热成像装置和热成像方法与流程

1.本发明涉及热成像装置，例如，包括分别接收和测量红外辐射的热感测像素阵列的热成像装置类型。本发明还涉及热成像方法，该方法属于例如使用热感测像素阵列来接收和测量红外辐射的类型。


背景技术：

2.在红外检测设备领域，已知提供了包括热感测像素阵列的检测器设备。当使用这种检测器设备时，已知确定所谓的数字化图像阈值，该阈值是用于区分检测器设备所测量的视场中的背景和一个或多个热物体的理想值。由于热感测元件阵列(通常可以是24x 32像素的阵列)的性质，没有足够的测量数据点可用于确定数字化图像阈值。
3.确定数字化阈值的许多已知技术基于直方图的计算和分析。在这方面，通常使用数据的分仓，例如8、12或16个数据仓。识别最高和最低测量温度，以便确定热图像中的测量温度范围。然后根据测量温度范围和采用的数据仓数量确定仓的范围。一旦仓的范围已被确定，热图像通常就被扫描，并且针对每个像素，通过将每个测量温度替换为其中该像素的温度下降的仓的标识符来再现图像。在此类预处理之后，各种技术可以被采用来确定数字化阈值。
4.在一个示例中，基于分仓测量数据生成直方图，所谓的平衡直方图技术被应用于数据。平衡直方图技术在排除某些测量级别后，在直方图的累积数据中找到一个平衡点。替代地，可以采用所谓的最大距离谷技术，其中最高或峰值温度仓根据关于前景的直方图来确定，并且最高或峰值温度根据关于背景的直方图来确定。然后线被投影在两个峰值之间，并且具有到直方图仓值的最大距离的垂直线被计算。假设与垂直线相交的计数的仓对应于数字化阈值。该技术对于前景中的低仓内容信息起效很好。该技术的发展(称为大津方法(otsu’s method))包括迭代可能的阈值，并计算阈值两侧的像素级的扩展度量，即，这些像素是前景像素还是背景像素。该技术的目标是最小化前景和背景像素强度值的扩展。当找到最小扩展时，视为已经找到数字化阈值。
5.然而，上文所描述的技术不能产生始终可靠的结果。


技术实现要素：

6.根据本发明的第一方面，提供了热成像装置，该热成像装置包括：热检测器设备，该热检测器设备包括热感测像素阵列；信号处理电路，该信号处理电路可操作地耦合到热检测器设备并包括背景识别器和像素分类器，该背景识别器包括通用强度识别器和预期背景强度计算器；背景识别器被配置为接收由热检测器设备在使用时关于热感测像素阵列的像素捕获的图像的像素测量数据，并且通用强度识别器被配置用于从所接收的像素测量数据中识别最大数量的基本上相同的像素强度值；预期背景强度计算器被配置为使用该最大数量的基本上相同的像素强度值来生成可通过像素参考的预期背景强度水平的模型；并且像素分类器被配置为使用该模型来确定按热感测像素阵列的像素进行的强度测量是对应
于图像的背景还是图像中的物体。
7.背景识别器可以进一步包括像素阈值计算器；该最大数量的基本相同的像素强度值可以具有与其相关联的所测量的像素强度的范围；预期像素强度计算器可以被配置为计算跨所测量的像素强度的范围的梯度，模型包括所计算的梯度；预期像素强度计算器可以被配置为使用所计算的梯度，以便生成关于热感测像素阵列的多个预期像素背景强度值；像素阈值计算器可以被配置为将多个预期像素强度值与像素测量数据进行比较，以便确定温度阈值；并且像素分类器可以被配置为通过比较强度测量与温度阈值、按热感测像素阵列的像素将强度测量分类为对应于背景还是物体。
8.通用强度识别器可以被配置为将所接收的像素测量数据按一定顺序排序，以提供经排序的像素强度测量数据。
9.该顺序可以是升序或降序。
10.通用强度识别器可以被配置为从经排序的像素强度测量数据中识别最大数量的基本上相同的像素强度值。
11.通用强度识别器可以被配置为通过计算经排序的像素强度测量数据的连续强度测量值之间的差值来计算多个强度差值。
12.通用强度识别器可以被配置为通过以下方式来识别最大数量的基本上相同的像素强度值：识别多个强度差值中基本上不变的差值的范围，并且识别基本上不变的差值的范围中的最大范围，从而识别最大数量的基本上相同的像素强度值。
