一种RGB伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法与流程

一种rgb伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法
技术领域
1.本发明涉及一种红外图片转化方法，特别是一种rgb伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法。


背景技术：

2.目前，市场上各类红外设备采集到的红外热图，主要是以rgb伪彩图像为主。不同厂家生产的红外设备，使用不同的伪彩色标条，导致呈现出的rgb图像在数据上过于杂乱，既没有规律可循，也没有统一的数据标准。同时，在对红外热图的处理过程中，每张图的全图最高最低温度值的设置也各有不同，导致红外图片的rgb数据与实际温度值的对应关系并不统一。这种数据格式上的不统一，导致图片通用性差，数据处理困难，rgb转化的温度，与实际温度存在较大偏差等问题。而现有技术中的温度数据的转换方法，是采用三维数据进行匹配，其匹配的计算量相当于三个维度相乘；在设备上进行测试时，匹配转换时间至少需要1min以上，不仅转换速度慢，而且转换后的温度数据值与实际温度数据值还存在一定的偏差。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于，提供一种rgb伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法。本发明具有提高提高转换速度和精准度的特点。
4.本发明的技术方案：一种rgb伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法，包括以下步骤：
5.s1、建立标准色标条的rgb阈值：
6.将标准色标条的rgb数值转化为rgb标号，将rgb标号转化为rgb阈值；
7.s2、色标匹配：将rgb红外图片中的像素点，按照中值查询法与色标条逐个进行色标信息的匹配，得到像素点的色标编号i；
8.s3、温度数据转换：
9.3.1提取红外图片中的rgb数值和真实温度矩阵，通过色标匹配，将所有的rgb数值转化为色标编号i，形成了编号矩阵；
10.3.2通过无权重的温度数据转化公式，将色标编号i转化为温度数据，得到转化温度矩阵；
11.3.3根据编号矩阵，将真实温度矩阵、转化温度矩阵中的温度值，按照色标编号i分组；
12.3.4将每组真实温度、转换温度矩阵中的数值取平均值，得到每个色标编号i的平均真实温度、平均转换温度和权重；
13.3.5通过带权重的温度数据转化公式，将红外图片的色标编号i转换为温度数值。
14.前述的一种rgb伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法中，步骤s1中，rgb标号的转化公式为：rgb标号＝r*256*256+g*256+b。
15.前述的一种rgb伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法中，步骤s1中，rgb阈值中，最后一位的rgb阈值＝最后一位的rgb标号，其他第n位的rgb阈值＝(第n位的rgb标号+第n+1位的rgb标号)//2。
16.前述的一种rgb伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法中，步骤s2具体包括以下步骤：
17.2.1将rgb图片中每个像素点的rgb数值转化为rgb标号；
18.2.2将rgb标号在色标条的rgb阈值中采用中值查询法进行查询，找到与每个像素点的rgb标号最相近的两个相邻的rgb阈值；
19.2.3若像素点的rgb标号》第0位rgb阈值，则像素点的色标编号i＝0；
20.2.4若像素点的rgb标号《第n-1位rgb阈值，n为色标条位数，第n-1位为最后一位色标阈值，则像素点的色标编号i＝n-1；
21.2.5若像素点的rgb标号＝第n个rgb阈值，0《n《n且n为正整数，则像素点的色标编号i＝n；
22.2.6若第n位rgb阈值《像素点的rgb标号《第n+1位rgb阈值，则像素点的色标编号i＝n+1。
23.前述的一种rgb伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法中，步骤s3的3.2中，无权重的温度数据转化公式为：tem＝min_tem+(((n-1)-i)/164*(max_tem-min_tem))；其中，tem为该像素转化后的温度值，max_tem为图片的最高温度值，min_tem为图片的最低温度值，n为色标条位术，i为像素色标编号。
24.前述的一种rgb伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法中，步骤s3的3.3中，分组规则为，编号矩阵中，数值相同的色标编号i分为一组。
25.前述的一种rgb伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法中，步骤s3的3.4中，权重的计算公式为：权重＝平均真实温度-平均转换温度。
26.前述的一种rgb伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法中，步骤s3的3.5中，带权重的温度数据转化公式为：tem＝min_tem+(((n-1)-(i+weights[i]))/164*(max_tem-min_tem))；其中，tem为该像素转化后的温度值，max_tem为图片的最高温度值，min_tem为图片的最低温度值，n为色标条位术，i为像素色标编号，weights为像素色标编号的权重。
[0027]
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
[0028]
本发明能够将各种不同类型的rgb格式的红外图片，以更快的速度转化为温度数据，将不同厂家、不同设备采集到的红外图片进行精准的归一化，以精准统一的数据格式对设备采集到的红外信息进行呈现。
