红外热波检测及其图像序列处理技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张金玉，杨正伟，田干，张炜 著

图书标签:

• 红外热波检测
• 热成像
• 图像处理
• 序列图像
• 故障诊断
• 无损检测
• 红外技术
• 模式识别
• 信号处理
• 工业检测

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118101836

版次：1

商品编码：11744222

包装：精装

开本：16开

出版时间：2015-06-01

用纸：胶版纸

页数：258

正文语种：中文

内容简介

　　《红外热波检测及其图像序列处理技术》从红外热波无损检测原理的一般理论与方法的介绍出发，首先探讨脉冲热像机理及其仿真分析，然后对脉冲红外热波图像序列一般处理方法及数据拟合、热像压缩与重建方法进行研究和探讨，进而对红外热波图像序列的配准、增强、融合、分离、分割等关键技术进行系统论述，最后对热波图像的特征提取、缺陷检测以及识别进行探讨，重点阐述红外热像处理与识别的新理论、新方法和新应用。
　　《红外热波检测及其图像序列处理技术》内容新颖，实用性强，理论紧密联系实际，能反映红外热波无损检测技术的最新进展，具有很强的针对性。既可作为高等院校相关专业的研究生和高年级本科生的教材，也可供从事装备无损检测、装备管理与维护工作以及红外热像处理与研发的广大工程技术人员参考。

目录

第一章 绪论
1.1 目的和意义
1.2 红外热波无损检测技术的研究现状与发展
1.2.1 红外热波无损检测技术的研究现状
1.2.2 热波图像处理的研究现状
1.3 存在的主要问题
1.4 红外热波检测的特点与应用
1.4.1 红外热波无损检测的技术特点
1.4.2 红外热波无损检测主要应用领域
参考文献

第二章 脉冲激励红外热波检测基本原理
2.1 红外热波检测的基本原理及关键技术
2.1.1 红外热波检测基本原理
2.1.2 红外热波检测关键技术
2.2 脉冲激励红外热波检测理论分析
2.2.1 导热微分方程
2.2.2 脉冲热激励条件下的瞬态热传导分析
2.2.3 含缺陷半无限大平板结构脉冲热激励条件下的表面温度场分析
2.3 脉冲激励红外热波检测数值分析
2.3.1 数学模型及简化
2.3.2 初始条件及边界条件
2.3.3 划分网格及求解
2.3.4 数值计算结果与分析
2.4 脉冲激励红外热波检测试验
2.4.1 钢材料平底洞试件
2.4.2 钢板／绝热层粘接界面缺陷试件
2.4.3 复杂钢结构平底洞试件
2.4.4 玻璃纤维复合材料分层试件
2.4.5 蜂窝夹心复合材料试件
2.4.6 试验总结
2.5 红外热波检测影响因素分析
2.5.1 热成像系统的影响
2.5.2 热流注入方向影响
2.5.3 环境因素的影响分析
2.5.4 热激励源的影响分析
2.5.5 检测对象及缺陷参数对检测效果的影响
2.5.6 结论
2.6 小结
参考文献

第三章 热波图像序列数据的拟合、压缩与重建方法
3.1 数据拟合原理
3.2 拟合优度评价参数
3.3 基于多项式拟合的红外热波图像数据处理方法
3.3.1 最小二乘法
3.3.2 多项式拟合法的基本原理
3.3.3 实验结果及分析
3.4 基于红外热波理论模型的热波图像数据拟合方法
3.4.1 模型的提出
3.4.2 非线性Levenberg-Marquardt拟合算法
3.4.3 实验结果及分析
3.5 基于遗传算法的热波图像序列数据拟合
3.5.1 热波图像序列数据拟合方法
3.5.2 实验结果及分析
3.6 基于差分进化的拟合方法热波图像处理
3.6.1 差分进化算法
3.6.2 双指数衰减模型
3.6.3 基于差分进化算法的双指数模型拟合法
3.6.4 实验结果及分析
3.7 热像序列的时空联合压缩与重建
3.7.1 时空压缩与重建的基本原理
3.7.2 基于K-means算法的时空压缩与重建方法
3.7.3 基于单帧图像分割的时空压缩与重建方法
3.8 小结
参考文献

