在机械制造业领域,由于无人机的应用环境较为复杂,其获取的热红外图像易受到外界因素的影响,致使难以获取光谱指数与红外温度之间的关系,使得尺度转换精度偏低.为此,提出面向机械制造环境的无人机热红外图像空间分辨率降尺度自动化处理方法.针对复杂机械制造场景,首先通过图像辐射校正、几何校正、几何配准三个步骤对无人机热红外图像进行预处理,然后将光谱指数输入到BP神经网络中,经过降尺度训练后输出高分辨率温度,从而实现无人机热红外图像降尺度.仿真实验将均方根、决定系数以及信息熵作为对比测试指标.结果表明:该方法获取的地表温度与真实温度数值更接近,均方根误差更小、决定系数更大、熵的值更高,从而验证了该方法得到的热红外图像中包含信息更丰富,证明其降尺度精度更高.
机械制造环境 无人机 热红外图像 降尺度方法 自动化处理 高分辨率温度