13.跨被测量的像素强度范围的梯度可以关于被识别为最大数量的基本上相同的像素强度值的被测量的经排序的像素强度测量数据的数个像素强度值来计算。
14.背景识别器可以被配置为在通用强度识别器从像素测量数据识别最大数量的基本上相同的像素强度值之前，对所接收的像素测量数据进行舍入。
15.通用强度识别器可以被配置为分析多个强度差值，并识别多个强度差值中出现的最低非零强度差值。
16.所接收的像素测量数据可以被存储为第一向量；多个强度差值可以被存储为第二向量；多个预期像素背景强度值可以被存储为第三向量；并且第一和第三向量中的每一者的索引可以映射到热感测像素阵列的索引。
17.像素分类器可以被配置为关于经排序的像素强度测量数据的最大数量的基本上相同的像素强度值来识别第一边界像素索引，并且可以被配置为选择多个预期像素强度值的第一预期像素强度值和具有按远离第一边界像素索引的距离递增的各自的像素索引的像素测量数据的第一像素测量数据；热感测像素阵列可以生成包括该强度测量值的多个强度测量值；并且像素分类器还可以被配置为将多个强度测量值中的每一个与温度阈值进行比较。
18.多个预期像素强度值的第一预期像素强度值的索引和像素测量数据的第一像素测量数据的索引的增量可以在远离第一边界像素索引的第一方向上。
19.像素分类器可以被配置为关于经排序的像素强度测量数据的最大数量的基本上相同的像素强度值来识别第二边界像素索引，并且可以被配置为选择多个预期像素强度值的第二预期像素强度值和具有按远离第二边界像素索引的距离递增以便在值上递减的各自的像素索引的像素测量数据的第二像素测量数据；并且像素分类器还可以被配置为将多
个强度测量值中的每一个与另一个温度阈值进行比较。
20.多个预期像素强度值的第二预期像素强度值的索引和像素测量数据的第二像素测量数据的索引的增量可以在远离第二边界像素索引的第二方向上。
21.温度阈值可以对应于测量大于背景温度的温度的热感测像素阵列的像素的识别，而另一温度阈值可以对应于测量小于背景温度的温度的热感测像素阵列的像素的识别。
22.温度阈值可以包括通过噪声裕度进行的调整。
23.噪声裕度可以是所计算的噪声水平的数个标准偏差。
24.信号处理电路可以进一步包括滤波器，该滤波器被配置为对经排序的像素强度测量数据进行滤波。滤波器可以被配置为执行滑动窗口平均。
25.根据本发明的第二方面，提供了热成像方法，该热成像方法包括：热检测器设备的热感测像素阵列从所接收的红外辐射捕获图像，并从中生成像素测量数据；信号处理电路接收像素测量数据，并从所接收的像素测量数据中识别最大数量的基本上相同的像素强度值；信号处理电路使用该最大数量的基本上相同的像素强度值来生成可通过像素参考的预期背景强度水平的模型；以及信号处理电路使用该模型来确定按热感测像素阵列的像素进行的强度测量是对应于图像的背景还是图像中的物体。
26.根据本发明的第三方面，提供了热成像方法，该热成像方法包括：从所接收的红外辐射捕获图像并从中生成像素测量数据；接收像素测量数据，并从所接收的像素测量数据中识别最大数量的基本上相同的像素强度值；使用最大数量的基本上相同的像素强度值来生成可通过像素参考的预期背景强度水平的模型；以及使用该模型来确定按热感测像素阵列的像素进行的强度测量是对应于图像的背景还是对应于图像中的物体。
27.因此，可提供一种装置和方法，该装置和方法以改善的精度检测与热检测器设备(例如热成像相机)所捕获的图像中的场景的背景相对应的像素。该装置和方法还提高了背景像素的精确检测的一致性。此外，即使当感测阵列包括少量像素(例如24x 32像素阵列)时，该装置和方法也提供这样的结果。
附图说明
28.参考所附附图，现在将仅通过示例的方式来描述本发明的至少一个实施例，在附图中：
29.图1是构成本发明实施例的热检测器设备的示意图；
30.图2是由图1的热检测器设备捕获的图像的屏幕截图；
31.图3是构成本发明另一实施例的热成像方法的流程图；
