紅外熱波檢測及其圖像序列處理技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張金玉，楊正偉，田乾，張煒 著

圖書標籤:

• 紅外熱波檢測
• 熱成像
• 圖像處理
• 序列圖像
• 故障診斷
• 無損檢測
• 紅外技術
• 模式識彆
• 信號處理
• 工業檢測

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118101836

版次：1

商品編碼：11744222

包裝：精裝

開本：16開

齣版時間：2015-06-01

用紙：膠版紙

頁數：258

正文語種：中文

內容簡介

　　《紅外熱波檢測及其圖像序列處理技術》從紅外熱波無損檢測原理的一般理論與方法的介紹齣發，首先探討脈衝熱像機理及其仿真分析，然後對脈衝紅外熱波圖像序列一般處理方法及數據擬閤、熱像壓縮與重建方法進行研究和探討，進而對紅外熱波圖像序列的配準、增強、融閤、分離、分割等關鍵技術進行係統論述，最後對熱波圖像的特徵提取、缺陷檢測以及識彆進行探討，重點闡述紅外熱像處理與識彆的新理論、新方法和新應用。
　　《紅外熱波檢測及其圖像序列處理技術》內容新穎，實用性強，理論緊密聯係實際，能反映紅外熱波無損檢測技術的最新進展，具有很強的針對性。既可作為高等院校相關專業的研究生和高年級本科生的教材，也可供從事裝備無損檢測、裝備管理與維護工作以及紅外熱像處理與研發的廣大工程技術人員參考。

目錄

第一章 緒論
1.1 目的和意義
1.2 紅外熱波無損檢測技術的研究現狀與發展
1.2.1 紅外熱波無損檢測技術的研究現狀
1.2.2 熱波圖像處理的研究現狀
1.3 存在的主要問題
1.4 紅外熱波檢測的特點與應用
1.4.1 紅外熱波無損檢測的技術特點
1.4.2 紅外熱波無損檢測主要應用領域
參考文獻

第二章 脈衝激勵紅外熱波檢測基本原理
2.1 紅外熱波檢測的基本原理及關鍵技術
2.1.1 紅外熱波檢測基本原理
2.1.2 紅外熱波檢測關鍵技術
2.2 脈衝激勵紅外熱波檢測理論分析
2.2.1 導熱微分方程
2.2.2 脈衝熱激勵條件下的瞬態熱傳導分析
2.2.3 含缺陷半無限大平闆結構脈衝熱激勵條件下的錶麵溫度場分析
2.3 脈衝激勵紅外熱波檢測數值分析
2.3.1 數學模型及簡化
2.3.2 初始條件及邊界條件
2.3.3 劃分網格及求解
2.3.4 數值計算結果與分析
2.4 脈衝激勵紅外熱波檢測試驗
2.4.1 鋼材料平底洞試件
2.4.2 鋼闆／絕熱層粘接界麵缺陷試件
2.4.3 復雜鋼結構平底洞試件
2.4.4 玻璃縴維復閤材料分層試件
2.4.5 蜂窩夾心復閤材料試件
2.4.6 試驗總結
2.5 紅外熱波檢測影響因素分析
2.5.1 熱成像係統的影響
2.5.2 熱流注入方嚮影響
2.5.3 環境因素的影響分析
2.5.4 熱激勵源的影響分析
2.5.5 檢測對象及缺陷參數對檢測效果的影響
2.5.6 結論
2.6 小結
參考文獻

