红外热像仪原理简介

红外热像仪是用来探测目标物体的红外辐射，再通过光电转换、电信号处理等手段，将目标物体的温度分布图像转换成视频图像的高科技产品。红外热像仪产品的研制、生产涉及到光学、机械、微电子、计算机、软件、图像处理等多门学科，具有较高的技术门槛。核心技术主要为红外热像仪整机研制技术和以红外热像仪为核心的综合光电系统研制技术。

红外热像仪是一个光、机、电一体化系统，主要由红外光学系统，红外探测器，信号处理电路和图像显示设备构成。

下面分别予以阐述。

1.红外光学系统

红外光学系统主要是负责接收物体辐射能量，并把它传送给探测器。目前常用的红外光学系统主要有反射式、折射式和全透式等。其透过材料主要有锗、硅和氟化镁等。其中红外光学系统的焦距和F#是影响热像仪性能的重要参数，必须考虑。

2.红外探测器

红外探测器是红外热像仪的核心部件，它能够将红外辐射信号转变为可测量的电信号。主要分为制冷型和非制冷型。目前随着MEMS表面加工技术应用于非制冷探测器的制造，非制冷红外探测器的某些性能已经可以和制冷相媲美，而且成本更低，这将促使红外热像仪的应用领域进一步拓展。

ULIS公司作为全球知名探测器生产企业，市场占有率均居于世界前列，特别是在美国以外的红外探测器市场居主导地位，产品品质一贯得到全球市场的认可。下图为ULIS公司320x240阵列红外焦平面UL01011：

3. 信号处理电路

高质量的信号处理电路是红外热像仪成像质量和可靠性的保证，是热成像装置中的重要组成部分。

信号处理电路的主要功能就是为探测器提供所需的高质量电源、模拟电压信号以及标准的时需驱动信号，并把探测器输出的模拟信号进行AD 转换，并对转换后的数字信号进行相关的图像处理和视频处理。基于FPGA 的信号处理电路，其原理如下：

模拟信号电源数字信号

电源板

信号处理电路主要由电源板、FPGA 信号处理板和驱动板组成,实物如下：

3.1 电源分配和管理

电源分配和管理电路主要是为满足热像仪的各个模块不同工作电压和电流的要求，并为各模块中的数字和模拟部分采取不同的供电策略。部分信号的要求如下表：

3.2驱动信号产生

红外探测器需要外部提供必须的驱动信号（如下图），探测器才会正常工

作。驱动信号包括时序控制信号，以及电压可调的低噪声模拟直流偏置信号。

3.3 AD转换

红外探测器的输出信号是一模拟信号，必须经过ADC转换成数字信号，

才能进行后续的数据处理。ADC的速度和精度的选择则跟探测器的工作速度

和性能决定。

3.4数据处理

数据经采集后，在FPGA进行大部分的处理，其中包括图像的校正、拉伸、

滤波以及其他视频处理。

3.4.1图像校正

红外图像的特征，根据相关理论，相对具有对比度低、信噪比低、分辨

率低、均匀性差等特点。因此必须进行校正，常用的校正方法有一点校正和

两点校正。

a、一点校正

一点校正假定所有像元的响应率在感兴趣的温度范围内近似为相同，背

景噪声在一定的时间内是不变的，此时，响应简化为目标信号加上一个固定

的背景噪声。

一点校正的算法模型如下：

V

公式如下：

'()()()mn mn mn V V ϕϕϕ=-∆

)('

ϕV m n

为图像中位置（m ，n ）处校正后的信号电压，)(ϕV m n 为该处校正前的信

号电压，

)(ϕ∆

mn

为该点处的一点校正参数。校正参数的计算方法如下：

∑∑=∆⨯-

R m L

n

mn

mn

V V

L R mn )(1)()(ϕϕϕ b 、 两点校正

两点校正算法是目前应用最为成熟的算法之一。假定每个像元的响应呈线性的，则校正方程为：

()()mn

mn mn mn V G V O ϕϕ'=⨯+ 式中G mn 和O mn 分别为两点校正算法的增益校正系数和偏置校正系数；V mn '(ϕ)为校正后的输出。选定高低两个温度T 1、T 2，得到两个辐照度ϕ1、ϕ2作为定标，计算得到：

1111

1()()R L

mn m m V V R L ϕϕ===

⨯∑∑ 2211

1

()()R L

mn

m m V V

R L ϕϕ===

⨯∑∑

将V mn (ϕ1)、V mn (ϕ2)和,,V _

(ϕ1)、,,V _

(ϕ2) 分别作为输入代入下式中，得到校正增益因子和校正偏置因子如下：

2121()()

()()

mn mn mn V V G V V ϕϕϕϕ-=

-

211221()()()()

()()

mn mn mn mn mn V V V V O V V ϕϕϕϕϕϕ-=

-

最后将上的结果代入到校正方程中，完成对红外焦平面探测器的两点校正。两点校正算法不仅补偿了像元的偏移因子，还对像元的增益因子做了修正。在红外探测器的线性响应范围内，两点校正算法对都可以很好的对非均匀性作出处理，其算法模型如下图所示。

3.4.2 图像拉伸 a. G+b 拉伸

假设经过校正后的图像各个像元值为

表示，G+b 变换通过下面的公式表示为：

表示变换后的灰度值，G 和b 是两个可以调的数。 b. 线性拉伸

假定源图像(,)f x y 的灰度范围为[a,b],希望变换后的图像(,)g x y 的动态范围为[c,d]，则可用下述变换来实现：

()[(,)]

(,)

d c f x y a g x y c b a

--=+-

如果已知图像的大部分像素的灰度级分布在区间[a,b],小部分像素灰度级不在此区间内，则可采用下列变换改善图像的效果。

()[(,)]

(,)(,)(,)(,)d c f x y a c a f x y b b a

g x y c f x y a d f x y b --⎧+≤≤⎪-⎪

=<⎨⎪>⎪⎩

3.4.3 时域滤波

假定),(y x f n 表示第n 帧源图像的灰度值，则经均值滤波后的图像输出为：

∑=-=N

i i n n y x f N y x g 0

),(1),(

经过均值滤波后，象元的时域噪声将降为滤波前的1/N 。 3.4.4 视频处理

视频处理包括目标识别、目标跟踪以及视频压缩等数据处理。 4. 图像显示设备

目前常用的显示设备主要是液晶显示设备，现在多为彩色显示。需要说明的是，这里的彩色图像并不代表目标的真实颜色，而只反映不同的温度分布，即伪彩色热像。通常用红、黄等暖色表示较高的温度，而用紫、蓝等颜色表示较低的温度。