Gas image enhancement based on adaptive time-domain filtering and morphology

计算机科学 人工智能 形态学(生物学) 数学形态学 图像增强 领域(数学分析) 计算机视觉 图像(数学) 图像处理 数学 地质学 数学分析 古生物学
作者
Changxing Zhang,Lingxue Wang,Jiakun Li,Yunting Long,Bei Zhang
出处
期刊:Proceedings of SPIE 卷期号:8018: 80181X-80181X 被引量:2
标识
DOI:10.1117/12.886588
摘要

The fingerprint region of most gases is within 3 to 14μm. A mid-wave or long-wave infrared thermal imager is therefore commonly applied in gas detection. With further influence of low gas concentration and heterogeneity of infrared focal plane arrays, the image has numerous drawbacks. These include loud noise, weak gas signal, gridding, and dead points, all of which are particularly evident in sequential images. In order to solve these problems, we take into account the characteristics of the leaking gas image and propose an enhancement method based on adaptive time-domain filtering with morphology. The adaptive time-domain filtering which operates on time sequence images is a hybrid method combining the recursive filtering and mean filtering. It segments gas and background according to a selected threshold; removes speckle noise according to the median; and removes background domain using weighted difference image. The morphology method can not only dilate the gas region along the direction of gas diffusion to greatly enhance the visibility of the leakage area, but also effectively remove the noise, and smooth the contour. Finally, the false color is added to the gas domain. Results show that the gas infrared region is effectively enhanced.
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