第三章 熱波圖像序列數據的擬閤、壓縮與重建方法
3.1 數據擬閤原理
3.2 擬閤優度評價參數
3.3 基於多項式擬閤的紅外熱波圖像數據處理方法
3.3.1 最小二乘法
3.3.2 多項式擬閤法的基本原理
3.3.3 實驗結果及分析
3.4 基於紅外熱波理論模型的熱波圖像數據擬閤方法
3.4.1 模型的提齣
3.4.2 非綫性Levenberg-Marquardt擬閤算法
3.4.3 實驗結果及分析
3.5 基於遺傳算法的熱波圖像序列數據擬閤
3.5.1 熱波圖像序列數據擬閤方法
3.5.2 實驗結果及分析
3.6 基於差分進化的擬閤方法熱波圖像處理
3.6.1 差分進化算法
3.6.2 雙指數衰減模型
3.6.3 基於差分進化算法的雙指數模型擬閤法
3.6.4 實驗結果及分析
3.7 熱像序列的時空聯閤壓縮與重建
3.7.1 時空壓縮與重建的基本原理
3.7.2 基於K-means算法的時空壓縮與重建方法
3.7.3 基於單幀圖像分割的時空壓縮與重建方法
3.8 小結
參考文獻

第四章 熱波圖像序列的一般處理方法
4.1 概述
4.2 熱波圖像序列處理的基本方法
4.2.1 多幀纍加平均法
4.2.2 正則化方法
4.2.3 差分法
4.2.4 多項式擬閤法
4.2.5 脈衝相位法
4.2.6 比值熱圖法
4.3 不同處理方法的性能比較
4.3.1 實驗試件和熱波圖像獲取係統的設計
4.3.2 算法性能的比較
4.4 奇異值分解法
4.5 主分量分析法
4.5.1 主分量分析原理
4.5.2 熱波圖像序列主分量分析法
4.6 精密脈衝相位處理法
4.6.1 脈衝相位法存在的問題
4.6.2 基於復調製z00m-F兀、算法的實現
4.6.3 精密相位的實現
4.6.4 應用實例
4.7 小結
參考文獻

第五章 熱波圖像序列的配準與增強技術
5.1 圖像配準技術
5.1.1 常見圖像配準方法
5.1.2 圖像配準的基本框架
5.2 熱波圖像序列的配準
5.2.1 熱波圖像序列的幾何形變及配準策略
5.2.2 熱波圖像序列拼接配準策略
5.3 基於遺傳算法的熱波圖像序列配準
5.3.1 遺傳算法的改進策略
5.3.2 基於灰度值修正權值的反距離插值技術
5.3.3 基於多種群自適應遺傳算法的熱波圖像序列配準
5.3.4 配準實驗結果分析
5.4 熱波圖像增強的一般方法和評估標準
5.4.1 圖像時域增強
5.4.2 圖像頻域增強
5.4.3 圖像質量評估標準
5.5 基於高頻強調濾波的熱像序列增強方法
5.5.1 高頻強調濾波方法的原理
5.5.2 實驗與結果分析
5.6 基於同態增晰技術的熱像序列增強方法
5.6.1 同態增晰熱像增強原理
5.6.2 實驗及結果分析
5.7 基於微分的熱波圖像序列增強方法
5.7.1 基於一階微分熱波圖像灰度翻轉前後相減的圖像增強方法
5.7.2 基於二階微分溫度對比度圖像灰度翻轉前後相減的圖像增強方法
5.8 小結
參考文獻

第六章 熱波圖像序列信息的融閤與分離技術
6.1 概述
6.2 圖像融閤技術
6.2.1 圖像融閤的定義及層次
6.2.2 圖像融閤的一般方法
6.3 基於圖像差值的融閤方法
6.3.1 差值圖像的處理
6.3.2 融閤係數的確定
6.3.3 基於遺傳算法的熱波圖像序列融閤
6.3.4 實驗結果分析
6.4 基於小波變換的融閤方法
6.4.1 熱波圖像的小波變換
6.4.2 熱波圖像的融閤及融閤規則
6.4.3 基於小波變換的熱波圖像區域融閤
6.4.4 實驗及結果分析
6.5 熱波圖像序列盲分離技術
6.5.1 熱像盲源分離基礎
6.5.2 基於BSS的熱波圖像數據處理方法
6.5.3 實驗結果及分析
6.6 基於小波變換的熱波圖像序列盲分離方法
6.6.1 單幀熱波圖像小波變換的BSS分析法
6.6.2 多幀熱波圖像小波變換的BSS分析法
6.6.3 基於虛擬通道的小波變換BSS分析法
6.7 本章小結
參考文獻

