黑体校正算法

1. 请问红外线测温仪的工作原理

红外线测温仪是利用波长在0.76～100μm之间的红外线，对物体进行扫描成像，来进行对物体的设备在线故障诊断和安全保护以及节约能源等，因此，红外线测温仪一直以来都是国家研究的重要项目，包括在日常生活中，甚至在医学领域中，都是充当着一个重要的角色，为我们检测出许许多多存在却看不见的问题，但是他的工作原理是什么?小编为你们解释。

红外测温的理论原理

在自然界中，当物体的温度高于绝对零度时，由于它内部热运动的存在，就会不断的向四周辐射电磁波，其中就包含了波段位于0.75μm~100μm的红外线。他最大的特点是在给定的温度和波长下，物体发射的辐射能有一个最大值，这种物质称为黑体，并设定他的反射系数为1，其他的物质反射系数小于1，称为灰体，由于黑体的光谱辐射功率P(λT)与绝对温度T之间满足普朗克定。说明在绝对温度T下，波长λ处单位面积上黑体的辐射功率为P(λT)。根据这个关系可以得到相应的的关系曲线，即可的出：

(1)随着温度的升高，物体的辐射能量越强。这是红外辐射理论的出发点，也是单波段红外测温仪的设计依据。

(2)随着温度升高，辐射峰值向短波方向移动(向左)，并且满足维恩位移定理，峰值处的波长与绝对温度T成反比，虚线为处峰值连线。这个公式告诉我们为什么高温测温仪多工作在短波处，低温测温仪多工作在长波处。

(3)辐射能量随温度的变化率，短波处比长波处大，即短波处工作的测温仪相对信噪比高(灵敏度高)，抗干扰性强，测温仪应尽量选择工作在峰值波长处，特别是低温小目标的情况下，这一点显得尤为重要。

红外线测温仪的原理

红外测温仪由光学系统、光电探测器、信号放大器及信号处理、显示输出等部分组成。被测物体和反馈源的辐射线经调制器调制后输入到红外检测器。两信号的差值经反放大器放大并控制反馈源的温度，使反馈源的光谱辐射亮度和物体的光谱辐射亮度一样。显示器指出被测物体的亮度温度。

这是小编总结的红外线测温仪的原理，大家是否清楚知道了?就是测量温度在绝对零度以上的物体，都会因自身的分子运动而辐射出的红外线。它在检查、维修和标定的温度方面能够大大提高工作效率，节约时间，提高设备和系统的可用率。红外线测温仪现在已经用于电力、冶金、石化等多个方面了，甚至连航空运输方面也是红外线测温仪的领域。

2. 黑体在红外热像仪中的作用是什么怎么实现的（已经有人告诉我说是校正，但我不理解，怎么矫正的）

什么是黑体？（1）在任何条件下，完全吸收任何波长的外来辐射而无任何反射的物体。（2）吸收比为1的物体. （3）在任何温度下，对入射的任何波长的辐射全部吸收的物体。任何物体都具有不断辐射、吸收、发射电磁波的本领。辐射出去的电磁波在各个波段是不同的，也就是具有一定的谱分布。这种谱分布与物体本身的特性及其温度有关，因而被称之为热辐射。为了研究不依赖于物质具体物性的热辐射规律，物理学家们定义了一种理想物体——黑体(black body)，以此作为热辐射研究的标准物体。所谓黑体是指入射的电磁波全部被吸收，既没有反射，也没有透射( 当然黑体仍 黑体辐射然要向外辐射)。基尔霍夫辐射定律(Kirchhoff)，在热平衡状态的物体所辐射的能量与吸收率之比与物体本身物性无关,只与波长和温度有关。按照基尔霍夫辐射定律，在一定温度下，黑体必然是辐射本领最大的物体，可叫作完全辐射体。
在红外热成像中不同物质辐射出来的电磁波是永不相交的，这种黑体只是一个参照物，相当于一个零点。但现实世界不存在这种理想的黑体，那么用什么来刻画这种差异呢?对任一波长， 定义发射率为该波长的一个微小波长间隔内， 真实物体的辐射能量与同温下的黑体的辐射能量之比。显然发射率为介于0与1之间的正数，一般发射率依赖于物质特性、 环境因素及观测条件。如果发射率与波长无关，那么可把物体叫作灰体(grey body)， 否则叫选择性辐射体。
红外热像仪在长期使用的过程中会受外部因素影响，而造成误差，所以需要用黑体来校准。