32.图4是经排序的像素强度值的第一向量的示意图；
33.图5是图3的方法使用的经排序的测量像素强度值和像素差值的图表；以及
34.图6是通过图3的方法进行处理以及对背景和物体像素进行识别之后的像素值的屏幕截图。
具体实施方式
35.贯穿以下描述，相同的附图标记将用于标识相同的部分。
36.参考图1，热成像装置的热检测器设备100包括可操作地耦合到信号处理电路104
的热感测像素阵列102。在该示例中，热感测像素阵列102被布置为m列像素和n行像素的矩形矩阵。合适的热感测像素阵列的示例是可从内华达州的迈来芯(melexis)公司获得的mlx90640远红外热传感器阵列。信号处理电路104包括可操作地耦合到热感测像素阵列102的图像捕获模块106。由于对图像捕获模块106的结构和/或操作的细节的描述对理解本实施例或其他实施例不重要，因此，出于描述的简洁性和简单性，本文将不再进一步详细描述图像捕获模块106。
37.在此示例中，信号处理电路104还包括数据存储，例如存储器108，诸如随机存取存储器(ram)、背景识别器单元110和像素分类器单元112。图像捕获模块106可操作地耦合到存储器108。类似地，背景识别器单元110和像素分类器单元112可操作地耦合到存储器108。背景识别器单元110支持并因此包括通用强度识别器单元114、像素阈值计算器单元115和预期背景强度计算器单元116。
38.在操作中(图2)，热检测器设备100在需要捕获热图像的环境中操作。热检测器设备100朝向该环境中的场景进行取向，并且捕捉热图像300(图3)(步骤200)。场景中的物体发射或反射的红外电磁辐射由热检测器设备100的视场内的热感测像素阵列102接收。在该示例中，捕获的热图像300包含物体302(例如人)和背景304的热表示。
39.由热感测像素阵列102接收的红外电磁辐射从光域转换为电域。图像捕获模块106从热感测像素阵列102接收电信号，该电信号表示热感测像素阵列102的每个像素118接收到的关于红外电磁辐射的原始强度测量数据。使用该接收到的原始强度数据，图像捕获模块106生成关于热感测像素阵列102的每个单独像素118的温度测量数据。生成的温度测量数据被存储在存储器108中。如上文所提及的，热感测像素阵列102被布置为像素118的m x n矩阵，并且在该示例中，温度测量数据以按热感测像素阵列102的行和列索引的方式存储在存储器108中，例如t
m,n
,其中t是第m列第n行中的像素的温度。
40.然后，通用强度识别器单元114访问存储在存储器108中的温度测量数据，并按升序对温度测量数据进行排序(步骤202)。当然，在其他示例中，温度测量数据可以按降序排序。在任何情况下，在本示例中，经排序的温度测量数据随后被存储在第一向量400中。
41.在一些实施例中，存储在第一向量400中的温度值可以舍入(步骤204)到所需精度或信号处理电路104能力范围内的精度，例如精确到0.1开尔文度。在另一可选阶段中，可以通过使用任何合适技术的信号处理电路104的滤波器(未示出)(例如，滑动窗口平均技术或任何其他合适的低通或平均滤波器)对存储在第一向量400中的经舍入的(或如果未执行舍入，则未舍入的)经排序的测量温度值进行滤波(步骤206)。
42.参考图5，由第一向量400存储的经排序的温度测量数据，当被绘制用于改进可视化以帮助解释该示例时，导致温度递增的测量温度第一图500。
43.使用由第一向量400存储在存储器108中的经排序的测量温度数据，通用强度识别器单元114然后计算(步骤208)存储在第一向量400的连续相邻索引之间的温度值之间的温度差，即t
n+1
–
tn，其中t是存储的温度值，n是第一向量400的索引。关于第一向量400的连续相邻索引的温度差值的计算结果被存储(步骤210)作为第二向量(未示出)。当被绘制以帮助可视化时，温度差第二图502包括第一向量400的相邻索引之间的温度增量504的测量。在这方面，由于被捕获的图像300的背景304的强度值在温度变化方面通常相当均匀，特别是在滤波之后，温度差第二图502包括基本上相同的数个温度差值。因此，通用强度识别器的
