基于计算机视觉和滤波实现热红外图像温度检测系统

基于计算机视觉和滤波实现热红外图像温度检测系统

随着科技的不断发展，计算机视觉技术也得到了长足的进步。现在，越来越多的应用场景涉及到计算机视觉技术的应用，其中之一就是热红外图像温度检测系统。利用计算机视觉技术，我们可以对热红外图像进行处理和分析，得到相应区域的温度值。本文将介绍如何基于计算机视觉和滤波实现热红外图像温度检测系统，并提供相应的Matlab源代码。

一、热红外图像原理

热红外图像设备是一种能够将物体表面辐射的红外辐射能转换为数字量进行处理的设备。这些设备通过一系列红外传感器捕捉物体表面的红外辐射能，然后将其转化为数字信号并进行处理。因为物体表面的温度与其辐射能存在一定的关系，所以热红外图像设备可以根据物体表面的红外辐射能来计算物体表面的温度。

二、实现热红外图像温度检测系统的步骤

1. 图像预处理

因为热红外图像设备捕捉到的图像可能存在一些噪点和干扰，所以我们需要对图像进行预处理，以提高后续分析的准确性。常用的图像预处理方法包括去噪、增强和滤波等。

2. 物体表面温度计算

物体表面的温度可以通过计算物体表面的红外辐射能来得到。在这个过程中，需要注意的是，红外辐射能会受到空气和其他因素的影响而发生变化。因此，在计算物体表面温度时，需要考虑这些影响因素，并对其进行相应的校正。

3. 热红外图像温度检测

通过计算