3. 校准红外热成像仪为什么用黑体辐射源

【校准红外热成像仪用黑体辐射源的原因】严格意义上说，黑体辐射源是—个被定义为具有较高辐射发射率与吸收性能的理想物体，其特点主要是：
1、可以吸收所有的辐射；
2、在波长—定情况下，没有物体能够比同温度的黑体发射更多的能量；
3、黑体为—个漫发射体。
人们使用黑体已经有70余年的时间了，用黑体为实验室与野外测试提供辐射源作为标准参考依据。之后的一段时间，用黑体辐射源测定与检验热成像仪的工作参数。在实际的应用中，近几十年，黑体源作为参数依据，其整体性并没有出现太大的变化，但是红外热成像仪却发展的很快．热像仪的校准要求黑体从单个的形式变为陈列分布，从—维向二维变化。黑体再不是以单个的形式出现，而是—个陈列，并且灵敏度的要求也上了几个数量级。
黑体是用于标定红外系统的基准源，它的光谱能量是可以通过计算而获得，是工业、实验室、科研、国防用来标定红外点式测温仪、线型扫描测温仪、热成像仪的标准源。在国防领域，可以作为整套光电测试系统的一部分。

常用黑体辐射源，用数字显示文控器来控制辐射源温度，可在环境温度与1100℃范围内任意设置黑体辐射温度。精密热电阻、热电偶装在黑体辐射源的内部，能提高黑体的精度和重复性。利用PID温控器使用黑体辐射温度分辨率达到最高0.1℃，黑体辐射源使用了耐热而性能稳定的保湿材料，具有寿命长、温度稳定快的特点。其内部结构设计紧凑，便于携带，使用方便，是温度测量仪器进行温度校准的较理想的目标源。

4. 什么是红外学习，它的原理是什么

1. 红外学习是通过一个遥控器对多个遥控器学习，达到减少遥控器使用数量目的，方便家庭使用。

2. 遥控器由红外接收及发射电路、信号调理电路、中央控制器8031.程序及数据存储器、键盘及状态指示电路组成。

   遥控器有两种状态：学习状态和控制状态。当遥控器处于学习状态时，使用者每按一个控制键，红外线接收电路就开始接收外来红外信号，同时将其转换成电信号，然后经过检波、整形、放大，再由CPU定时对其采样，将每个采样点的二进制数据以8位为一个单位，分别存放到指定的存储单元中去，供以后对该设备控制使用。当遥控器处于控制状态时，使用者每按下一个控制键，CPU从指定的存储单元中读取一系列的二进制数据，串行输出（位和位之间的时间间隔等于采样时的时间间隔）给信号保持电路，同时由调制电路进行信号调制，将调制信号经放大后，由红外线发射二极管进行发射，从而实现对该键对应设备功能的控制。

