~_的過程中，熱像儀的四靶桿呈現(xiàn)在監(jiān) 視器上的清晰程度理論上應(yīng)該經(jīng)歷清晰、清晰度減小但仍清晰（清晰）、清晰度介于清晰和 模糊之間（臨界）、模糊度增大（模糊）、模糊度增大但仍模糊（模糊）、清晰度介于清晰和 模糊之間（模糊）、清晰度增大（清晰）、清晰的對應(yīng)過程，且對應(yīng)關(guān)系如表1所示。為了獲 得全向數(shù)據(jù)，可以令溫差遍歷溫差范圍（Τ_，Τ_)，從而獲得各種訓(xùn)練樣本。
[0082] 表 1
[0085] 在本實(shí)施例中，利用函數(shù)網(wǎng)格分割生成函數(shù)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格分割生成sugeno 型FIS結(jié)構(gòu)。訓(xùn)練次數(shù)設(shè)置為W(如20000)次，訓(xùn)練終止條件為W次或在W次訓(xùn)練中訓(xùn)練 誤差精度為0。訓(xùn)練初始步長、步長減小率、步長增大率均采用系統(tǒng)默認(rèn)值。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的中 的三類特征和人眼判斷的ANFIS期望輸出作為ANFIS的輸入，開始訓(xùn)練，停止后并保存后綴 名為fis"的分類器文件到指定文件夾。
[0086] 步驟3,針對類型X的熱像儀進(jìn)行MRTD測試時，在某種溫差下采集被測熱像儀的圖 像，提取均值對比度A、對比度f2、溫差類別&這三個特征輸入MRTD分類模型，獲得分類結(jié) 果；根據(jù)一段視頻中各測試圖像幀的分類結(jié)果調(diào)整被測熱像儀的溫差，重復(fù)本步驟3,直到 獲得測試結(jié)果；
[0087] 根據(jù)分類結(jié)果的調(diào)整方式為：
[0088] 若該段視頻的分類結(jié)果中，1類的個數(shù)占測試幀數(shù)的比例大于給定的精度閾值，則 進(jìn)一步判斷：若此時溫差類別&為1，則降低被測熱像儀的溫差；若此時溫差類別〖3為-1， 則升高被測熱像儀的溫差；
[0089] 若該段視頻的分類結(jié)果中，-1類的個數(shù)占測試幀數(shù)的比例大于給定的精度閾 值，則進(jìn)一步判斷：若此時溫差類別&為1，則升高被測熱像儀的溫差；若此時溫差類別f3為-1，則降低被測熱像儀的溫差；
[0090] 若該段視頻的分類結(jié)果中，0類的個數(shù)占測試幀數(shù)的比例大于給定的精度閾值，則 此時被測熱像儀的當(dāng)前溫差即為測試結(jié)果；若此時溫差類別&為1，則測試結(jié)果為正MRTD 值；若此時溫差類別&為-1，則測試結(jié)果為負(fù)MRTD值。
[0091] 在本實(shí)施例中，從磁盤上的一個· fis文件（由filename命名）讀出一個模糊推 理系統(tǒng)。經(jīng)過訓(xùn)練調(diào)整后的線性和非線性參數(shù)，其中線性參數(shù)對應(yīng)輸出的隸屬度函數(shù)參數(shù)， 非線性參數(shù)對應(yīng)輸出的結(jié)論參數(shù)。測試的幀數(shù)指的是處理的視頻的幀數(shù)，若采取本地視頻 測試，可以設(shè)置為不超過視頻總幀數(shù)的任意數(shù)；若從采集卡實(shí)時測試監(jiān)視器上圖像，則可根 據(jù)實(shí)際需要設(shè)置為大于零的某個數(shù)。精度閾值可以設(shè)為〇到1中的某一個數(shù)，該值越高，則 對MRTD的測試精度要求越高。實(shí)際取0. 95-0. 99。
[0092] 當(dāng)然，本發(fā)明還可有其他多種實(shí)施例，在不背離本發(fā)明精神及其實(shí)質(zhì)的情況下，熟 悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員當(dāng)可根據(jù)本發(fā)明作出各種相應(yīng)的改變和變形，但這些相應(yīng)的改變和變 形都應(yīng)屬于本發(fā)明所附的權(quán)利要求的保護(hù)范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種熱像儀的最小可分辨溫差客觀測試方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，構(gòu)建用于測試的自適應(yīng)神經(jīng)-模糊推理系統(tǒng)ANFIS，該ANFIS具有三個輸入節(jié) 點(diǎn)和一個輸出節(jié)點(diǎn)，三個輸入節(jié)點(diǎn)的輸入值分別為熱像儀采集圖像的均值對比度A、對比 度f2、溫差類別f 3這三個特征，輸出節(jié)點(diǎn)輸出值為分類結(jié)果，包括1、〇、-1三類，其中，1表示 清晰、〇表示清晰與模糊之間、-1表示模糊； 其中，針對每幀熱像儀采集圖像獲得三個特征參數(shù)的方式為： 步驟11，對獲取的多幀熱像儀采集視頻進(jìn)行預(yù)處理，獲得感興趣處理圖像ROI以及該 ROI區(qū)域中四個靶桿的輪廓和位置； 