红外图像处理在墙体空鼓检测上的应用研究

提出了一种基于红外图像的建筑物墙体空鼓检测方法,不但可以远距离、无损地对建筑物空鼓等缺陷进行定性检测,还能对建筑物热工缺陷进行定量分析;采用一种红外图像处理方法来消除墙体温度分布中梯度干扰的影响;通过自适应地调整参数对红外图像进行图像增强处理,有效地排除了环境干扰;通过基于空鼓缺陷边缘轮廓的连通域计算,可直接得到空鼓面积的大小数据;建筑物缺陷现场检测实验结果表明,提出的检测方法既能快速定位出建筑物空鼓等缺陷位置又能以78.3%的精度检测出空鼓面积大小,具有较高的工程应用性。

基于全方位视觉的多目标跟踪技术

为了快速准确地检测并跟踪多目标对象,提出了一种基于全方位视觉的多目标对象跟踪方法.首先采用全方位视觉传感器(ODVS)实时地采集现场360°全景视频图像;接着融合运动历史图像算法(MHI)和运动能量算法(MEI)实现了快速高效的MHoEI(Motion History or Energy Images)自动跟踪算法,对多目标对象进行检测和跟踪;最后,本文采用面向对象技术融合目标对象进行匹配跟踪实验结果表明本文提出的方法能较好地跟踪多目标对象,具有鲁棒性高、运算量小、便于硬件实现、高效等优点.

红外热成像及图像处理技术在建筑物缺陷检测方面的应用

红外成像技术采用非接触式检测方法,对结构表面进行实时、快速大面积扫描探测,作为无损探测领域一项新的技术在建筑工程中得到越来越广泛的应用。但是,这种检测技术的一个重要问题是受到环境条件的约束,使得缺陷部位显示不明显,通过图像处理等手段使得建筑缺陷突出,并能自动计算出缺陷部位的面积;实验和现场取样检测表明,该检测方法具有非接触大面积检测、响应速度快、检测精度高、自动化程度高和对环境要求低等优点。

红外热成像技术在建筑物检测中的应用研究

红外成像技术采用非接触式检测方法,对建筑物进行实时、快速大面积扫描检测,在建筑工程中得到越来越广泛的应用。基于红外热成像法的建筑物检测技术正处在定性化分析转向定量化分析、智能化处理和多信息融合检测的过渡期,在此从检测方法组合化、检测技术定量化和检测过程智能化等三个方面探讨红外成像技术在建筑物检测中新的技术特征和实现方法。