5. booth算法的证明

比较好的带符号数乘法的方法是布斯(Booth)算法。它采用相加和相减的操作计算补码数据的乘积。Booth算法对乘数从低位开始判断，根据两个数据位的情况决定进行加法、减法还是仅仅移位操作。判断的两个数据位为当前位及其右边的位(初始时需要增加一个辅助位0)，移位操作是向右移动。在上例中，第一次判断被乘数0110中的最低位0以及右边的位(辅助位0)，得00；所以只进行移位操作；第二次判断0110中的低两位，得10，所以作减法操作并移位，这个减法操作相当于减去2a的值；第三次判断被乘数的中间两位，得11，于是只作移位操作；第四次判断0110中的最高两位，得01，于是作加法操作和移位，这个加法相当于加上8a的值，因为a的值已经左移了三次。
一般而言，设y=y0,yly2…yn为被乘数，x为乘数，yi是a中的第i位(当前位)。根据yj与yi+1的值，Booth算法表示如下表所示，其操作流程如下图所示。在Booth算法中，操作的方式取决于表达式(yi+1-yi)的值，这个表达式的值所代表的操作为：
0 无操作
+1 加x
-1 减x
Booth算法操作表示
yi yi+1 操作 说明
0 0 无 处于0串中，不需要操作
0 1 加x 1串的结尾
1 0 减x 1串的开始
1 1 无 处于1串中，不需要操作
乘法过程中，被乘数相对于乘积的左移操作可表示为乘以2，每次循环中的运算可表示为对于x(yi+1-yi)2^31-i项的加法运算(i=3l，30，…，1，0)。这样，Booth算法所计算的结果 可表示为：
x×(0-y31)×2^0
+x×(y31-y30)×2^1
+x×(y30-y29)×2^2
…
[1]+x×(y1-y0)×2^31
=x×(-y0×231 +y1×2^30 +y2×2^29+y31×2^0)
=x×y
例：用Booth算法计算2×(-3)。
解：[2]补=0010， [-3]补=1101，在乘法开始之前，R0和R1中的初始值为0000和1101，R2中的值为0010。
在乘法的第一个循环中，判断R1的最低位和辅助位为10，所以进入步骤1c，将R0的值减去R2的值，结果1110送人R0，然后进入第二步，将R0和Rl右移一位，R0和R1的结果为11110110，辅助位为l。
在第二个循环中，首先判断Rl的最低位和辅助位为0l，所以进入步骤1b，作加法，R0+R2=1111+0010，结果0001送入R0，这时R0R1的内容为0001 0110，在第二步右移后变为0000 1011，辅助位为0。
在第三次循环中，判断位为10，进入步骤lc，R0减去R2，结果1110送入R0，R1不变；步骤2移位后R0和R1的内容为1111 01011，辅助位为1。
第四次循环时，因两个判断位为11，所以不作加减运算，向右移位后的结果为1111 1010，这就是运算结果(—6)。
这个乘法的过程描述如下表所示，表中乘积一栏表示的是R0、R1的内容以及一个辅助位P，黑体字表示对两个判断位的判断。
用Booth补码一位乘法计算2 ×(-3)的过程
循环
步骤
乘积（R0,R1, P）
0
初始值
0000 1101 0
第一次循环
1c：减0010
1110 1101 0
2：右移1位
1111 0110 1
第二次循环
1b：加0010
0001 0110 1
2：右移1位
0000 1011 0
第三次循环
1c：减0010
1110 1011 0
2：右移1位
1111 0101 1
第四次循环
1a：无操作
1111 0101 1
2：右移1位
1111 1010 1
4．补码两位乘
补码两位乘运算规则是根据补码一位乘的规则，把比较yiyi+1的状态应执行的操作和比较yi-1yi 的状态应执行的操作合并成一步，便可得出补码两位乘的运算方法。
补码两位乘法运算规则如下
判断位yi-1y iyi+1
操作内容
000
[zi+1]补=2-2[zi]补
001
[zi+1]补=2-2{[zi]补+[x]补}
010
[zi+1]补=2-2{[zi]补+[x]补}
011
[zi+1]补=2-2{[zi]补+2[x]补}
100
[zi+1]补=2-2{[zi]补+2[-x]补}
101
[zi+1]补=2-2{[zi]补+ [-x]补}
110
[zi+1]补=2-2{[zi]补+-x}补}
111
[zi+1]补=2-2[zi]补
由上表可见，操作中出现加2[x]补和加2[-x]补，故除右移两位的操作外，还有被乘数左移一位的操作；而加2[x]补和加2[-x]补，都可能因溢出而侵占双符号位，故部分积和被乘数采用三位符号位。
例：[x]补=0.0101，[y]补=1.0101 求： [x�6�1 y]补。
解：求解过程如下表所示。其中乘数取两位符号位即11.0101,[-x]补=1.1011取三符号位为111.1011。
部分积
乘数
说 明
000.0000
+ 000.0101
1101010
判断位为010，加[x]补
000.0101
000.0001
+ 000.0101
0111010
→2位
判断位为010，加[x]补
000.0110
000.0001
+ 111.1011
01
1001110
→2位
判断位为110，加[-x]补
111.1100
1001
最后一步不移位，得[x�6�1 y]补
故[x�6�1 y]补=1.11001001
可见，与补码一位乘相比，补码两位乘的部分积多取一位符号位（共3位），乘数也多取一位符号位（共2位），这是由于乘数每次右移2位，且用3位判断，故采用双符号位更便于硬件实现。可见，当乘数数值位为偶数时，乘数取2位符号位，共需作n/2次移位，最多作n/2+1次加法，最后一步不移位；当n为奇数时，可补0变为偶数位，以简化逻辑操作。也可对乘数取1位符号位，此时共作n/2+1次加法和n/2+1次移位（最后一步移一位）。
对于整数补码乘法，其过程与小数乘法完全相同。为了区别于小数乘法，在书写上可将符号位和数值位中间的“.”改为“，”即可。
再补充一道例子，增加一下理解。呵呵
例1.37 设被乘数M=0111（7），乘数Q=0011（3），相乘过程如下：(其中的①②……是我自己加上去的)
A Q Q-1
①００００００１１ ０ 初始值
②１００１ ００１１０ A=A-M
③１１００１００１１右移（第1次循环）
④１１１００１００１右移（第2次循环）
⑤０１０１０１００１A=A+M
⑥００１０１０１００右移（第3次循环）
⑦０００１０１０１０右移（第4次循环）
乘法运算结束后，所得结果共8位，A寄存器中是乘积的高位部分，Q寄存器中是乘积的低位部分，即乘积=0010101=(21)(十进制）
例１.38设被乘数M=0111(7),乘数Q＝１１０１（－３），相乘过程如下：
A ＱＱ－１
００００１１０１０初始值
１００１１１０１０Ａ＝Ａ－Ｍ
１１００１１１０１右移（第１次循环）
００１１１１１０１Ａ＝Ａ＋Ｍ
０００１１１１１０右移（第２次循环）
１０１０１１１１０Ａ＝Ａ－Ｍ
１１０１０１１１１右移（第３次循环）
１１１０１０１１１右移（第４次循环）
乘积=11101011=(-21)(十进制)

