图6-8 系统示意图
研制的非制冷红外热成像系统如图6-9所示，由红外光学系统、红外焦平面阵列（IRFPA）、电路系统和显示设备四个部分构成。其中红外焦平面阵列作为成像系统的探测器件，为成像系统提供原始红外图像信号；电路系统（信号处理电路）是成像系统的核心，它为红外焦平面阵列提供电源和驱动信号，并且针对红外焦平面阵列的特点进行相应的实时信号处理，最后合成为标准的视频信号供显示设备显示。
图6-9 热成像光学系统构件图
在红外热成像仪设计、研制的过程中，选用了法国ULIS 公司的UL03041 型非制冷长波红外微测辐射热探测器，该探测器是8 µm～14 µm 长波段光辐射敏感的红外光电器件，是由无定型硅制备、分辨率为384×288 的两维阻抗式微测辐射热计焦平面阵列、硅读出集成电路（ROIC）和热电温度稳定器集成的金属封装模块。在硬件电路设计过程中，需要为UL03041 型非制冷长波红外微测辐射热探测器提供数字驱动信号与电压偏置信号。
（1）信号采集和实施图像处理方案。
根据红外成像系统的要求和红外图像的特点，设计了信号采集和实时图像处理方案（见图6-10）。信号处理电路主要完成图像信号采集、图像信号处理、视频合成、数据通信等功能，根据这些功能要求，设计了信号处理电路，由A/D、D/A、FPGA、DSP、FLASH、SRAM、TEC 温控电路、通信接口和电源构成。(www.xing528.com)
（2）目标增强与自动识别算法。
在研制的红外成像系统中，设计了适合于大雾、灰霾和暴风雪等天气条件的目标增强算法、精简和优化温度（亮度）信息的目标自动提取和识别置信度估计算法，使图像在经过处理后更适合应用需求。
图6-10 信号采集和实时图像处理
数字图像的目标增强可以在空间域、频域进行，而方法的选择与成像模式和图像特点直接相关。红外热图像由于其成像物理限制，普遍存在图像分辨率低、对比度差且噪声较大的问题。鉴于红外图像的特点，我们将引入非局部噪声估计和去噪算法，并使用全局统计建模方法分离目标和背景，在此基础上基于多尺度信息处理增强目标区域图像。一方面，在去噪的同时可以最大程度保留信息，另一方面，根据相机特点动态调整并优化尺度上的变换获得有针对性的最佳目标的增强效果。
自动识别在本研究中主要是运动物体的识别。按照红外系列视频智能分析的需求，设计热像仪扫描构成的域运动和目标物体绝对运动的分离方法。在研究域运动和目标物体的运动特征情况下，对序列图像建模，获取数据和成像过程函数，根据相机轨迹在预判基础上提取域运动算子，采用自动识别算法识别。在对域运动的判断和定位需要使用多区域灰度平衡和追求互熵最大化或获得域图像的帧间相关运动；分离可能的运动物体并设计稀疏变换提取域运动的作用函数。在此基础上从数据中剥离运动背景，在域运动上叠加目标物体的图像配准，并根据目标运动的连续性在多帧图像中匹配三维平滑轨迹，实现对目标运动物体的自动识别算法。由于目标物体运动除了一定的连续性外缺乏明显特征，采用SIFT 特征匹配技术，处理两幅图像之间发生的光照变化、平移、旋转、视角、仿射变换、对大跨度参数差异情况下拍摄的图像等情况下的匹配问题。同时，根据获得的匹配特征点的数目，通过配准条件减少错配特征点，使用RANSAC 随机抽样一致性或几何约束是极线约束关系等算法处理有可能的个别错配特征点的情况，从而提高配准准确度和运动估计精度。
基于设计的目标追踪与自动识别算法、信号处理和实施图像处理法方法，研制出的红外热成像仪是利用目标物体/人体与背景环境之间存在的自然温度差，实现基于亮度信息的目标与背景以及目标阴影之间的自动快速分离，实现在无光照和可见度恶劣的情况下对可疑入侵目标进行全天候的监控。研制出的红外热成像仪工程样机如图6-11所示，研制的红外热成像仪红外焦平面阵列分辨率大于或等于320×240，红外热成像仪帧率大于或等于25 帧每秒。
图6-11 红外热成像仪工程样机
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