基于广义逆-坐标变换的多光谱辐射测温反演算法

多光谱辐射测温在高温测量领域应用广泛。但是,未知的光谱发射率是多光谱辐射测温反演过程的最大困难。目前,解决方法多采用假设发射率模型法,二次测量法等,此类方法反演精度取决于假设的发射率模型和实际发射率是否相符,多数情况下反演结果误差较大。基于约束优化的多光谱辐射温度数据处理算法解决了未知发射率的难题,但受迭代算法的复杂性和初值难以确定的影响,反演精度和效率不高。为此,提出广义逆-坐标轮换算法解决约束优化算法中的反演效率问题。由于广义逆法需对发射率范围进行约束,坐标轮换法需设定合适的发射率初值,考虑两种算法各自的优势与不足,可对两种算法进行结合。将广义逆法求得的最小范数解作为约束优化算法中迭代搜索的初始点,进一步提高了算法对不同材料发射率的适应度。为验证算法是否能在无需考虑发射率模型的前提下寻找符合待测目标的发射率和真温,选取六种不同发射率类型的目标材料进行仿真实验。针对六种典型材料的仿真结果表明,新方法在真温1 800 K的情况下,绝对误差和相对误差均小于5.0%,与梯度投影法相比运算效率平均提高了202倍。表明该算法具有无需考虑发射率模型、反演精度高,速度快,适合于各类材料等优点,解决了约束优化算法中初值选择不确定的问题,为在线实时高温测量中的数据处理提供了解决方案。