6. 黑体在红外测温仪中有什么作用啊越详细越好，谢谢 急！

什么是黑体？（1）在任何条件下，完全吸收任何波长的外来辐射而无任何反射的物体。（2）吸收比为1的物体. （3）在任何温度下，对入射的任何波长的辐射全部吸收的物体。任何物体都具有不断辐射、吸收、发射电磁波的本领。辐射出去的电磁波在各个波段是不同的，也就是具有一定的谱分布。这种谱分布与物体本身的特性及其温度有关，因而被称之为热辐射。为了研究不依赖于物质具体物性的热辐射规律，物理学家们定义了一种理想物体——黑体(black body)，以此作为热辐射研究的标准物体。所谓黑体是指入射的电磁波全部被吸收，既没有反射，也没有透射( 当然黑体仍 黑体辐射然要向外辐射)。基尔霍夫辐射定律(Kirchhoff)，在热平衡状态的物体所辐射的能量与吸收率之比与物体本身物性无关,只与波长和温度有关。按照基尔霍夫辐射定律，在一定温度下，黑体必然是辐射本领最大的物体，可叫作完全辐射体。
在红外热成像中不同物质辐射出来的电磁波是永不相交的，这种黑体只是一个参照物，相当于一个零点。但现实世界不存在这种理想的黑体，那么用什么来刻画这种差异呢?对任一波长， 定义发射率为该波长的一个微小波长间隔内， 真实物体的辐射能量与同温下的黑体的辐射能量之比。显然发射率为介于0与1之间的正数，一般发射率依赖于物质特性、 环境因素及观测条件。如果发射率与波长无关，那么可把物体叫作灰体(grey body)， 否则叫选择性辐射体。
红外热像仪在长期使用的过程中会受外部因素影响，而造成误差，所以需要用黑体来校准

