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紅外熱成像檢測及其應用的圖書 |
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圖書介紹 - 資料來源：博客來 評分：
圖書名稱：紅外熱成像檢測及其應用
內容簡介
本書在系統介紹紅外熱成像檢測原理和檢測特點的基礎上，闡述了紅外熱成像檢測技術，包括被動式紅外熱成像檢測技術和主動式紅外熱成像檢測技術。被動式紅外熱成像檢測技術涉及紅外視覺人體行為的檢測與識別、紅外弱小目標檢測和紅外圖像與可見光圖像融合等方面；主動式紅外熱成像檢測技術在材料無損檢測方面的應用主要為缺陷特徵的提取與表徵，包括缺陷埋深和缺陷尺寸的定量檢測，並研究單幀紅外影像處理方法和紅外序列影像處理方法。本書既可作為高等院校測試技術相關專業本科生或碩士生的教材，也可作為從事紅外無損檢測工作人員的參考用書。
作者介紹
袁麗華，女，博士，副教授，碩士生導師。2009年12月畢業于南京航空航太大學，於2010年4月獲得測試計量技術及儀器專業的博士學位。2018年9月至2019年8月前往英國公派訪學一年，與英國多所高校的多位學者建立了友好的合作關係。目前的研究方向為紅外無損檢測。
目錄
第1章 緒論1
1.1 研究背景和意義1
1.2 國內外研究現狀2
1.2.1 被動式紅外熱成像檢測研究現狀3
1.2.2 主動式紅外熱成像檢測研究現狀3
1.3 紅外熱成像檢測的特點及應用5
1.3.1 紅外熱成像檢測的特點5
1.3.2 紅外熱成像檢測的應用範例6
參考資料9
第2章 紅外熱成像檢測原理13
2.1 紅外線13
2.1.1 電磁波屬性13
2.1.2 吸收、反射、透射定律13
2.2 傳熱學基礎14
2.2.1 熱傳導15
2.2.2 熱對流15
2.2.3 熱輻射15
2.3 紅外熱輻射16
2.3.1 黑體的熱輻射定律16
2.3.2 實際物體的熱輻射定律18
2.4 紅外熱像儀檢測原理19
2.4.1 大氣窗口19
2.4.2 熱像儀成像原理19
參考資料20
第3章 紅外視覺人體行為的檢測與識別21
3.1 概述21
3.1.1 研究背景和意義21
3.1.2 國內外研究現狀22
3.1.3 紅外人體行為識別技術的難點與發展趨勢26
3.2 卷積神經網路27
3.2.1 卷積層28
3.2.2 啟動層28
3.2.3 池化層30
3.2.4 全連接層31
3.3 迴圈神經網路31
3.3.1 基礎迴圈神經網路31
3.3.2 雙向迴圈神經網路32
3.4 基於特徵融合與通道注意力機制的SSD紅外人體目標檢測32
3.4.1 紅外人體成像空域特徵分析33
3.4.2 SSD模型結構35
3.4.3 改進SSD紅外人體目標檢測模型36
3.4.4 實驗與結果分析40
3.5 基於深度殘差網路的紅外人體姿態估計45
3.5.1 CPMs45
3.5.2 基於深度殘差網路的改進CPMs模型47
3.5.3 實驗與結果分析50
3.6 基於時空混合模型的紅外人體行為識別54
3.6.1 基於人體骨骼關鍵點的時空混合模型55
3.6.2 實驗結果58
3.6.3 資料分析60
3.7 本章小結63
參考資料63
第4章 紅外弱小目標檢測69
4.1 概述69
4.1.1 研究背景和意義69
4.1.2 國內外研究現狀70
4.2 基於ADMM和改進Top-hat變換的紅外弱小目標檢測75
4.2.1 魯棒主成分分析75
4.2.2 ADMM76
4.2.3 形態學Top-hat及NWTH76
4.2.4 改進算法77
4.2.5 實驗結果與分析80
4.3 基於LCM的自我調整Top-hat紅外弱小目標檢測88
4.3.1 LCM88
4.3.2 改進雙結構元素Top-hat89
4.3.3 基於LCM的自我調整Top-hat91
4.3.4 實驗結果與分析92
4.4 基於NSCT和三層視窗LCM的紅外弱小目標檢測103
4.4.1 NSCT103
4.4.2 引導濾波105
4.4.3 三層滑動窗口LCM106