步驟12,均值對比度fl的計算方法為：計算四個靶桿上像素點(diǎn)的灰度均值A(chǔ)1，以及灰 度化圖像的ROI區(qū)域中除四個靶桿外的區(qū)域即背景上像素點(diǎn)的灰度均值A(chǔ)2 ;計算Al和A2 的平均值A(chǔ)3 ;均值對比度fl為四個靶桿上各像素點(diǎn)的灰度值大于A3的像素數(shù)&與四個靶 桿所占總像素數(shù)N的比例； 對比度f2的計算方法為：計算四個靶桿之間的三個間隔區(qū)域的灰度均值A(chǔ)4 ;對比度 f2 為（A1-A4V(A1+A4); 溫差類別f3的計算方法為：若Al大于A2,則f3為1，代表靶桿的灰度均值大于背景的 灰度均值，此時為正溫差；若Al小于A2,則f3為-1，代表靶桿的灰度均值小于背景的灰度 均值，此時為負(fù)溫差； 步驟2,采用一種類型X的熱像儀采集視頻，在采集的過程中調(diào)整熱像儀的溫差，使得 溫差遍歷整個溫差范圍，從視頻中截取多幀圖像，針對每幀圖像計算均值對比度A、對比 度f2、溫差類別f 3這三個特征，并通過觀察每幀圖像的清晰、模糊程度給出每幅圖像的期 望輸出，期望輸出值包括1、〇和-1，同一幀圖像的均值對比度A、對比度f 2、溫差類別&和 期望輸出值形成一個訓(xùn)練樣本；利用訓(xùn)練樣本對步驟一構(gòu)建的自適應(yīng)神經(jīng)-模糊推理系統(tǒng) ANFIS進(jìn)行訓(xùn)練，獲得該類型X熱像儀的MRTD分類模型； 步驟3,針對類型X的熱像儀進(jìn)行MRTD測試時，在某種溫差下采集被測熱像儀的圖像， 提取均值對比度A、對比度f2、溫差類別&這三個特征輸入MRTD分類模型，獲得分類結(jié)果； 根據(jù)一段視頻中各測試圖像幀的分類結(jié)果調(diào)整被測熱像儀的溫差，重復(fù)本步驟3,直到獲得 測試結(jié)果； 根據(jù)分類結(jié)果的調(diào)整方式為： 若該段視頻的分類結(jié)果中，1類的個數(shù)占測試幀數(shù)的比例大于給定的精度閾值，則進(jìn)一 步判斷：若此時溫差類別&為1，則降低被測熱像儀的溫差；若此時溫差類別〖3為-1，則升 高被測熱像儀的溫差； 若該段視頻的分類結(jié)果中，-1類的個數(shù)占測試幀數(shù)的比例大于給定的精度閾值，則進(jìn) 一步判斷：若此時溫差類別&為1，則升高被測熱像儀的溫差；若此時溫差類別￡3為-1，則 降低被測熱像儀的溫差； 若該段視頻的分類結(jié)果中，〇類的個數(shù)占測試幀數(shù)的比例大于給定的精度閾值，則此時 被測熱像儀的當(dāng)前溫差即為測試結(jié)果；若此時溫差類別&為1，則測試結(jié)果為正MCTD值；若 此時溫差類別&為-1，則測試結(jié)果為負(fù)MRTD值。2. 如權(quán)利要求1所述的熱像儀的最小可分辨溫差客觀測試方法，其特征在于，步驟1所 構(gòu)建的自適應(yīng)神經(jīng)-模糊推理系統(tǒng)ANFIS中，每個輸入節(jié)點(diǎn)對應(yīng)6個輸入隸屬度函數(shù)，輸入 隸屬度函數(shù)采用鐘形隸屬度函數(shù)，輸出隸屬度函數(shù)為線型隸屬度函數(shù)。3.如權(quán)利要求1所述的熱像儀的最小可分辨溫差客觀測試方法，其特征在于，所述步 驟1中的預(yù)處理包括： 1) 獲取多幀灰度圖像，經(jīng)過圖像灰度化將每一幀彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像； 2) 對多幀灰度圖像的各像素點(diǎn)求灰度平均值，獲得一幀模擬人眼積分效應(yīng)的灰度圖 像； 3) 對模擬人眼積分效應(yīng)的灰度圖像進(jìn)行感興趣處理獲得感興趣處理圖像ROI ; 4) 對ROI進(jìn)行輪廓提取和查找靶桿位置獲得四個靶桿的區(qū)域和位置。
【專利摘要】本發(fā)明提供一種熱像儀的最小可分辨溫差MRTD測試方法，其是一種基于圖像處理、自適應(yīng)神經(jīng)-模糊推理系統(tǒng)技術(shù)的熱像儀MRTD客觀測試方法，不但提高了測試速度，同時減少了熱像儀MRTD參數(shù)傳統(tǒng)測試的主觀因素干擾。本發(fā)明對熱像儀MRTD參數(shù)進(jìn)行實(shí)時客觀測試的方法是自適應(yīng)神經(jīng)-模糊推理系統(tǒng)根據(jù)學(xué)習(xí)樣本訓(xùn)練產(chǎn)生相應(yīng)的分類器模型，再由分類器模型對熱像儀MRTD參數(shù)進(jìn)行預(yù)測；相比傳統(tǒng)的方法，本文提出的方法能快速、有效地測試紅外熱像儀的MRTD參數(shù)，同時避免了傳統(tǒng)測試方法中人工的重復(fù)性工作及主觀因素干擾，從而快速、有效地測試紅外熱像儀的MRTD參數(shù)，減小測試結(jié)果的易變性。
【IPC分類】G01J5/00
【公開號】CN105043554
【申請?zhí)枴緾N201510408246
【發(fā)明人】李位星, 潘峰, 肖璇, 裴夢新, 高琪
【申請人】北京理工大學(xué)
【公開日】2015年11月11日
【申請日】2015年7月13日