7. 红外测温仪怎么校准

一、在黑体辐射源上，用二等以上标准热电偶、光电高温计或精度等级高于被校准红外测温仪的红外测温仪为标准，调校即可。

二、一切温度高于绝对零度的物体都在不停地向周围空间发出红外辐射能量。物体的红外辐射能量的大小及其按波长的分布——与它的表面温度有着十分密切的关系。

因此，通过对物体自身辐射的红外能量的测量，便能准确地测定它的表面温度，这就是红外辐射测温所依据的客观基础。

(7)黑体校正算法扩展阅读：

一、黑体辐射定律：

黑体是一种理想化的辐射体，它吸收所有波长的辐射能量，没有能量的反射和透过，其表面的发射率为1。

应该指出，自然界中并不存在真正的黑体，但是为了弄清和获得红外辐射分布规律，在理论研究中必须选择合适的模型，这就是普朗克提出的体腔辐射的量子化振子模型，从而导出了普朗克黑体辐射的定律，即以波长表示的黑体光谱辐射度，这是一切红外辐射理论的出发点，故称黑体辐射定律。

二、物体发射率对辐射测温的影响：

自然界中存在的实际物体，几乎都不是黑体。所有实际物体的辐射量除依赖于辐射波长及物体的温度之外，还与构成物体的材料种类、制备方法、热过程以及表面状态和环境条件等因素有关

因此，为使黑体辐射定律适用于所有实际物体，必须引入一个与材料性质及表面状态有关的比例系数，即发射率。

该系数表示实际物体的热辐射与黑体辐射的接近程度，其值在零和小于1的数值之间。根据辐射定律，只要知道了材料的发射率，就知道了任何物体的红外辐射特性。

参考资料来源：网络-红外测温仪

参考资料来源：网络-黑体辐射定律

8. 大气校正

遥感器接收目标辐射或反射的电磁波所形成的遥感原始图像与目标相比是失真的，这是因为在太阳-大气-目标-大气-遥感器的光线传播路径中，许多因素的影响造成接收的信号不能准确的反映地表物理特征。这些因素归结为以下几个方面：

（1）大气内容物的影响

大气主要由大气分子和气溶胶组成，这两者的影响行为是不相同的。大气分子瑞利散射、气溶胶的Mie散射；大气分子与气溶胶的吸收及两者的耦合作用。一方面，大气的吸收导致消光，减少了辐射量，降低了图像对比度，使图像变得暗淡；另一方面，大气散射导致的程辐射，增加了辐射量。

（2）表面因素的贡献

在一般的应用中，为了简化计算，假定地表为朗伯体，反射与方向无关。事实上任何表面在物理特性与物质结构上都不是理想朗伯体，因此认为地面是朗伯体会带来误差，而当地表方向反射特性突出时，假设地面是朗伯体的大气纠正方法精度受到限制。另一个因素是由于大气散射的存在，邻近像元的反射光也会进入目标视场从而影响辐射量，即交叉辐射。

（3）地形因素的影响

目标高度与坡向会对辐射造成影响。

（4）太阳辐射光谱的影响

太阳本身是一个黑体，其光谱辐射按照普朗克定律有一定的形状，这个因素在反射率反演中需要予以考虑。

由以上可知，大气对光学遥感的影响是十分复杂的。为此，学者们尝试着提出不同的大气纠正模型来模拟大气的影响。但是对于任一幅图像，其对应的大气数据几乎是永远变化的，且难以获得，因而应用完整的模型纠正每个像元是不可能的。最早的大气纠正方法是从图像本身来估计大气参数，反复运用大气模拟模型进行纠正。结合地面实况数据进行大气校正是另一种方法，其包括两种类型：一种是通过地面测定大气参数（如可见光近红外的气溶胶的密度及红外区域的水汽浓度），再结合辐射传输方程作近似求解；另一种是测得地面目标物的反射率，再与图像数据进行比较来消除大气的影响。地面同步测量有助于提高精度，但是却需要人力物力，且应用区域也有限。此外还有一些大气纠正的方法。例如在同一平台上，除了安装获取目标图像的遥感器以外，也安装上专门测量大气参数的遥感器，利用这些数据进行大气校正。

