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【6h】

基于红外高光谱成像的气体监测技术研究

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摘要

第1章绪论

1.1课题研究的背景及意义

1.2国内外研究现状

1.2.1国外研究发展现状

1.2.2国内研究发展现状

1.3本课题主要研究内容及所做工作

第2章红外辐射与高光谱成像

2.1红外辐射原理

2.1.1分子的振动与红外吸收

2.1.2辐射特性基本概念

2.1.3红外辐射基本定律

2.1.4大气对热红外辐射传输的影响

2.2红外辐射传输模型

2.2.1三层红外辐射传输模型

2.2.2两层红外辐射传输模型

2.3红外高光谱图像

2.4本章小结

第3章红外光谱气体识别

3.1.1建立红外光谱仿真的相关问题分析

3.1.2基于HITRAN的气体光谱特征仿真软件

3.2光谱数据噪声处理

3.2.1辐射温度光谱

3.2.2小波分析与小波阈值去噪

3.2.3小波基简介与小波参数的选取与评价

3.3气体识别

3.3.1基线校正

3.3.2导数光谱

3.4光谱匹配

3.5本章小结

第4章红外高光谱图像气体检测

4.1红外高光谱图像的气体空间二维分布检测方案

4.2提取目标气体特征

4.2.1基于主成分分析的特征提取

4.2.2基于辐射温差的特征提取

4.3图像分割与显示

4.3.1平滑滤波

4.3.2图像分割

4.3.3形态学处理

4.3.4彩色图像融合

4.4多组高光谱图像气体空间分布检测结果

4.5本章小结

第5章高光谱气体综合分析系统设计

5.1高光谱气体综合分析系统总体框架

5.1.1开发环境和编程语言

5.1.2系统的各个模块

5.2.1高光谱图像读取模块

5.2.2气体可视化检测模块

5.2.3红外光谱分析模块

5.3本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢

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摘要

气体被动式红外高光谱成像监测技术具有远程探测、现场实时、无辐射源,可直接成像等诸多优点,是实现非接触成像气体检测的有效方法之一。但由于高光谱成像数据含有大量噪声,波段数量众多,气体特征在其中属于微弱信号等原因,导致气体很难被准确且快速的监测。目前,主要的气体检测方法是通过像元光谱拟合和数据训练,耗时久、成本高。因而,对开放环境、低浓度、复杂背景下的红外高光谱成像数据进行气体识别,快速监测和显示目标气体空间二维分布具有很大的应用价值和实际意义。
  基于红外高光谱成像的气体监测技术研究的目的是识别气体成分,快速监测和显示目标气体空间二维分布。使用小波阈值去噪,自动峰位置检测,快速识别气体种类;提出主成分分析(PCA)和辐射温度差的提取方法,提取目标气体和背景,可视化监测结果;最后实现高光谱气体综合分析系统设计。论文的主要内容如下:
  首先,利用和研究红外辐射原理和红外辐射传输模型,导出被测气体云团透过率与辐射温度变化的关系;设计与实现基于HITRAN的气体光谱特性仿真软件,仿真多种气体的透过率光谱;对于辐射温度光谱,选取适当的小波基和小波参数进行小波阈值去噪;利用基线校正和光谱求导自动识别吸收峰峰位置,判决目标气体存在;利用参考光谱进行光谱匹配来检测目标气体分布。
  其次,在已知气体种类的情况下,提出基于主成分分析(PCA)和基于辐射温差的提取气体空间二维分布和被测区域背景的方法。对提取的特征图像进行平滑滤波、图像分割、形态学处理、彩色图像融合,最终获得叠加气体空间二维分布的被测区域的背景图像。
  最后,将红外光谱处理功能和基于辐射温差的高光谱图像气体空间分布检测程序通过Visual Studio2013和OpenCV实现,设计了一款高光谱气体综合分析系统,检测速度符合现场级监测要求,并可以动态显示视场空间坐标,进行红外光谱分析,软件界面整洁,操作简单,方便用户使用。

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