[0029]
通过rgb数值与色标条进行匹配的方法，将rgb数据的维度从原先的三维降低到一维，只需要通过中值查询算法就可以快速完成匹配，从而降低了匹配难度，增加了匹配速度；能够以更快的速度进行色标匹配，转换速度从原先的1min以上缩短至几秒，速度提升40-50倍。
[0030]
通过权重进行对温度数据进行校正转换，使得转换后的温度数据更加贴近真实温度数值，经过测试，无权重转化得到的温度数据与真实温度数据、平均每个像素点的温差为3.90℃，有权重转化得到的温度数据与真实温度数据、平均每个像素点的温差为0.16℃，因此本发明能够有效提高温度数据转换的精准度。
具体实施方式
[0031]
下面结合实施例对本发明作进一步的说明，但并不作为对本发明限制的依据。
[0032]
实施例：
[0033]
一种rgb伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法，包括以下步骤：
[0034]
s1、建立标准色标条的rgb阈值：
[0035]
将标准色标条的rgb数值按照转化公式转化为rgb标号，rgb标号的转化公式为：rgb标号＝r*256*256+g*256+b。
[0036]
将rgb标号转化为rgb阈值，其中最后一位的rgb阈值＝最后一位的rgb标号，其他第n位的rgb阈值＝(第n位的rgb标号+第n+1位的rgb标号)//2。即计算取整。
[0037]
标准色标条的165位铁红色rgb数值，举例如下：
[0038]
(255,255,255),(255,255,254),(255,255,253),(255,254,242),(255,252,225),(255,252,221),(255,250,209),(255,249,198),(255,248,195),(255,246,171),(255,245,164),(255,244,153),(255,242,136),(255,242,131),(255,240,110),(255,238,95),(255,236,83),(255,235,72),(255,233,66),(255,229,52),(255,228,45),(255,225,36),(255,222,26),(255,220,17),(255,218,14),(254,216,12),(254,212,9),(254,209,5),(254,205,2),(254,203,2),(254,201,1),(254,198,0),(254,195,0),(254,189,0),(254,187,0),(254,184,0),(254,179,0),(254,178,0),(254,175,0),(253,170,0),(253,167,0),(252,162,0),(252,161,0),(251,156,0),(251,152,0),(250,148,0),(249,143,0),(248,141,0),(248,139,0),(248,136,0),(247,134,0),(246,130,0),(244,124,0),(244,121,0),(244,118,0),(244,116,0),(243,114,1),(242,108,1),(241,106,2),(241,104,2),(240,101,3),(240,100,3),(239,95,5),(237,91,6),(237,90,7),(236,85,8),(236,83,9),(235,80,11),(233,77,14),(232,74,18),(229,68,24),(228,66,27),(228,65,28),(226,60,42),(225,59,49),(223,53,66),(221,50,76),(220,48,82),(219,44,92),(217,41,97),(216,39,101),(211,32,112),(211,30,114),(208,26,120),(207,24,123),(205,22,127),(202,18,134),(199,15,137),(197,13,139),(195,11,141),(194,10,143),(192,7,145),(191,6,146),(188,5,148),(183,3,149),(181,2,150),(179,1,151),(176,1,152),(173,0,153),(168,0,154),(162,0,155),(161,0,155),(155,0,155),(152,0,155),(148,0,156),(138,0,157),(137,0,157),(130,0,157),(125,0,157),(123,0,157),(114,0,157),(109,0,156),(103,0,155),(98,0,155),(97,0,155),(95,0,154),(94,0,154),(89,0,153),(85,0,152),(84,0,152),(78,0,151),(73,0,151),(72,0,150),(71,0,150),(69,0,150),(66,0,149),(62,0,147),(61,0,146),(60,0,146),(58,0,145),(56,0,144),(50,0,141),(47,0,139),(44,0,139),(41,0,137),(40,0,136),(33,0,133),(31,0,131),(30,0,131),(27,0,128),(24,0,128),(21,0,124),(18,0,122),(17,0,121),(13,0,117),(10,0,113),(9,0,111),(8,0,109),(7,0,106),(7,0,105),(5,0,101),(3,0,94),(3,0,93),(2,0,90),(2,0,89),(1,0,84),(0,0,66),(0,0,65),(0,0,59),(0,0,56),(0,0,44),(0,0,37),(0,0,35),(0,0,3),(0,0,0)。
[0039]
转化后的rgb标号为：