3.4.1 基于影像特征的校正模型

基于图像特征的相对校正法是在没有条件进行地面同步测量的情况下，借用统计方法进行图像相对反射率转换。从理论上来讲，基于图像特征的大气校正方法都不需要进行实际地面光谱及大气环境参数的测量，而是直接从图像特征本身出发消除大气影响，进行反射率反演，基本属于数据归一化的范畴。精确的大气校正需要精确的测量大气参数和复杂的运算，这些在许多遥感应用中，往往很难满足。并且在某些应用中不一定需要绝对的辐射校正。此时，这种基于图像的相对校正就能满足其要求。

基于图像特征的相对校正法主要有内部平均法、平场域法、对数残差法等。

（1）内部平均法

假定一幅图像内部的地物充分混杂，整幅图像的平均光谱基本代表了大气影响下的太阳光谱信息。因而，把图像DN值与整幅图像的平均辐射光谱值的比值确定为相对反射率光谱，即

ρ_λ ＝ R_λ /F_λ （3.21）

式中：R_λ为像元在该波段的辐射值；F_λ为整幅图像的平均辐射光谱值；ρ_λ为该像元的相对反射率。

（2）平场域法

平场域法是选择图像中一块面积大且亮度高而光谱响应曲线变化平缓的区域，利用其平均光谱辐射值来模拟飞行时大气条件下的太阳光谱。将每个像元的DN值与该平均光谱辐射值的比值作为地表反射率，以此来消除大气的影响。

ρ_λ ＝ R_λ /F_λ （3.22）

式中：R_λ为像元在该波段的辐射值；F_λ为平场域的平均辐射光谱值；ρ_λ为该像元的相对反射率。

利用平场域消除大气影响并建立反射率光谱图像有两个重要的假设条件：一个是平场域自身的平均光谱没有明显的吸收特征；另一个是平场域辐射光谱主要反映的是当时大气条件下的太阳光谱。

平场域模型已广泛应用于遥感数据处理中，它是在内部平均法模型基础上发展起来的，这种模型克服了内部平均法模型易受像幅内吸收特征影响而出现假反射峰的弱点，而且计算量更小，其不足之处在于选取光谱地理平台单元时，会引入人为的误差，而且需要对研究区内地物光谱有一定的先验了解，当选取具有不同反射率等级的地理平台单元时，会引出不同处理结果。当研究区位于山区或其他地形起伏较大的复杂地区时，选择地理平台单元较为困难。

（3）对数残差法

对数残差法的意义是为了消除光照及地形因子的影响。按照一定的规则调节每个像元值，使其在每一个被选定的波段上的值等于整个图幅的最大值，然后对每一个波段减去其归一化后的平均值。假设有：

DN_ij ＝ T_iR_ijI_j （3.23）

式中：DN_ij为像元i的j波段的灰度值；T_i 为像元i处表征表面变化的地貌因子，对确定的像元所有的波段该值都相同；R_ij为像元i波段j的反射率；I_j为波段j的光照因子。

由表3.12我们可以看出，以上三种方法中，只有残差图像法是真正意义上的辐射校正。

表3.12 高光谱基于图像特征的相对校正法对各种影响辐射的物理因素的补偿能力比较

3.4.2 地面线性回归经验模型

基于地面线性回归经验模型法是一个比较简便的定标算法，国内外已多次成功地利用该模型进行遥感定标实验。它首先假设地面目标的反射率与遥感器探测的信号之间具有线性关系，通过获取遥感影像上特定地物的灰度值及其成像时相应的地面目标反射光谱的测量值，建立两者之间的线性回归方程式，在此基础上对整幅遥感影像进行辐射校正。该方法数学和物理意义明确，计算简单，但必须以大量野外光谱测量为前提，因此成本较高，对野外工作依赖性强，且对地面定标点的要求比较严格。这种方法仅适用于地面实况数据特定的地区及时间。

3.4.3 利用波段特性进行大气校正

在利用卫星遥感中，有相当部分的大气散射光未经过地物反射，通过大气吸收后，直接进入传感器。我们叫这种辐射为程辐射。严格地说，程辐射的大小与像元位置有关，随大气条件、太阳照射方向和时间变化而变化，但因其变化量微小而忽略。可以认为，程辐射度在同一幅图像的有限面积内是一个常数，其值的大小只与波段有关。一般来说，程辐射度主要来自米氏散射，即散射主要发生在短波波段，其散射强度随波长的增大而减小，到红外波段基本接近于零。可以把近红外波段作为无散射影响的标准图像，通过对不同波段图像的对比分析来计算大气影响。根据这个原理主要有三种方法：单影像直方图调整法、单影像回归分析法和多时相影像归一化分析法。