第四章 热波图像序列的一般处理方法
4.1 概述
4.2 热波图像序列处理的基本方法
4.2.1 多帧累加平均法
4.2.2 正则化方法
4.2.3 差分法
4.2.4 多项式拟合法
4.2.5 脉冲相位法
4.2.6 比值热图法
4.3 不同处理方法的性能比较
4.3.1 实验试件和热波图像获取系统的设计
4.3.2 算法性能的比较
4.4 奇异值分解法
4.5 主分量分析法
4.5.1 主分量分析原理
4.5.2 热波图像序列主分量分析法
4.6 精密脉冲相位处理法
4.6.1 脉冲相位法存在的问题
4.6.2 基于复调制z00m-F兀、算法的实现
4.6.3 精密相位的实现
4.6.4 应用实例
4.7 小结
参考文献

第五章 热波图像序列的配准与增强技术
5.1 图像配准技术
5.1.1 常见图像配准方法
5.1.2 图像配准的基本框架
5.2 热波图像序列的配准
5.2.1 热波图像序列的几何形变及配准策略
5.2.2 热波图像序列拼接配准策略
5.3 基于遗传算法的热波图像序列配准
5.3.1 遗传算法的改进策略
5.3.2 基于灰度值修正权值的反距离插值技术
5.3.3 基于多种群自适应遗传算法的热波图像序列配准
5.3.4 配准实验结果分析
5.4 热波图像增强的一般方法和评估标准
5.4.1 图像时域增强
5.4.2 图像频域增强
5.4.3 图像质量评估标准
5.5 基于高频强调滤波的热像序列增强方法
5.5.1 高频强调滤波方法的原理
5.5.2 实验与结果分析
5.6 基于同态增晰技术的热像序列增强方法
5.6.1 同态增晰热像增强原理
5.6.2 实验及结果分析
5.7 基于微分的热波图像序列增强方法
5.7.1 基于一阶微分热波图像灰度翻转前后相减的图像增强方法
5.7.2 基于二阶微分温度对比度图像灰度翻转前后相减的图像增强方法
5.8 小结
参考文献

第六章 热波图像序列信息的融合与分离技术
6.1 概述
6.2 图像融合技术
6.2.1 图像融合的定义及层次
6.2.2 图像融合的一般方法
6.3 基于图像差值的融合方法
6.3.1 差值图像的处理
6.3.2 融合系数的确定
6.3.3 基于遗传算法的热波图像序列融合
6.3.4 实验结果分析
6.4 基于小波变换的融合方法
6.4.1 热波图像的小波变换
6.4.2 热波图像的融合及融合规则
6.4.3 基于小波变换的热波图像区域融合
6.4.4 实验及结果分析
6.5 热波图像序列盲分离技术
6.5.1 热像盲源分离基础
6.5.2 基于BSS的热波图像数据处理方法
6.5.3 实验结果及分析
6.6 基于小波变换的热波图像序列盲分离方法
6.6.1 单帧热波图像小波变换的BSS分析法
6.6.2 多帧热波图像小波变换的BSS分析法
6.6.3 基于虚拟通道的小波变换BSS分析法
6.7 本章小结
参考文献

第七章 热波图像分割技术
7.1 热波探伤的图像分割概述
7.2 经典图像分割方法
7.2.1 阈值分割方法
7.2.2 类间方差阈值分割方法
7.3 基于数学形态学的图像分割方法
7.3.1 数学形态学基本思想及运算规则
7.3.2 基于分水岭的图像分割方法
7.3.3 基于分水岭的热波探伤图像分割
7.3.4 结论
7.4 基于边缘检测的热图像分割
7.4.1 梯度边缘检测
7.5 基于改进遗传算法的二维最大类间方差热图像分割
7.5.1 二维最大类间方差算法
7.5.2 算法实现的步骤
7.5.3 实验结果
7.6 基于人工免疫技术的热波图像处理
7.6.1 二维最小Tsallis交叉熵
7.6.2 基于人工免疫算法的分割闽值优化
7.6.3 结果分析
7.7 基于尖点突变理论的红外热图像损伤边缘检测与分割
7.8 基于粒子群优化模糊聚类的红外热图像分割
7.8.1 粒子群算法
7.8.2 模糊聚类算法
7.8.3 基于粒子群优化的模糊聚类算法
7.8.4 实验结果与分析
7.9 本章小结
参考文献

