)現(xiàn)危險品，將原始RGB格式的可見光圖像在所述顯示器5上顯示；
[0086]S170、當(dāng)步驟S150中，發(fā)現(xiàn)危險品，將所述待輸出的圖像在所述顯示器5上顯示。
[0087]以通過智能化目標(biāo)選取，將危險品的信息顯示在可見光圖像中，對所述原始RGB格式的紅外圖像的色彩空間變換，提取出所述危險品的位置和大小等信息，方便工作人員決定是否對所述危險品攜帶者進行處理。
[0088]本實施例中，可選的，所述步驟S130具體包括以下步驟:
[0089]S1301、設(shè)定閾值，用于危險品的選擇；
[0090]S1302、將大于等于所述閾值的像素點的值設(shè)置為I ;
[0091]S1303、將小于所述閾值的像素點的值設(shè)置為0，得到二維化灰度圖像；
[0092]以對所述最終的灰度圖像進行二值化處理，增加了危險品位置和大小所對應(yīng)的像素的對比度，方便工作人員判別。
[0093]本實施例中，可選的，所述步驟S150的具體包括以下步驟:
[0094]S1501、當(dāng)所述二值化后的灰度圖像中不存在值為I的像素點，則判定為未發(fā)現(xiàn)危險品;
[0095]S1502、當(dāng)所述二值化后的灰度圖像中存在值為I的像素點，則判定為發(fā)現(xiàn)危險品；以實現(xiàn)對所述二值化灰度圖像中是否存在危險品進行自動判斷。
[0096]本實施例中，可選的，所述檢測方法還包括步驟S180 ；
[0097]S180、當(dāng)步驟S150中，發(fā)現(xiàn)危險品，進行報警。
[0098]本實施例中，可選的，所述步驟S1301中的設(shè)定閾值，可以設(shè)置為128;或者根據(jù)具體的應(yīng)用場合人工調(diào)試設(shè)定，設(shè)定的原則就是選取出可疑目標(biāo)，同時去除掉沒有價值信息；當(dāng)然任何系統(tǒng)都沒有絕對意義上的智能，在存在漏選和誤選的情況下，閥值設(shè)定的原則是寧可誤選不可漏選；或者閥值設(shè)定也可以采用圖像二元化的自適應(yīng)的算法，例如BackPropagation 算法。
[0099]本實施例中，可選的，所述步驟S140具體包括以下步驟:
[0100]S1401、將二值化后的灰度圖像進行三維拓展；即將二維的圖像信息進行復(fù)制變?yōu)?維。
[0101]S1402、將所述像素點的值為I的像素點替換相同位置的原始RGB格式的可見光圖像的像素點，并將所述相同位置的原始RGB格式的可見光圖像的像素點的值設(shè)置為(I, 1，1)，以在所述待輸出的圖像中顯示所述危險品的大小和位置，方便工作人員判別。
[0102]以上實施例的先后順序僅為便于描述，不代表實施例的優(yōu)劣。
[0103]最后應(yīng)說明的是:以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對其限制；盡管參照前述實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解:其依然可以對前述各實施例所記載的技術(shù)方案進行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實施例技術(shù)方案的精神和范圍。
【權(quán)利要求】
1.一種危險品檢測裝置，其特征在于，包括可見光圖像傳感器、紅外圖像傳感器、處理器、圖像存儲器和顯示器； 所述可見光圖像傳感器信號連接于所述處理器，以采集包含所述危險品的被檢測對象的可見光圖像，并將所述可見光圖像傳輸至所述處理器； 所述紅外圖像傳感器信號連接于所述處理器，以采集包含所述危險品的被檢測對象的紅外圖像，并將所述紅外圖像傳輸至所述處理器； 所述處理器對所述可見光 圖像和紅外圖像進行處理，得到處理后的可見光圖像和處理后的紅外圖像； 所述圖像存儲器信號連接于所述處理器，以存儲所述處理后的可見光圖像和處理后的紅外圖像； 所述顯示器信號連接于所述處理器，以顯示所述處理后的圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的危險品檢測裝置，其特征在于，所述圖像存儲器和/或顯示器通過WIFI無線數(shù)據(jù)傳輸模塊、藍牙無線數(shù)據(jù)傳輸模塊或Zigbee無線數(shù)據(jù)傳輸模塊連接至所述處理器。