（1）单影像直方图调整法

采用单影像直方图调整方法的前提条件是在一幅影像中存在某种地物如深海水体、高山背阴处等，其辐亮度值或反射率接近于0，这时其图像直方图的最小值就应该为0，如果不为0，就认为是大气散射导致的。

（2）单影像回归分析法

假定某红外波段，程辐射影响接近于零，设为波段a，现需要找到其他波段相应的亮度最小值，这个值一定比a波段的亮度最小值大一些，设为波段b。分别以a，b波段的像元亮度值为坐标，作二维光谱空间，两个波段中对应像元在坐标系内用一个点表示。由于波段之间的相关性，通过回归分析在众多点中一定能找到一条直线与波段b的亮度L_b 轴相交，即用最小二乘法拟合出一条直线，回归方程为

L_b ＝ KL_a ＋ c （3.24）

式中：c为拟合的直线在L_b轴的截距；K为拟合直线的斜率。

高光谱遥感技术原理及矿产与能源勘查应用

高光谱遥感技术原理及矿产与能源勘查应用

式中：L_a为假定波段亮度最小值；

为所选黑区的像元均值。C是波段a中的亮度值为0时，在波段b中所具有的亮度值。可认为C就是波段b的程辐射值。然后将波段b中的所有像元值都减去这个截距值C，来去掉波段b中的程辐射值。

（3）多时相影像归一化分析法

多时相影像归一化首先要选取基准影像（设为b），然后对不同时相的所有其他影像的光谱特征进行转换，使它们具有与基准影像基本相同的辐射量级。多时相影像归一化分析方法的一个重要步骤是选取伪不变特征（Pseudo-Invariant Features，PIFs），也称为辐射地面控制点。伪不变特征具有如下特点：尽管某些变化是不可避免的，伪不变特征的光谱特性应该随时间变化很小，如深海水体、裸土。大屋顶或其他同质地物都是不错的选择；在一景影像中，伪不变特征与其他地方的高程应该大致相同，山顶伪不变特征在估计近海面大气条件中的作用不大，因为大气中的多数气溶胶都出现在低于1000 m的大气中；伪不变特征包含的植被应尽可能少，由于环境胁迫和气候周期的影响，植被光谱反射率会随时间变化；伪不变特征应该选在相对平坦的区域，使太阳高度角的逐日变化与所有归一化目标的太阳光直射光束之间具有增加或减小的比例。

利用基准影像与其他时相影像的PIFs光谱特性之间的联系进行回归分析。该方法是假定时相b-1或b＋1的影像像元与基准影像b相同位置上的像元是线性相关的。这意味着，采样像元的光谱反射特性在这一段时间内没有发生变化，所以多时相影像回归分析的关键是选取伪不变特征。

地面覆盖的遥感分类能力依赖于遥感亮度值（BV）和实际地表条件的稳定联系。然而，太阳高度角、日地距离、各种不同传感器系统的探测器定标差异、大气条件和太阳-目标传感器的几何关系等因素会影响像元亮度值。影像归一化减少了由非地表因素引起的像元亮度值变化，使不同时相的像元亮度值变化与地表条件的实际变化相联系。归一化处理使得从基准影像中得到的像元分类可用于其他的归一化影像上。

3.4.4 大气辐射传输模型理论方法

1972年，Turner与Spencer提出的通过模拟大气-地表系统来评估大气影响的方法，可作为最早的大气辐射传输模型之一，当时研究的重点在于消除大气对影像对比度的影响。20世纪80年代，许多学者对卫星影像的大气校正研究做了大量工作，在模拟地-气过程的能力上有了很大提高，发展了一系列辐射传输模型，例如我们熟知的LOWTRAN系列模型和5S模型。

自1990年以来，许多的辐射传输模型被用于大气校正算法中，涌现出一大批新的大气校正模型，其中有的方法使用一些先进的数学算法提高计算速度（如6S），试图寻找精度与速度的最佳平衡点。