[0040]
16777215,16777214,16777213,16776946,16776417,16776413,16775889,16775622,16775363,16774827,16774564,16774297,16773768,16773763,16773230,
16772703,16772179,16771912,16771394,16770356,16770093,16769316,16768538,16768017,16767502,16701452,16700425,16699653,16698626,16698114,16697601,16696832,16696064,16694528,16694016,16693248,16691968,16691712,16690944,16624128,16623360,16556544,16556288,16489472,16488448,16421888,16355072,16289024,16288512,16287744,16221696,16155136,16022528,16021760,16020992,16020480,15954433,15887361,15821314,15820802,15754243,15754243,15687429,15555334,15555079,15488264,15487753,15421451,15289614,15223314,15025176,14959131,14958876,14826538,14760753,14628162,14496332,14430290,14363740,14231905,14165861,13836400,13835890,13638264,13572219,13440639,13243014,13045641,12914059,12782477,12716687,12584849,12519058,12322196,11994005,11862678,11731351,11534744,11337881,11010202,10616987,10551451,10158235,9961627,9699484,9044125,8978589,8519837,8192157,8061085,7471261,7143580,6750363,6422683,6357147,6226074,6160538,5832857,5570712,5505176,5111959,4784279,4718742,4653206,4522134,4325525,4063379,3997842,3932306,3801233,3670160,3276941,2949259,2949259,2687113,2621576,2162821,2031747,1966211,1769600,1769600,1376380,1179770,1114233,852085,655473,589935,524397,458858,458857,327781,196702,196701,131162,131161,65620,66,65,59,56,44,37,35,3,0。
[0041]
s2、色标匹配：
[0042]
将rgb红外图片中的像素点，按照中值查询法与色标条逐个进行色标信息的匹配，得到像素点的rgb色标编号i；
[0043]
具体为以下步骤：
[0044]
2.1根据rgb标号转化公式，将图片中每个像素点的rgb数值转化为rgb标号；
[0045]
2.2将rgb标号在色标条的rgb阈值中进行查询，因为rgb阈值是从大到小排列的，所以采用中值查询法进行快速查询，找到与每个像素点的rgb标号最相近的两个相邻的rgb阈值；
[0046]
2.3若像素点的rgb标号》第0位rgb阈值，则像素点的色标编号i＝0；
[0047]
2.4若像素点的rgb标号《第n-1位rgb阈值，n为色标条位数，第n-1位为最后一位色标阈值，则像素点的色标编号i＝n-1；
[0048]
2.5若像素点的rgb标号＝第n个rgb阈值，0《n《n且n为正整数，则像素点的色标编号i＝n；
[0049]
2.6若第n位rgb阈值《像素点的rgb标号《第n+1位rgb阈值，则像素点的色标编号i＝n+1。
[0050]
s3、温度数据转换：
[0051]
3.1提取红外图片中像素点的rgb数值和真实温度矩阵，通过色标匹配，将红外图片中所有的rgb数值均转化为色标编号i，形成了编号矩阵；
[0052]
3.2通过无权重的温度数据转化公式，将色标编号i转化为温度数据，得到转化温度矩阵；
[0053]
无权重的温度数据转化公式为：tem＝min_tem+(((n-1)-i)/164*(max_tem-min_tem))；其中，tem为该像素转化后的温度值，max_tem为图片的最高温度值，min_tem为图片
的最低温度值，n为色标条位术，i为像素色标编号。
[0054]
3.3根据编号矩阵，将真实温度矩阵、转化温度矩阵中的温度值，按照色标编号i分组。分组规则为，编号矩阵中，数值相同的色标编号i分为一组。
[0055]
3.4将每组真实温度、转换温度矩阵中的数值取平均值，得到每个色标编号i的平均真实温度、平均转换温度和权重。
[0056]
权重的计算公式为：权重＝平均真实温度-平均转换温度。
[0057]
3.5通过带权重的温度数据转化公式，将红外图片像素点的色标编号i转换为温度数值。
[0058]
数据越多，得到的权重将越准确，转化后的温度数据也会更加贴近真实数值。带权重的温度数据的转化公式如下：
[0059]
tem＝min_tem+(((n-1)-(i+weights[i]))/164*(max_tem-min_tem))
[0060]
其中，tem为该像素转化后的温度值，max_tem为图片的最高温度值，min_tem为图片的最低温度值，n为色标条位术，i为像素色标编号，weights为像素色标编号的权重。
[0061]
循环遍历输入图像的每一个像素点，即可将全图的rgb数值转化为温度数据。
[0062]