4.4.4 相關算法108
4.4.5 實驗結果與分析109
4.5 本章小結117
參考資料118
第5章 紅外圖像與可見光圖像融合123
5.1 概述123
5.1.1 研究背景和意義123
5.1.2 國內外研究現狀123
5.2 紅外圖像與可見光圖像配准與融合的相關理論128
5.2.1 圖像配准理論128
5.2.2 圖像融合理論132
5.3 基於CycleGAN-CSS的圖像配准算法136
5.3.1 基於CycleGAN的模態轉換136
5.3.2 圖像配准139
5.3.3 圖像匹配實驗及其結果分析143
5.4 基於多尺度各向異性擴散的圖像融合算法147
5.4.1 相關理論148
5.4.2 融合算法149
5.4.3 實驗結果與分析151
5.5 基於潛在低秩表示下的DDcGAN圖像融合算法157
5.5.1 算法流程157
5.5.2 基於潛在低秩表示的圖層分解158
5.5.3 低秩分量融合158
5.5.4 稀疏分量融合162
5.5.5 實驗結果與分析163
5.6 本章小結166
參考資料167
第6章 缺陷埋深的脈衝紅外熱波定量檢測173
6.1 概述173
6.1.1 研究背景和意義173
6.1.2 國內外研究現狀173
6.2 脈衝紅外熱波測量缺陷深度理論176
6.2.1 主動紅外熱成像檢測分類176
6.2.2 脈衝紅外熱波缺陷深度定量檢測原理177
6.3 實驗系統及試塊設計179
6.3.1 實驗系統179
6.3.2 試塊設計184
6.4 反射法紅外熱成像檢測實驗研究185
6.4.1 反射法實驗資料獲取185
6.4.2 反射法實驗資料分析186
6.5 透射法紅外熱成像檢測實驗研究191
6.5.1 透射法實驗資料獲取192
6.5.2 透射法實驗資料分析192
6.6 ANSYS有限元模擬模擬分析197
6.6.1 有限元模擬197
6.6.2 反射法檢測模擬模擬200
6.6.3 透射法檢測模擬模擬204
6.6.4 誤差分析209
6.7 本章小結209
參考資料210
第7章 紅外序列影像處理213
7.1 概述213
7.1.1 研究背景和意義213
7.1.2 國內外研究現狀213
7.2 單幀影像處理216
7.2.1 常用的閾值分割算法216
7.2.2 紅外圖像的傳統處理方法221
7.2.3 基於敏感區域最大標準差法的紅外影像處理226
7.2.4 紅外圖像分割新算法239
7.3 紅外序列圖像的多幀影像處理244
7.3.1 紅外序列圖像的主成分分析244
7.3.2 紅外序列圖像的獨立成分分析250
7.4 本章小結258
參考資料258
1.1 研究背景和意義1
1.2 國內外研究現狀2
1.2.1 被動式紅外熱成像檢測研究現狀3
1.2.2 主動式紅外熱成像檢測研究現狀3
1.3 紅外熱成像檢測的特點及應用5
1.3.1 紅外熱成像檢測的特點5
1.3.2 紅外熱成像檢測的應用範例6
參考資料9
第2章 紅外熱成像檢測原理13
2.1 紅外線13
2.1.1 電磁波屬性13
2.1.2 吸收、反射、透射定律13
2.2 傳熱學基礎14
2.2.1 熱傳導15
2.2.2 熱對流15
2.2.3 熱輻射15
2.3 紅外熱輻射16
2.3.1 黑體的熱輻射定律16
2.3.2 實際物體的熱輻射定律18
2.4 紅外熱像儀檢測原理19
2.4.1 大氣窗口19
2.4.2 熱像儀成像原理19
參考資料20
第3章 紅外視覺人體行為的檢測與識別21
3.1 概述21
3.1.1 研究背景和意義21
3.1.2 國內外研究現狀22
3.1.3 紅外人體行為識別技術的難點與發展趨勢26
3.2 卷積神經網路27
3.2.1 卷積層28
3.2.2 啟動層28
3.2.3 池化層30
3.2.4 全連接層31
3.3 迴圈神經網路31
3.3.1 基礎迴圈神經網路31
3.3.2 雙向迴圈神經網路32
3.4 基於特徵融合與通道注意力機制的SSD紅外人體目標檢測32
3.4.1 紅外人體成像空域特徵分析33
3.4.2 SSD模型結構35