第八章 热波图像的缺陷特征提取及定量识别
8.1 缺陷形状的图像识别
8.1.1 规则图形的识别
8.1.2 复杂图形的识别
8.1.3 改进的图形识别算法
8.1.4 复杂图形的尺寸提取
8.2 缺陷尺寸（大小）识别
8.2.1 二值链码技术
8.2.2 缺陷大小的测量
8.3 基于最佳检测时间的缺陷深度测量
8.3.1 导热系数比较小的材料（非金属或复合材料）缺陷深度的判别
8.3.2 导热系数较大的金属材料的缺陷深度的判断方法
8.3.3 多元非线性回归求缺陷深度
8.4 基于BP神经网络的缺陷定量识别
8.4.1 BP神经元的传递函数
8.4.2 BP神经网络的结构及算法
8.4.3 基于BP神经网络的缺陷定量识别
8.5 缺陷三维显示和重建
8.5.1 缺陷的三维显示
8.5.2 缺陷的三维重建
8.6 本章小结
参考文献

前言/序言

穿越时空的视觉：无损检测与信号处理的前沿探索 本书并非聚焦于红外热波成像及其特定的图像序列处理技术，而是将目光投向了更广阔的无损检测（NDT）领域，以及支撑现代信息分析的信号处理与图像重建理论。我们致力于构建一个从物理探测到数据解析的完整知识体系，探讨如何利用非侵入性的手段获取物质内部信息，并运用先进的数学模型将其转化为可理解、可量化的数据。 第一部分：物理世界的隐秘之声——多模态无损检测基础 本部分旨在为读者打下坚实的物理基础，理解不同形式的能量波如何在介质中传播、散射和衰减，从而揭示材料的内部结构和潜在缺陷。我们摒弃对单一技术的深入挖掘，转而探究不同物理原理的共性和互补性。 第一章：波动现象的统一描述 本章从经典物理学的角度出发，系统回顾了电磁波、声波以及弹性波在各向异性介质中的传播规律。重点在于建立描述波场演化的偏微分方程，如亥姆霍兹方程、波动方程的变分原理表述。我们将深入探讨波在界面处的反射、折射、衍射和散射理论，特别是瑞利（Rayleigh）散射和米氏（Mie）散射在复杂结构成像中的作用。强调利用边界条件和本征模态分析来预测波在结构中的行为，为后续的信号反演奠定理论基础。 第二章：声学检测与超声成像的进阶理论 本章聚焦于高频声波在材料内部的成像机理。不同于传统的A、B、C扫描，我们着重讨论相控阵超声（Phased Array Ultrasonic Testing, PAUT）和全波形反演（Full Waveform Inversion, FWI）技术。PAUT部分，详细解析了声束形成、偏转和聚焦的数学方法，特别是利用傅里叶合成孔径（Synthetic Aperture Focusing Technique, SAFT）提高成像分辨率的算法。FWI方面，则深入探讨了伴随算子（Adjoint Operator）方法在计算梯度方向上的应用，以及如何处理非线性反演带来的病态问题，目标是实现对材料弹性参数的精确反演，而非仅仅识别几何缺陷。 第三章：电磁场与涡流检测的精细化模型 本章探讨了交变电磁场在导电和非导电材料检测中的应用。在涡流检测（Eddy Current Testing, ECT）部分，我们将侧重于多线圈激励与接收系统的耦合建模，利用有限元分析（FEA）模拟复杂几何形状（如管线、焊接区域）下的电磁场分布。更进一步，本章引入了远场电磁感应（Electromagnetic Induction, EMI）技术，特别是其在地下管线定位和深层腐蚀监测中的潜力，讨论如何通过优化激励频率和接收器布局来提高信噪比和穿透深度。 第二部分：信息提取与重构——信号处理的数学内核 本部分将视角从物理探测转向了数据处理的核心。无损检测获得的原始数据往往是高维、欠定或带有噪声的，本部分的目标是提供一套从数据到有用信息的数学工具集。 第四章：随机过程与噪声抑制理论 原始信号中混杂着环境噪声、仪器噪声以及材料本身的随机微观结构散射。本章系统梳理了平稳随机过程和非平稳随机过程的数学描述，包括功率谱密度（PSD）的估计方法（如Welch法和最大熵谱估计）。重点在于先进的滤波技术：卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其扩展形式（EKF, UKF）在实时跟踪和状态估计中的应用，以及经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）及其在非线性、非平稳信号去噪中的优势与局限。 第五章：矩阵理论与欠定问题的求解 许多先进的无损检测技术，如层析成像（Tomography）和压缩感知（Compressed Sensing, CS），本质上是求解一个大型的线性方程组 $Ax = b$。本章将深入探讨这类欠定问题的求解策略。详细介绍迭代阈值算法（Iterative Thresholding Algorithms, ITAs）和梯度投影算法（Gradient Projection Methods）在稀疏重建中的应用。特别是压缩感知理论中，如何利用信号的稀疏性或可压缩性，通过L1范数最小化（Basis Pursuit）来稳定地恢复原始信号，即使数据采集量远低于奈奎斯特采样率。 第六章：图像空间变换与特征提取 本章专注于信号从一维时间序列到二维或三维空间图像的转换，以及如何从这些图像中提取有意义的特征。傅里叶变换和Wigner-Ville分布在时频分析中的对比分析是本章的重要组成部分。在图像空间，我们讨论了多尺度分析工具，如小波变换（Wavelet Transform）在检测不同尺度缺陷时的适用性。同时，对图像增强技术进行探讨，包括直方图均衡化的局限性，以及利用各向异性扩散滤波（Anisotropic Diffusion Filtering）在保持边缘清晰度的同时平滑背景噪声的方法。 第三部分：系统集成与性能评估 最后一部分将理论与工程实践相结合，讨论如何构建一个可靠的无损检测系统，并对其性能进行量化评估。 第七章：系统建模与误差分析 本章关注检测系统的整体性能。从传感器标定到数据采集链的系统误差分析。讨论点扩散函数（Point Spread Function, PSF）的建立，以及如何通过逆滤波技术（如维纳滤波）对系统模糊进行补偿。更重要的是，引入了系统不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）的方法，利用蒙特卡洛模拟或概率方法评估模型误差和测量误差对最终检测结果可靠性的影响。 第八章：可靠性与决策支持系统 无损检测的最终目的是提供可靠的决策支持。本章讨论了检测结果的统计学描述，包括缺陷的漏报率（False Negative Rate）和误报率（False Positive Rate）。我们将介绍ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线分析在评估不同阈值设置下的检测效能。最后，探讨如何将高级信号处理的结果整合入自动化分类和诊断系统中，包括基于机器学习的缺陷分类预处理流程，强调数据标注的质量控制和特征向量的鲁棒性设计。 本书旨在为从事材料科学、机械工程、电子信息工程等领域的工程师和研究人员提供一套跨学科的、深厚的理论框架，用以理解和创新下一代的无损检测与信号处理技术。