第七章 熱波圖像分割技術
7.1 熱波探傷的圖像分割概述
7.2 經典圖像分割方法
7.2.1 閾值分割方法
7.2.2 類間方差閾值分割方法
7.3 基於數學形態學的圖像分割方法
7.3.1 數學形態學基本思想及運算規則
7.3.2 基於分水嶺的圖像分割方法
7.3.3 基於分水嶺的熱波探傷圖像分割
7.3.4 結論
7.4 基於邊緣檢測的熱圖像分割
7.4.1 梯度邊緣檢測
7.5 基於改進遺傳算法的二維最大類間方差熱圖像分割
7.5.1 二維最大類間方差算法
7.5.2 算法實現的步驟
7.5.3 實驗結果
7.6 基於人工免疫技術的熱波圖像處理
7.6.1 二維最小Tsallis交叉熵
7.6.2 基於人工免疫算法的分割閩值優化
7.6.3 結果分析
7.7 基於尖點突變理論的紅外熱圖像損傷邊緣檢測與分割
7.8 基於粒子群優化模糊聚類的紅外熱圖像分割
7.8.1 粒子群算法
7.8.2 模糊聚類算法
7.8.3 基於粒子群優化的模糊聚類算法
7.8.4 實驗結果與分析
7.9 本章小結
參考文獻

第八章 熱波圖像的缺陷特徵提取及定量識彆
8.1 缺陷形狀的圖像識彆
8.1.1 規則圖形的識彆
8.1.2 復雜圖形的識彆
8.1.3 改進的圖形識彆算法
8.1.4 復雜圖形的尺寸提取
8.2 缺陷尺寸（大小）識彆
8.2.1 二值鏈碼技術
8.2.2 缺陷大小的測量
8.3 基於最佳檢測時間的缺陷深度測量
8.3.1 導熱係數比較小的材料（非金屬或復閤材料）缺陷深度的判彆
8.3.2 導熱係數較大的金屬材料的缺陷深度的判斷方法
8.3.3 多元非綫性迴歸求缺陷深度
8.4 基於BP神經網絡的缺陷定量識彆
8.4.1 BP神經元的傳遞函數
8.4.2 BP神經網絡的結構及算法
8.4.3 基於BP神經網絡的缺陷定量識彆
8.5 缺陷三維顯示和重建
8.5.1 缺陷的三維顯示
8.5.2 缺陷的三維重建
8.6 本章小結
參考文獻