最终得到一个宽高与输入图像分辨率相同的浮点型矩阵，浮点型矩阵中的每个元素代表的是输入图像中该像素点的实际温度值。
[0063]
本发明能够将各种不同类型的rgb格式的红外图片，以更快的速度转化为温度数据，将不同厂家、不同设备采集到的红外图片进行精准的归一化，以精准统一的数据格式对设备采集到的红外信息进行呈现。
[0064]
通过rgb数值与色标条进行匹配的方法，将rgb数据的维度从原先的三维降低到一维，只需要通过中值查询算法就可以快速完成匹配，从而降低了匹配难度，增加了匹配速度；能够以更快的速度进行色标匹配，转换速度从原先的1min以上缩短至几秒，速度提升40-50倍。
[0065]
通过权重进行对温度数据进行校正转换，使得转换后的温度数据更加贴近真实温度数值，经过测试，无权重转化得到的温度数据与真实温度数据、平均每个像素点的温差为3.90℃，有权重转化得到的温度数据与真实温度数据、平均每个像素点的温差为0.16℃，因此本发明能够有效提高温度数据转换的精准度。

技术特征：
1.一种rgb伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法，其特征在于：包括以下步骤：s1、建立标准色标条的rgb阈值：将标准色标条的rgb数值转化为rgb标号，将rgb标号转化为rgb阈值；s2、色标匹配：将rgb红外图片中的像素点，按照中值查询法与色标条逐个进行色标信息的匹配，得到像素点的色标编号i；s3、温度数据转换：3.1提取红外图片中的rgb数值和真实温度矩阵，通过色标匹配，将所有的rgb数值转化为色标编号i，形成了编号矩阵；3.2通过无权重的温度数据转化公式，将色标编号i转化为温度数据，得到转化温度矩阵；3.3根据编号矩阵，将真实温度矩阵、转化温度矩阵中的温度值，按照色标编号i分组；3.4将每组真实温度、转换温度矩阵中的数值取平均值，得到每个色标编号i的平均真实温度、平均转换温度和权重；3.5通过带权重的温度数据转化公式，将红外图片的色标编号i转换为温度数值。2.根据权利要求1所述的一种rgb伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法，其特征在于：步骤s1中，rgb标号的转化公式为：rgb标号＝r*256*256+g*256+b。3.根据权利要求1所述的一种rgb伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法，其特征在于：步骤s1中，rgb阈值中，最后一位的rgb阈值＝最后一位的rgb标号，其他第n位的rgb阈值＝(第n位的rgb标号+第n+1位的rgb标号)//2。4.根据权利要求1所述的一种rgb伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法，其特征在于：步骤s2具体包括以下步骤：2.1将rgb图片中每个像素点的rgb数值转化为rgb标号；2.2将rgb标号在色标条的rgb阈值中采用中值查询法进行查询，找到与每个像素点的rgb标号最相近的两个相邻的rgb阈值；2.3若像素点的rgb标号>第0位rgb阈值，则像素点的色标编号i＝0；2.4若像素点的rgb标号<第n-1位rgb阈值，n为色标条位数，第n-1位为最后一位色标阈值，则像素点的色标编号i＝n-1；2.5若像素点的rgb标号＝第n个rgb阈值，0<n<n且n为正整数，则像素点的色标编号i＝n；2.6若第n位rgb阈值<像素点的rgb标号<第n+1位rgb阈值，则像素点的色标编号i＝n+1。5.根据权利要求1所述的一种rgb伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法，其特征在于：步骤s3的3.2中，无权重的温度数据转化公式为：tem＝min_tem+(((n-1)-i)/164*(max_tem-min_tem))；其中，tem为该像素转化后的温度值，max_tem为图片的最高温度值，min_tem为图片的最低温度值，n为色标条位术，i为像素色标编号。6.根据权利要求1所述的一种rgb伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法，其特征在于：步骤s3的3.3中，分组规则为，编号矩阵中，数值相同的色标编号i分为一组。7.根据权利要求1所述的一种rgb伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法，其特征在于：步骤s3的3.4中，权重的计算公式为：权重＝平均真实温度-平均转换温度。
8.根据权利要求1所述的一种rgb伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法，其特征在于：步骤s3的3.5中，带权重的温度数据转化公式为：tem＝min_tem+(((n-1)-(i+weights[i]))/164*(max_tem-min_tem))；其中，tem为该像素转化后的温度值，max_tem为图片的最高温度值，min_tem为图片的最低温度值，n为色标条位术，i为像素色标编号，weights为像素色标编号的权重。

技术总结
本发明公开了一种RGB伪彩红外图片转化为温度数据的转换方法，包括以下步骤：S1、建立标准色标条的RGB阈值：S2、色标匹配：将RGB红外图片中的像素点，匹配得到像素点的色标编号i；S3、温度数据转换：3.1提取红外图片中的RGB数值和真实温度矩阵，将所有的RGB数值转化为色标编号i，形成了编号矩阵；3.2通过无权重的温度数据转化公式，得到转化温度矩阵；3.3将真实温度矩阵、转化温度矩阵中的温度值，按照色标编号i分组；3.4将每组真实温度、转换温度矩阵中的数值取平均值，计算权重；3.5通过带权重的温度数据转化公式，将红外图片的色标编号i转换为温度数值。本发明具有提高提高转换速度和精准度的特点。精准度的特点。


技术研发人员：梁川 朱怡良 陈灵紫 罗集天 黄仁芬 张坤 石焕江
受保护的技术使用者：浙江天铂云科光电股份有限公司
技术研发日：2023.06.12
技术公布日：2023/9/22