红外序列图像的主成分分析算法研究

摘要：

采用主动式红外热成像检测材料缺陷,在控制外界环境影响因素的前提下,实验研究并分析了热激励时间和探测距离两个检测因素的影响.同步采集得到最佳参数下玻璃钢平底孔试块的红外热图像序列.主动式红外无损检测通常获得包含数百帧图的红外序列,为了获取反映整个图像序列的主要信息,采用了主成分分析算法(principal component analysis,PCA)对图像序列进行处理.首次探究了融合区间对PCA算法处理结果的影响,提出了可依据温差峰值下降的百分数来选择融合区间,并对处理结果进行了主客观的对比评价分析.研究结果表明当温差峰值下降到80％时,选择大于该值对应的序列图像帧数作为融合区间时,PCA处理的效果最佳.最后探讨了PCA处理中减少红外镜头反光等影响因素的策略.

关键词：红外无损检测、平底孔、红外图像序列、主成分分析

所属期刊栏目：52

分类号：TH742(仪器、仪表)

资助基金：国家自然科学基金;江西省研究生创新专项资金项目;南昌航空大学三小项目

在线出版日期：2022-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：714-720