目的是从存储器108存储的温度测量数据中识别最大数量的基本上相同的像素强度值。在一个示例中，这是通过通用强度识别器单元114识别(步骤212)存储在第二向量中的最小非零温度差值506来实现的。通常，第二向量将包括最小非零温度差值506的不止一次出现，并且因此包括具有基本上相同的强度值的不止一个像素范围。一旦已经识别出所有最小非零温度差值506，预期背景强度计算器单元116计算(步骤214)各个连续相邻的最小非零温度差值对506之间关于第一向量400的索引距离。一旦已经计算了索引距离，则选择最小非零温度差值506之间的最长距离508(步骤216)，从而识别具有与之相关联的基本上相同(不变)强度值的像素的上文所提及的范围中的最大范围。
44.最长距离508由出现在较低索引值i
1 510和较高索引值i
2 512处的两个最小非零温度差值506来界定。较低索引值i1510具有对应的第一测量温度值t1，第一测量温度值t1可以从由第一向量400存储的经排序的温度测量数据中引用和获得。类似地，第二索引值i2512具有对应的第二测量温度值t2，该第二测量温度值t2可以从由第一向量400存储的经排序的温度测量数据中引用和获得。尽管基本上相同，但该最大数量的基本上相同的像素强度值包括与之相关联的被测量的像素强度的范围。预期背景强度计算器单元116然后使用上下索引值i1、i2及其相应的测量温度值t1、t2，以便计算(步骤218)跨被测量的像素强度的范围的梯度：
45.然后，预期背景强度计算器单元116使用被计算的梯度grad
temp
来计算与所有像素坐标对应的索引的范围相关的预期背景像素温度：t
ei
＝(i-i1)grad
temp
+t1ꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
46.其中，i是正在计算估计的背景温度t
ei
的当前索引，i对应于第一向量400的索引，i1是上文所提及的较低索引的最小值，并且t1是上文所提及的较低索引值i1处的第一测量温度值。梯度grad
temp
的计算和上文等式(2)的应用构成了可通过像素参考的预期背景强度水平的建模。
47.在该示例中，通过迭代索引值i来利用上文等式(2)，以便计算(步骤220)对应于第一向量400的每个索引值i的每个索引值的预期背景像素温度值t
ei
。计算出的预期背景像素温度值作为第三向量存储在存储器108中(步骤220)。因此，在该示例中，应当理解，第一、第二和第三向量中的一者或多者的索引对应于或映射到热感测像素阵列102的像素索引。
48.一旦已经计算了预期背景像素温度值t
ei
(步骤220)，像素阈值计算器单元115然后以以下方式逐步遍历第一向量和第三向量的索引，以便确定与比背景304的温度大的温度有关的第一阈值thh和与比背景304的温度小的温度有关的第二阈值th
l
。为了确定第一阈值thh，阈值计算器115选择上索引值i2，并在索引基础上递增地比较(步骤222)由第一向量存储的测量温度值ti与第三向量的对应索引的预期背景像素温度值t
ei
。比较第一向量和第三向量的对应索引的存储值的这个过程继续，直到索引值h被识别，其中测量温度th超出对应的预期背景像素温度值t
eh
预计算的噪声裕度，该预计算的噪声裕度的细节在本文下文中描述。然后，将把噪声裕度考虑到的该温度记录为第一阈值thh。类似地，为了确定第二阈值th
l
，阈值计算器115选择下索引值i1，并在索引基础上递减地比较(步骤224)由第一向量存
储的测量温度值ti和第三向量的对应索引的预期背景像素温度值t
ei
。比较第一和第三向量的对应索引的存储值的这个过程继续，直到识别出另一索引值l，其中测量温度t
l
比对应的预期背景像素温度值t
el
低预先计算的噪声裕度。然后，将把噪声裕度考虑到的该温度记录为第二阈值th