3.一種利用權(quán)利要求2中所述危險品檢測裝置檢測危險品的方法，其特征在于，包括以下步驟: S10、利用所述可見光圖像傳感器和紅外圖像傳感器對包含所述危險品的被檢測對象進行圖像采集，分別得到原始RGB格式的可見光圖像和原始RGB格式的紅外圖像； S20、將原始RGB格式的可見光圖像轉(zhuǎn)換為YIQ格式的可見光圖像； S30、根據(jù)所述HQ格式的可見光圖像生成可見光灰度圖像； S40、將原始RGB格式的紅外圖像轉(zhuǎn)化為紅外灰度圖像； S50、將所述紅外灰度圖像進行像素值反轉(zhuǎn)，得到反轉(zhuǎn)后的紅外灰度圖像； S60、將所述可見光灰度圖像、紅外灰度圖像和反轉(zhuǎn)后的紅外灰度圖像進行圖像融合，得到融合后的圖像； S70、將所述融合后的圖像生成YIQ格式的融合圖像； S80、將所述HQ格式的融合圖像轉(zhuǎn)換為RGB格式的融合圖像； S90、將所述RGB格式的融合圖像顯示在所述顯示器上。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的檢測危險品的方法，其特征在于，在所述步驟SlO之后，步驟S20之前，還包括步驟S15: S15、對原始RGB格式的可見光圖像和原始RGB格式的紅外圖像進行校準(zhǔn)處理和楨同步處理，使得所述原始RGB格式的可見光圖像與所述原始RGB格式的紅外圖像的像素與內(nèi)容匹配。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的檢測危險品的方法，其特征在于，將所述步驟S80和S90替換為: S100、將原始RGB格式的紅外圖像轉(zhuǎn)化為YIQ格式的紅外圖像； S110、將HQ格式的融合圖像和HQ格式的紅外圖像進行圖像融合，得到最終的融合圖像； S120、將所述最終的融合圖像轉(zhuǎn)化為最終的灰度圖像； S130、對所最終的灰度圖像進行二維化處理，得到二維化灰度圖像；S140、將所述二維化灰度圖像中的白色部分與所述原始RGB格式的可見光圖像融合，并得到待輸出的圖像； S150、對所述二維化灰度圖像中是否存在危險品信息進行判斷； S160、當(dāng)步驟S150中，未發(fā)現(xiàn)危險品，將原始RGB格式的可見光圖像在所述顯示器上顯示； S170、當(dāng)步驟S150中，發(fā)現(xiàn)危險品，將所述待輸出的圖像在所述顯示器上顯示。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的檢測危險品的方法，其特征在于，所述步驟S130具體包括以下步驟: 51301、設(shè)定閾值； 51302、將大于等于所述閾值的像素點的值設(shè)置為I; 51303、將小于所述閾值的像素點的值設(shè)置為O得到二維化灰度圖像。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的檢測危險品的方法，其特征在于，所述步驟S140具體包括以下步驟: 51401、將二維化后的圖像進行三維拓展； 51402、將所述像素點的值為I的像素點替換相同位置的原始RGB格式的可見光圖像的像素點，并將所述相同位置的原始RGB格式的可見光圖像的像素點的值設(shè)置為(1，1，I)。`
8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的檢測危險品的方法，其特征在于，所述步驟S60中的圖像融合的算法為:圖像線性融合算法或基于離散小波變換的圖像融合算法。
【文檔編號】G01V8/10GK103777252SQ201410062083
【公開日】2014年5月7日 申請日期:2014年2月24日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月24日
【發(fā)明者】黃曉鵬 申請人:黃曉鵬