前言/序言

穿越時空的視覺：無損檢測與信號處理的前沿探索 本書並非聚焦於紅外熱波成像及其特定的圖像序列處理技術，而是將目光投嚮瞭更廣闊的無損檢測（NDT）領域，以及支撐現代信息分析的信號處理與圖像重建理論。我們緻力於構建一個從物理探測到數據解析的完整知識體係，探討如何利用非侵入性的手段獲取物質內部信息，並運用先進的數學模型將其轉化為可理解、可量化的數據。 第一部分：物理世界的隱秘之聲——多模態無損檢測基礎 本部分旨在為讀者打下堅實的物理基礎，理解不同形式的能量波如何在介質中傳播、散射和衰減，從而揭示材料的內部結構和潛在缺陷。我們摒棄對單一技術的深入挖掘，轉而探究不同物理原理的共性和互補性。 第一章：波動現象的統一描述 本章從經典物理學的角度齣發，係統迴顧瞭電磁波、聲波以及彈性波在各嚮異性介質中的傳播規律。重點在於建立描述波場演化的偏微分方程，如亥姆霍茲方程、波動方程的變分原理錶述。我們將深入探討波在界麵處的反射、摺射、衍射和散射理論，特彆是瑞利（Rayleigh）散射和米氏（Mie）散射在復雜結構成像中的作用。強調利用邊界條件和本徵模態分析來預測波在結構中的行為，為後續的信號反演奠定理論基礎。 第二章：聲學檢測與超聲成像的進階理論 本章聚焦於高頻聲波在材料內部的成像機理。不同於傳統的A、B、C掃描，我們著重討論相控陣超聲（Phased Array Ultrasonic Testing, PAUT）和全波形反演（Full Waveform Inversion, FWI）技術。PAUT部分，詳細解析瞭聲束形成、偏轉和聚焦的數學方法，特彆是利用傅裏葉閤成孔徑（Synthetic Aperture Focusing Technique, SAFT）提高成像分辨率的算法。FWI方麵，則深入探討瞭伴隨算子（Adjoint Operator）方法在計算梯度方嚮上的應用，以及如何處理非綫性反演帶來的病態問題，目標是實現對材料彈性參數的精確反演，而非僅僅識彆幾何缺陷。 第三章：電磁場與渦流檢測的精細化模型 本章探討瞭交變電磁場在導電和非導電材料檢測中的應用。在渦流檢測（Eddy Current Testing, ECT）部分，我們將側重於多綫圈激勵與接收係統的耦閤建模，利用有限元分析（FEA）模擬復雜幾何形狀（如管綫、焊接區域）下的電磁場分布。更進一步，本章引入瞭遠場電磁感應（Electromagnetic Induction, EMI）技術，特彆是其在地下管綫定位和深層腐蝕監測中的潛力，討論如何通過優化激勵頻率和接收器布局來提高信噪比和穿透深度。 第二部分：信息提取與重構——信號處理的數學內核 本部分將視角從物理探測轉嚮瞭數據處理的核心。無損檢測獲得的原始數據往往是高維、欠定或帶有噪聲的，本部分的目標是提供一套從數據到有用信息的數學工具集。 第四章：隨機過程與噪聲抑製理論 原始信號中混雜著環境噪聲、儀器噪聲以及材料本身的隨機微觀結構散射。本章係統梳理瞭平穩隨機過程和非平穩隨機過程的數學描述，包括功率譜密度（PSD）的估計方法（如Welch法和最大熵譜估計）。重點在於先進的濾波技術：卡爾曼濾波（Kalman Filtering）及其擴展形式（EKF, UKF）在實時跟蹤和狀態估計中的應用，以及經驗模態分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）及其在非綫性、非平穩信號去噪中的優勢與局限。 第五章：矩陣理論與欠定問題的求解 許多先進的無損檢測技術，如層析成像（Tomography）和壓縮感知（Compressed Sensing, CS），本質上是求解一個大型的綫性方程組 $Ax = b$。本章將深入探討這類欠定問題的求解策略。詳細介紹迭代閾值算法（Iterative Thresholding Algorithms, ITAs）和梯度投影算法（Gradient Projection Methods）在稀疏重建中的應用。特彆是壓縮感知理論中，如何利用信號的稀疏性或可壓縮性，通過L1範數最小化（Basis Pursuit）來穩定地恢復原始信號，即使數據采集量遠低於奈奎斯特采樣率。 第六章：圖像空間變換與特徵提取 本章專注於信號從一維時間序列到二維或三維空間圖像的轉換，以及如何從這些圖像中提取有意義的特徵。傅裏葉變換和Wigner-Ville分布在時頻分析中的對比分析是本章的重要組成部分。在圖像空間，我們討論瞭多尺度分析工具，如小波變換（Wavelet Transform）在檢測不同尺度缺陷時的適用性。同時，對圖像增強技術進行探討，包括直方圖均衡化的局限性，以及利用各嚮異性擴散濾波（Anisotropic Diffusion Filtering）在保持邊緣清晰度的同時平滑背景噪聲的方法。 第三部分：係統集成與性能評估 最後一部分將理論與工程實踐相結閤，討論如何構建一個可靠的無損檢測係統，並對其性能進行量化評估。 第七章：係統建模與誤差分析 本章關注檢測係統的整體性能。從傳感器標定到數據采集鏈的係統誤差分析。討論點擴散函數（Point Spread Function, PSF）的建立，以及如何通過逆濾波技術（如維納濾波）對係統模糊進行補償。更重要的是，引入瞭係統不確定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）的方法，利用濛特卡洛模擬或概率方法評估模型誤差和測量誤差對最終檢測結果可靠性的影響。 第八章：可靠性與決策支持係統 無損檢測的最終目的是提供可靠的決策支持。本章討論瞭檢測結果的統計學描述，包括缺陷的漏報率（False Negative Rate）和誤報率（False Positive Rate）。我們將介紹ROC（Receiver Operating Characteristic）麯綫分析在評估不同閾值設置下的檢測效能。最後，探討如何將高級信號處理的結果整閤入自動化分類和診斷係統中，包括基於機器學習的缺陷分類預處理流程，強調數據標注的質量控製和特徵嚮量的魯棒性設計。 本書旨在為從事材料科學、機械工程、電子信息工程等領域的工程師和研究人員提供一套跨學科的、深厚的理論框架，用以理解和創新下一代的無損檢測與信號處理技術。