l
。
49.尽管，在上述示例中，第一和第二阈值thh、th
l
的搜索分别从上索引值i2和下索引值i1开始，但应了解，在其他示例中，像素阈值计算器115可以选择索引im，索引im对应于由下索引值i1510和上索引值i2512界定的最长距离508的中点，并且然后从中点索引im在递减和/或递增方向上搜索。
50.此后，在此示例中，像素分类器单元112访问最初由图像捕获模块106生成并存储在存储器108中的温度测量数据，并通过比较(步骤226)存储在存储器108的关于每个像素的温度测量数据与第一计算的阈值thh来分析关于热感测像素阵列102的每个像素的数据。在这方面，像素分类器单元112在该示例中构建与存储在存储器108中的用于热感测像素阵列102的测量温度数据相对应的第一映射。通过确定测量温度何时超过第一计算的阈值thh并在热感测像素阵列102的第一映射中存储热感测像素阵列102的对应像素是所谓的“热”像素的指示来生成第一映射。一旦完成了关于第一计算的阈值thh的测试，则以类似方式关于第二计算的阈值th
l
执行映射生成。在这方面，像素分类器单元112再次访问最初由图像捕获模块106生成并存储在存储器108中的温度测量数据，并通过比较(步骤228)存储在存储器108的关于每个像素的温度测量数据与第二计算的阈值thh来分析对于热感测像素阵列102的每个像素的数据。该比较处理被像素分类器单元112再次使用来构建第二映射，在该示例中，该第二映射直接对应于存储器108中存储的用于热感测像素阵列102的测量温度数据。第二映射通过确定测量温度何时小于第二计算的阈值th
l
并在热感测像素阵列102的第二映射中存储热感测像素阵列102的对应像素是所谓的“冷”像素的指示来生成。
51.在上文示例中，分别为第一和第二阈值thh、th
l
生成了两个映射。然而，根据装置的期望应用，可以只需要第一和第二映射中的一个或另一个。因此，应当理解，尽管上文描述了第一和第二阈值两者的计算以及映射的后续生成，但是对于一些应用，可以只计算两个阈值中的一个，并且因此只生成所述映射中的一个对应映射。
52.在此示例中，第一和第二预定阈值th
l
、thh与噪声裕度的估计(例如平均噪声裕度)结合使用。平均噪声裕度可以调整预定量。在这方面，裕度可以基于从平均噪声裕度的数个标准偏差，例如6西格玛。平均噪声裕度可以基于对装置的总体噪声的计算。阈值th
l
、thh也可以或可选地根据获得的结果为优化目的任意增加或减少。
53.一旦捕获图像300的像素被分类，在考虑到被分类为背景600的像素和被分类为物体602的像素的情况下，捕获图像300的进一步处理是可能的。进一步处理的性质不是理解本文所阐述示例的核心，并且因此为了描述的清楚和简洁，将不进一步详细描述。
54.在上文示例中，本领域技术人员将理解，任何合适的存储器管理技术可以被采用以便能够将分类像素数据引用回由图像捕获模块106生成并存储在存储器108中的关于热感测像素阵列102的每个像素118的温度测量数据。通过采用此类技术，将关于向量索引的像素分类的结果与热感测像素阵列102的像素118相关是有可能的。
55.技术人员应当领会，上文所描述的实现方式仅仅是在所附权利要求的范围内可想到的各种实现方式的示例。实际上，应当理解，在上文示例中，第一和第二预定阈值th
l
、thh不同，但在其他示例中，第一和第二预定阈值th
l
、thh可以相同，即，可采用单个阈值。还应当理解，尽管本文所阐述的示例描述了热电堆传感器的使用，但是可以采用任何合适类型的温度传感器，例如测辐射热计设备。
56.本文中提及的诸如“超过”/“大于”和“小于”等术语也应理解为考虑到诸如“大于或等于”和/或“小于或等于”等替代术语。
57.应当理解，除非另外明确说明，否则本文中对“红外”的引用旨在对具有700nm至1mm范围(诸如760nm至1mm或700nm至1500nm)内的波长的电磁能(包括近红外区域、中红外区域、和远红外区域的电磁辐射)的引用。