小菲课堂｜FLIR超帧技术——打破限制成就高质量热图像

在我们使用红外热像仪拍摄场景的时候

最理想的拍摄结果是获得

既呈现高对比度，又显示细微温差的图像

但这些受温度范围的影响

那么该如何平衡二者之间的关系呢？

今天小菲就来讲一下它的解决方案

超帧技术

超帧原理

对于室温上下的温度，操作人员会将热像仪设定在-20°C至50°C的典型温度范围。所有温度超过此范围的物体，其最亮或最热的部位会显示为饱和颜色；温度低于此范围的物体一般噪点较多。

因此，如果物体的最高温度是100°C，那就必须选择20°C至120°C的范围。在这种情况下，热像仪会显示这个100°C物体的高质量图像，但这幅图上的室温物体的细节对比度不如-20°C至50°C的第一幅图像。

因此，想要获得最佳的热图像，合乎逻辑的做法是将两幅图像整合。解决方案可以是，让热像仪以第一个室温范围“拍摄”一幅图像，然后以更高的温度范围“拍摄”第二幅图像。用智能方式结合这两幅图像，所生成的优质图像将包含两幅图像的最佳部分，这就是超帧原理。

实际应用中面临的问题和选择

处理极端温度时，问题会变得复杂：寒冷冬夜里站在火焰旁的人就是典型的例子。图像中最亮或最热的部分会饱和，与此同时，场景中最暗或最冷的部分在图像上会显示成黑色或噪点。当一个物体显得饱和或多噪点时，会产生两个问题：图像细节丢失，该场景部位的测温值失真。

高级热成像和测温技术通常需要获取温度范围非常宽广的场景图像或图像序列。在研发用途的热成像中，饱和问题会令人非常烦扰，因为此类用途需要温差非常巨大的场景成像或高速数字视频，比如引擎监控、火箭发射或一次爆炸。这个问题在中波红外波段尤为严重，可使用超帧技术解决。

积分时间=1.0毫秒

温度范围=20℃ - 25℃

积分时间=0.25毫秒

温度范围=65℃ - 135℃

积分时间=0.05毫秒

温度范围=130℃ - 230℃

积分时间=0.01毫秒

温度范围=220℃ - 380℃

图1 - 4：极端温度下的一组焊接连续镜头：积分或曝光时间越短，温度范围就越高，黑色或噪点区域也越大

想要尽可能显示最细微的温差，可以通过改变曝光值或热成像系统中所谓的积分时间来控制。我们把积分时间这个术语定义为热像仪内部热成像探测器生成一个单帧的曝光时间。

以较长的曝光时间来操作热像仪能够提高灵敏度，但与此同时，这也限制了热像仪的测温范围：高温物体如此明亮，以至于它们超出了热像仪的规定测温范围。如果一个场景或一组连续镜头包含需要同时测量的极端温差，热像仪的曝光时间应大大缩短。但由于超出了规定的测温范围，这种缩短本身会造成场景较冷区域温差测量的能力下降，导致这些区域在屏幕上显示为黑色或噪点，如图1至4所示。

有没有一个曝光时间能够安全涵盖一个场景的温度变化，并精确测量该场景的所有冷热物体？没有，但有另一个选项。

FLIR超帧技术的优势

FLIR超帧技术指的是，在一个快速的连续时间内，以逐渐加快的曝光时间拍摄一组4幅具有代表性的场景图像（子帧），然后重复这个循环。每次循环的子帧被合并为一个超帧，如我们所知，这个超帧结合了曝光时间不同的4个子帧的最佳特性，这一过程称为叠加。采用这种方式，叠加算法生成的超帧图像对比度高，温度范围广。算法的原理很简单：如果第一个子帧的某个像素饱和了，算法就会从下一个子帧选择相应的像素。如果该像素符合要求，算法就停止运作，否则它会挑选下一个子帧中合适的像素，以此类推。所有像素值都转换为最终的超帧图像的温度或辐射单位。

图1：曝光时间为2毫秒的图像

曝光时间为2毫秒的图像，场景的每个部分都有良好的对比度，但飞机的排气系统除外，这个部位温度太高，以至于这部分的图像发生饱和。

图2：曝光时间为30微秒的图像

相反地，曝光时间为30微秒的图像没有任何饱和，清晰地展现了排气系统，但其余的场景温度过低，以至于无法清楚看到系统本底噪声以上的部位。

图 3：FLIR超帧技术生成对比度高、温度范围广的图像

用正确的算法结合这两幅图像，能够生成对比度高、温度范围广的图像。

图1、2、3用两幅曝光时间为2毫秒和30微秒的对比空中霸王双螺旋桨飞机的热图像，生动展现了FLIR超帧技术的优势。这些图像是采用高性能中波红外（MWIR）热像仪系统FLIR SC7000热像仪以每秒170帧、640x512像素的全帧尺寸拍摄。这两幅图像间隔时间短暂（约40毫秒），意味着场景并未发生大变化（螺旋桨的运动几乎无法察觉）。