評分☆☆☆☆☆

對於一個在算法和編程領域摸爬滾打多年的開發者來說，《紅外熱波檢測及其圖像序列處理技術》這個名字，讓我立刻聯想到的是具體的實現細節和代碼實現。我迫不及待地想知道，書中是否會提供清晰的算法流程圖，甚至僞代碼或者實際的編程示例，來指導我如何構建一個完整的紅外熱波檢測係統。我猜測，書中可能會詳細介紹一些主流的計算機視覺庫，例如OpenCV，以及它們在紅外圖像處理中的具體應用。特彆是“圖像序列處理”，我期望看到如何利用現有的深度學習框架，如TensorFlow或PyTorch，來構建端到端的紅外熱波檢測模型。是否會有關於如何進行數據預處理、特徵提取、模型訓練和評估的詳細步驟？我尤其關心書中對於“異常檢測”的闡述。在工業檢測中，如何定義“異常”？是溫度的突然升高或降低，還是溫度分布的模式變化？書中是否會提供一些具體的異常檢測算法，比如基於統計的方法、基於模型的方法，或者更先進的基於深度學習的異常檢測技術？我希望能從書中獲得實實在在的“操作指南”，讓我能夠將理論知識轉化為可執行的代碼，構建齣能夠實際運行的、高效的紅外熱波檢測和分析係統，真正解決實際工程中的痛點問題，實現自動化和智能化的檢測。

評分☆☆☆☆☆

這部書的名字實在吸引人——《紅外熱波檢測及其圖像序列處理技術》。光是這個題目，就足以讓我這個對新興技術充滿好奇心的讀者，立刻聯想到無數應用場景。我設想著，它或許能為我揭示那些肉眼無法捕捉的秘密，比如在工業生産中，那些潛藏在設備內部的微小缺陷，在運行過程中會以熱量的形式“泄露”齣來，而這本書，就像一把鑰匙，能幫助我解鎖這些熱量的語言，通過紅外熱波的細微變化，提前預警，避免更大的損失。又或者，在安防領域，夜晚的黑暗再也不是障礙，紅外熱波檢測技術能夠穿透黑暗，捕捉到異常的熱源信號，守護我們的安全。再往深瞭想，醫學領域或許也能從中受益，通過對人體溫度分布的精確監測，來輔助疾病的診斷，早期發現病竈。尤其讓我著迷的是“圖像序列處理技術”這一部分，這不僅僅是靜態的圖像分析，而是動態的、連續的過程。想象一下，我能否通過這本書，學習到如何捕捉和分析紅外熱波隨時間變化的規律，從而理解一個物體的“生命周期”，或者預測其未來的狀態？這就像在觀看一部關於溫度的無聲電影，而這本書，就是我的觀影指南，教會我解讀其中的每一幀畫麵，以及它們之間的關聯。我期待它能帶來全新的視角，讓我能夠更深入地理解和應用這項技術，解決現實世界中那些復雜而關鍵的問題。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《紅外熱波檢測及其圖像序列處理技術》時，我立刻想到瞭它在特定行業中的深度應用。作為一個對航空航天領域充滿熱情的人，我好奇這本書是否會探討如何利用紅外熱波檢測技術來監測飛機發動機的運行狀態，及時發現過熱點，防止潛在的空中險情。或者，在汽車工業中，如何通過紅外熱成像來評估車輛電池組的散熱性能，確保電動汽車的安全與續航。更進一步，在建築工程領域，這本書是否會闡述如何利用紅外熱波檢測來評估建築物的保溫性能，發現漏熱點，從而優化節能設計？我特彆關注“圖像序列處理”在這些場景下的具體應用。比如，在對橋梁或大型結構的健康監測中，是否能夠通過分析熱波隨時間的變化，來檢測材料的疲勞或損傷？是否能用於監測管道的堵塞或泄露，通過溫度的異常變化來預警？我期待這本書能提供一些行業案例分析，詳細介紹這些技術是如何在實際應用中解決具體問題的，並分析其中的挑戰和解決方案。我希望通過閱讀這本書，能夠更清晰地理解紅外熱波檢測技術在不同行業中的價值所在，以及如何將其與圖像序列處理相結閤，實現更精準、更可靠的監測和診斷，為保障基礎設施安全、提高工業效率提供強有力的技術支撐。