3.4.3 改進SSD紅外人體目標檢測模型36
3.4.4 實驗與結果分析40
3.5 基於深度殘差網路的紅外人體姿態估計45
3.5.1 CPMs45
3.5.2 基於深度殘差網路的改進CPMs模型47
3.5.3 實驗與結果分析50
3.6 基於時空混合模型的紅外人體行為識別54
3.6.1 基於人體骨骼關鍵點的時空混合模型55
3.6.2 實驗結果58
3.6.3 資料分析60
3.7 本章小結63
參考資料63
第4章 紅外弱小目標檢測69
4.1 概述69
4.1.1 研究背景和意義69
4.1.2 國內外研究現狀70
4.2 基於ADMM和改進Top-hat變換的紅外弱小目標檢測75
4.2.1 魯棒主成分分析75
4.2.2 ADMM76
4.2.3 形態學Top-hat及NWTH76
4.2.4 改進算法77
4.2.5 實驗結果與分析80
4.3 基於LCM的自我調整Top-hat紅外弱小目標檢測88
4.3.1 LCM88
4.3.2 改進雙結構元素Top-hat89
4.3.3 基於LCM的自我調整Top-hat91
4.3.4 實驗結果與分析92
4.4 基於NSCT和三層視窗LCM的紅外弱小目標檢測103
4.4.1 NSCT103
4.4.2 引導濾波105
4.4.3 三層滑動窗口LCM106
4.4.4 相關算法108
4.4.5 實驗結果與分析109
4.5 本章小結117
參考資料118
第5章 紅外圖像與可見光圖像融合123
5.1 概述123
5.1.1 研究背景和意義123
5.1.2 國內外研究現狀123
5.2 紅外圖像與可見光圖像配准與融合的相關理論128
5.2.1 圖像配准理論128
5.2.2 圖像融合理論132
5.3 基於CycleGAN-CSS的圖像配准算法136
5.3.1 基於CycleGAN的模態轉換136
5.3.2 圖像配准139
5.3.3 圖像匹配實驗及其結果分析143
5.4 基於多尺度各向異性擴散的圖像融合算法147
5.4.1 相關理論148
5.4.2 融合算法149
5.4.3 實驗結果與分析151
5.5 基於潛在低秩表示下的DDcGAN圖像融合算法157
5.5.1 算法流程157
5.5.2 基於潛在低秩表示的圖層分解158
5.5.3 低秩分量融合158
5.5.4 稀疏分量融合162
5.5.5 實驗結果與分析163
5.6 本章小結166
參考資料167
第6章 缺陷埋深的脈衝紅外熱波定量檢測173
6.1 概述173
6.1.1 研究背景和意義173
6.1.2 國內外研究現狀173
6.2 脈衝紅外熱波測量缺陷深度理論176
6.2.1 主動紅外熱成像檢測分類176
6.2.2 脈衝紅外熱波缺陷深度定量檢測原理177
6.3 實驗系統及試塊設計179
6.3.1 實驗系統179
6.3.2 試塊設計184
6.4 反射法紅外熱成像檢測實驗研究185
6.4.1 反射法實驗資料獲取185
6.4.2 反射法實驗資料分析186
6.5 透射法紅外熱成像檢測實驗研究191
6.5.1 透射法實驗資料獲取192
6.5.2 透射法實驗資料分析192
6.6 ANSYS有限元模擬模擬分析197
6.6.1 有限元模擬197
6.6.2 反射法檢測模擬模擬200
6.6.3 透射法檢測模擬模擬204
6.6.4 誤差分析209
6.7 本章小結209
參考資料210
第7章 紅外序列影像處理213
7.1 概述213
7.1.1 研究背景和意義213
7.1.2 國內外研究現狀213
7.2 單幀影像處理216
7.2.1 常用的閾值分割算法216
7.2.2 紅外圖像的傳統處理方法221
7.2.3 基於敏感區域最大標準差法的紅外影像處理226
7.2.4 紅外圖像分割新算法239
7.3 紅外序列圖像的多幀影像處理244
7.3.1 紅外序列圖像的主成分分析244
7.3.2 紅外序列圖像的獨立成分分析250
7.4 本章小結258
參考資料258
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