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Processing of thermographic sequence using Principal Component Analysis

机译：使用主成分分析处理热成像序列

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This paper describes application of the principal component analysis in relation to the thermal imaging contrast sequences, recorded with pulse excitation for three different objects. The aim of the study was to demonstrate that thermographic sequences contain an excessive number of data-distorting information about the characteristics of an object and that it is possible to reduce them. It has been shown that PCA can improve SNR, simplifies separation of areas with distinct features and allows determining their count, which is important, inter alia, with infrared image segmentation. The study shows examples of the results for a sequence of infrared registered for thin-layer-chromatography plate (SiO_2 on glass) with separated analytes, the high power Si-eutectic-Mo thyristor structure with defects in eutectic, and the Al disk with cavities of different diameter and depth.
机译：本文介绍了与热成像对比序列相关的主成分分析的应用，并通过脉冲激励记录了三个不同的物体。该研究的目的是证明热成像序列包含过多的有关对象特征的数据失真信息，并且有可能减少它们。已经表明，PCA可以改善SNR，简化具有不同特征的区域的分离并且允许确定其计数，这尤其对于红外图像分割是重要的。该研究显示了具有分离的分析物，薄层缺陷的高功率Si-共晶-Mo晶闸管结构以及带有空穴的Al盘的薄层色谱板（玻璃上的SiO_2）配准的一系列红外结果的示例。不同的直径和深度。

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