評分☆☆☆☆☆

我購買《紅外熱波檢測及其圖像序列處理技術》的初衷，更多的是源於我對未來前沿技術發展趨勢的好奇心，以及一種想要站在技術前沿、洞察未來發展方嚮的渴望。這本書的題目本身就預示著它可能觸及到一些尚未完全普及，但潛力巨大的技術領域。我猜想，書中可能會探討一些關於“主動紅外熱波檢測”的原理，例如通過外加熱源來激發目標的熱響應，然後再進行檢測和分析，這是否能提供比被動紅外更豐富的信息？“圖像序列處理”在這一背景下，又將如何與主動激發結閤，來更精確地推斷目標的內部結構或材料特性？我更對書中可能涉及的“非綫性熱波傳播”的分析方法感到興趣。我知道，在某些復雜的介質中，熱波的傳播並非簡單的綫性過程，而書中是否會提供相應的數學模型和計算方法來應對這些挑戰？我希望，這本書不僅僅停留在現有技術的介紹，更能啓發讀者對未來發展方嚮的思考。是否會討論一些新興的紅外探測器技術，或者與人工智能、機器學習的深度融閤，以實現更智能、更自主的紅外熱波分析係統？我期待這本書能像一本“未來科技的預言書”，為我打開一扇通往未知領域的大門，讓我能夠對未來的技術走嚮有更深刻的理解和預判，為我個人的學習和職業發展提供一些更長遠的指引和啓示。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開《紅外熱波檢測及其圖像序列處理技術》時，我的腦海中立刻浮現齣一些更加具體、也更偏嚮理論的探索。我好奇這本書是否會深入探討紅外熱輻射的物理原理？比如，不同材料在不同溫度下的發射率差異，以及如何精確測量這些輻射，以排除環境乾擾的因素。我猜測，書中很可能會介紹傅裏葉變換、小波變換等經典的圖像處理算法，但更重要的是，它是否會針對紅外熱波圖像的特性，提齣優化或改進的算法？例如，考慮到熱波傳播的擴散性和衰減性，如何設計有效的圖像去噪和增強技術，以凸顯關鍵的熱特徵？“圖像序列處理”這個詞組，更是激發瞭我對時間序列分析的興趣。我設想，書中可能會介紹卡爾曼濾波、粒子濾波等用於跟蹤和預測動態目標的方法，並展示它們如何應用於分析紅外熱波在物體錶麵或內部的演變過程。是否會有關於如何從一係列紅外圖像中提取運動軌跡、速度甚至加速度的信息？我期待的不僅僅是技術的羅列，更是對這些技術在紅外熱波檢測場景下的可行性、局限性以及最優選擇的深入分析。我希望這本書能夠成為我深入理解該領域背後數學模型和算法原理的基石，讓我能夠觸類旁通，將這些理論知識融會貫通，應用到更廣泛的科學研究和工程實踐中。

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