评分☆☆☆☆☆

这部书的名字实在吸引人——《红外热波检测及其图像序列处理技术》。光是这个题目，就足以让我这个对新兴技术充满好奇心的读者，立刻联想到无数应用场景。我设想着，它或许能为我揭示那些肉眼无法捕捉的秘密，比如在工业生产中，那些潜藏在设备内部的微小缺陷，在运行过程中会以热量的形式“泄露”出来，而这本书，就像一把钥匙，能帮助我解锁这些热量的语言，通过红外热波的细微变化，提前预警，避免更大的损失。又或者，在安防领域，夜晚的黑暗再也不是障碍，红外热波检测技术能够穿透黑暗，捕捉到异常的热源信号，守护我们的安全。再往深了想，医学领域或许也能从中受益，通过对人体温度分布的精确监测，来辅助疾病的诊断，早期发现病灶。尤其让我着迷的是“图像序列处理技术”这一部分，这不仅仅是静态的图像分析，而是动态的、连续的过程。想象一下，我能否通过这本书，学习到如何捕捉和分析红外热波随时间变化的规律，从而理解一个物体的“生命周期”，或者预测其未来的状态？这就像在观看一部关于温度的无声电影，而这本书，就是我的观影指南，教会我解读其中的每一帧画面，以及它们之间的关联。我期待它能带来全新的视角，让我能够更深入地理解和应用这项技术，解决现实世界中那些复杂而关键的问题。

