本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种红外图像畸变校正和束散角数据处理方法。
背景技术：
1、束散角是中性束的束关键参数之一。中性束红外诊断方法包括利用红外相机拍摄两张束流轰击在诊断靶前后的红外图像，对红外图像进行处理计算能够获得束散角。由于红外相机架设角度问题，无法获得正视的红外图像，需要对图像进行畸变校正。对两张图像进行校正，校正后的图像取一点对每个像素点作差，拟合出该点在x轴和y轴的温度高斯曲线，对高斯曲线归一化处理后，取1/e高度处半宽值δx，结合离子源电极出口至诊断靶的距离d，计算获得束散角。
2、但是，传统的图像畸变校正方法无法实现自动校正，需要手动获得四个图像坐标，且本图像的图像特征获取难度大。canny、hough、lsd等传统的直线检测手段无法直接准确检测出红外图像中的线段，检测结果不连续且存在误差。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本发明提供一种中性束红外图像畸变校正及数据处理方法，能够为束散角的实时分析提供图像数据。本发明改进了lsd直线检测算法，运用消失点检测原理，有效的提高了图像畸变处理速度，为束散角的实时分析奠定了基础。
2、为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：一种中性束红外图像畸变校正及数据处理方法，具体包括如下步骤：
3、步骤1、获取一张rgb格式的诊断靶红外图像，图像每个像素坐标值表示温度；
4、步骤2、先进行图像灰度化，然后进行边缘检测；
5、步骤3、用线段检测算法进行线段检测；
6、步骤4、对检测出的线段进行聚类处理，对聚类后的线段拟合直线，得到消失点，利用单应性矩阵获得校正后的图像；
7、步骤5、取两张校正后的图像，对校正后的图像计算获得束散角。
8、进一步的，步骤1获取一张rgb格式的诊断靶红外图像包括：中性束装置从加速器引出束流至真空室，并轰击在诊断靶表面，红外相机对靶面进行拍摄得到红外图像。
9、进一步的，步骤2、先进行图像灰度化，将rgb图像转化为灰度图像，利用三通道每个分量的值代入公式计算得到像素的灰度值。
10、进一步的，所述步骤2，进行边缘检测，图像边缘检测算子是两个方向的卷积核，一个求得x方向的卷积结果，一个求得y方向的卷积结果，因此得到两个方向的图像增强结果。
11、进一步的，所述步骤3，用线段检测算法进行线段检测，包括：利用线段检测算法对上述步骤得到的增强后的两张图像进行线段检测后，得到图像线段的坐标点值。
12、进一步的，步骤4、对检测出的线段进行聚类处理，对聚类后的线段拟合直线，得到消失点，根据线段之间的数学关系，将属于同一条凹槽上的线段聚类在一起，并用最小二乘法拟合成一条直线。取聚类中线段数量最多的两个集合拟合的直线，计算交点，称为消失点；
13、有两幅线段检测后的图像，所以在x轴方向和y轴方向能获得两个消失点，根据消失点和透视关系，先对图像中的平行直线进行恢复，再让垂线对齐，计算单应性矩阵后得到校正后的图像。
14、所述获得校正后的图像包括：中性束在轰击诊断靶之前的红外图像以及整个靶面被轰击之后的红外图像。
15、将两张校正图像每个像素坐标值作差，取做差后的矩阵中的有意义一点，对这点上x轴和y轴上的所有温度值分别进行高斯拟合，将高斯拟合后的函数进行归一化处理，取1/e高度处的半宽值δx，计算获得束散角。
16、可选的，获取两幅红外相机拍摄的束靶红外图像；
17、将获取的红外图像由rgb改为gray，即将图像灰度化，图像的灰度值反应为温度值；
18、上述方案中，所述中性束诊断靶为表面做红外发射增强处理的铜靶，靶面有横向与竖向的宽1mm，深8mm的凹槽以减小靶板表面的热传递带来的测量误差。
19、进一步的，所采用的束散角计算方法包括：
20、获取两张上述校正后的红外图像，每个像素值做差获得温度差。测量离子源电极出口与诊断靶之间的距离为d，利用以下公式计算获得束散角。
21、
22、其中，δx是对温度差值做高斯拟合并归一化后的1/e高度处的半宽。
23、有益效果：
24、本发明提供了一种中性束诊断靶红外图像畸变校正算法，并利用算法校正结果计算束关键参数——束散角。本校正算法是一种自动算法，可以为束散角计算提供有效数据，既满足了实时性，又能够自动获得有效的红外校正图像，获得束散角。
1.一种中性束红外图像畸变校正及数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种中性束红外图像畸变校正及数据处理方法，其特征在于，步骤1获取一张rgb格式的诊断靶红外图像包括：束流从加速器引出注入至真空室，并轰击在诊断靶表面，红外相机对靶面进行拍摄得到红外图像。
3.根据权利要求1所述的一种中性束红外图像畸变校正及数据处理方法，其特征在于，步骤2、先进行图像灰度化，将rgb图像转化为灰度图像，利用三通道每个分量的值代入公式计算得到像素的灰度值。
4.根据权利要求1所述的一种中性束红外图像畸变校正及数据处理方法，其特征在于，所述步骤2，进行边缘检测，图像边缘检测算子是两个方向的卷积核，一个求得x方向的卷积结果，一个求得y方向的卷积结果，因此得到两个方向的图像增强结果。
5.根据权利要求1所述的一种中性束红外图像畸变校正及数据处理方法，其特征在于，所述步骤3用线段检测算法进行线段检测包括：利用线段检测算法对上述步骤得到的增强后的两张图像进行线段检测后，得到图像线段的坐标点值。
6.根据权利要求1所述的一种中性束红外图像畸变校正及数据处理方法，其特征在于，步骤4、对检测出的线段进行聚类处理，对聚类后的线段拟合直线，得到消失点，根据线段之间的数学关系，将属于同一条凹槽上的线段聚类在一起，并用最小二乘法拟合成一条直线。取聚类中线段数量最多的两个集合拟合的直线，计算交点，称为消失点；
7.根据权利要求1所述的一种中性束红外图像畸变校正及数据处理方法，其特征在于，所述获得校正后的图像包括：中性束在轰击诊断靶之前的红外图像以及整个靶面被轰击之后的红外图像，