评分☆☆☆☆☆

对于一个在算法和编程领域摸爬滚打多年的开发者来说，《红外热波检测及其图像序列处理技术》这个名字，让我立刻联想到的是具体的实现细节和代码实现。我迫不及待地想知道，书中是否会提供清晰的算法流程图，甚至伪代码或者实际的编程示例，来指导我如何构建一个完整的红外热波检测系统。我猜测，书中可能会详细介绍一些主流的计算机视觉库，例如OpenCV，以及它们在红外图像处理中的具体应用。特别是“图像序列处理”，我期望看到如何利用现有的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，来构建端到端的红外热波检测模型。是否会有关于如何进行数据预处理、特征提取、模型训练和评估的详细步骤？我尤其关心书中对于“异常检测”的阐述。在工业检测中，如何定义“异常”？是温度的突然升高或降低，还是温度分布的模式变化？书中是否会提供一些具体的异常检测算法，比如基于统计的方法、基于模型的方法，或者更先进的基于深度学习的异常检测技术？我希望能从书中获得实实在在的“操作指南”，让我能够将理论知识转化为可执行的代码，构建出能够实际运行的、高效的红外热波检测和分析系统，真正解决实际工程中的痛点问题，实现自动化和智能化的检测。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开《红外热波检测及其图像序列处理技术》时，我的脑海中立刻浮现出一些更加具体、也更偏向理论的探索。我好奇这本书是否会深入探讨红外热辐射的物理原理？比如，不同材料在不同温度下的发射率差异，以及如何精确测量这些辐射，以排除环境干扰的因素。我猜测，书中很可能会介绍傅里叶变换、小波变换等经典的图像处理算法，但更重要的是，它是否会针对红外热波图像的特性，提出优化或改进的算法？例如，考虑到热波传播的扩散性和衰减性，如何设计有效的图像去噪和增强技术，以凸显关键的热特征？“图像序列处理”这个词组，更是激发了我对时间序列分析的兴趣。我设想，书中可能会介绍卡尔曼滤波、粒子滤波等用于跟踪和预测动态目标的方法，并展示它们如何应用于分析红外热波在物体表面或内部的演变过程。是否会有关于如何从一系列红外图像中提取运动轨迹、速度甚至加速度的信息？我期待的不仅仅是技术的罗列，更是对这些技术在红外热波检测场景下的可行性、局限性以及最优选择的深入分析。我希望这本书能够成为我深入理解该领域背后数学模型和算法原理的基石，让我能够触类旁通，将这些理论知识融会贯通，应用到更广泛的科学研究和工程实践中。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《红外热波检测及其图像序列处理技术》时，我立刻想到了它在特定行业中的深度应用。作为一个对航空航天领域充满热情的人，我好奇这本书是否会探讨如何利用红外热波检测技术来监测飞机发动机的运行状态，及时发现过热点，防止潜在的空中险情。或者，在汽车工业中，如何通过红外热成像来评估车辆电池组的散热性能，确保电动汽车的安全与续航。更进一步，在建筑工程领域，这本书是否会阐述如何利用红外热波检测来评估建筑物的保温性能，发现漏热点，从而优化节能设计？我特别关注“图像序列处理”在这些场景下的具体应用。比如，在对桥梁或大型结构的健康监测中，是否能够通过分析热波随时间的变化，来检测材料的疲劳或损伤？是否能用于监测管道的堵塞或泄露，通过温度的异常变化来预警？我期待这本书能提供一些行业案例分析，详细介绍这些技术是如何在实际应用中解决具体问题的，并分析其中的挑战和解决方案。我希望通过阅读这本书，能够更清晰地理解红外热波检测技术在不同行业中的价值所在，以及如何将其与图像序列处理相结合，实现更精准、更可靠的监测和诊断，为保障基础设施安全、提高工业效率提供强有力的技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

我购买《红外热波检测及其图像序列处理技术》的初衷，更多的是源于我对未来前沿技术发展趋势的好奇心，以及一种想要站在技术前沿、洞察未来发展方向的渴望。这本书的题目本身就预示着它可能触及到一些尚未完全普及，但潜力巨大的技术领域。我猜想，书中可能会探讨一些关于“主动红外热波检测”的原理，例如通过外加热源来激发目标的热响应，然后再进行检测和分析，这是否能提供比被动红外更丰富的信息？“图像序列处理”在这一背景下，又将如何与主动激发结合，来更精确地推断目标的内部结构或材料特性？我更对书中可能涉及的“非线性热波传播”的分析方法感到兴趣。我知道，在某些复杂的介质中，热波的传播并非简单的线性过程，而书中是否会提供相应的数学模型和计算方法来应对这些挑战？我希望，这本书不仅仅停留在现有技术的介绍，更能启发读者对未来发展方向的思考。是否会讨论一些新兴的红外探测器技术，或者与人工智能、机器学习的深度融合，以实现更智能、更自主的红外热波分析系统？我期待这本书能像一本“未来科技的预言书”，为我打开一扇通往未知领域的大门，让我能够对未来的技术走向有更深刻的理解和预判，为我个人的学习和职业发展提供一些更长远的指引和启示。

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