基于大气辐射传输理论的大气纠正模型主要考虑的问题有以下几个方面：

1）构成大气的气体分子和气溶胶的散射和吸收特性及两者耦合效果的研究。其中，各模型主要考虑的是吸收及气溶胶散射。大气辐射传输模型中用到的大气参数包括气温、气压、水汽含量、臭氧含量、能见度、水平气象视距、灰尘颗粒度等，这些参数用于计算辐射传输方程中大气的吸收透过率与散射透过率，以及气溶胶光学厚度，因此输入大气参数的精度直接影响大气校正的最终结果。同步实地观测可以为大气校正提供所需的大气参数，但同步实地观测需耗费大量人力物力，且对历史数据无能为力。为此，6S和MODTRAN中提供了一系列既定参数供用户选择，这些参数是对大量观测数据统计分析得到的，旨在模拟遥感器过境时的大气状况，但这与实际的大气状况存在差距。

2）地表特性的假设。高精度的大气校正必须考虑地表非朗伯体特性。在6S中可以选择均一非朗伯体模型。

3）模型中算法的选择。更精确的算法往往会伴随巨大的计算量，以往大气纠正的过程中，学者往往会牺牲一定的精度来满足计算速度的需求，现在随着计算机科技的发展，越来越多的模型选择了复杂而更精确的算法来满足高精度的需求。

在已有的模型中，最着名的辐射传输模型是MODTRAN和6S。分别是在对LOWTRAN与5S改进的基础上发展而来。由于高光谱相机波段范围是400～2500nm，拟分别采用6S 辐射传输模型和MODTRAN辐射传输模型进行大气纠正。6S源代码开放，可以很方便地进行修改和移植；MODTRAN可供自定义的参数多，均适合于相应的地表反射率反演系统开发。利用若干典型区域的长期地基观测数据（如AERONET观测站点所在区域），建立起局地气溶胶模式和类型，结合6S和MODTRAN分别建立针对这些区域的大气纠正模式。同时，在实验验证的基础上对重点区域大气辐射传输方程进行简化，在不降低反演精度的前提下，减少运算次数，提高高光谱图像在这些区域的地表反射率反演效率。

6S模型是1997年由Vermote和Tanre等人用Fortran语言编写的适用于太阳反射波段（0.25～4μm）的大气辐射传输模式。由于计算机水平和其他相关知识的发展，6S模型对5S模型提出了一系列的改进。主要改进如下：

1）在5S模型中，瑞利散射的大气函数ρ，T，S被制成表，给使用带来不便。在6S中，用满足精度的解析表达式代替。

2）6S模型选用高精度的SOS模型代替原有方法处理分子和气溶胶散射。SOS模型可以精确模拟机载遥感，并且提供处理非朗伯体（BRDF）临近问题所需的输入参数。

3）5S模型假定吸收作用与散射作用可以耦合，就像吸收粒子位于散射层的上面一样。6S假设散射和吸收互不影响，主要考虑水汽吸收和气溶胶散射的三种极端耦合情况：水汽吸收粒子覆在气溶胶层之上；水汽吸收粒子在气溶胶层之下；有一半水汽吸收粒子与气溶胶辐射路径混在一起。

4）5S中，气体吸收传输用的是随机波段模型。这个模型有两个主要问题：首先，使用的是AFGL在1982年公布的大气吸收线性参数，并没有考虑太阳反射光谱段的一些其他吸收气体；其次，采用20 cm^-1的波段间隔（过大）模拟宽波段辐射计（如1000 cm^-1）的吸收，这个较宽的波段间隔不适用于模拟更高光谱分辨率（如100 cm^-1）光谱仪器的吸收情况。在6S中，不仅考虑新的吸收分子种类的影响，并且气体的吸收以10 cm^-1的光谱间隔来计算。

5）为了兼顾计算效率，5S代码仅模拟海平面上均匀朗伯体目标的反射率。在6S中，目标高程Z_t 可作为一项输入：可依据Z_t 去除目标高度以下的大气层，计算新的大气廓线；由于Z_t对主要分布在低层大气中的H₂ O产生很大的影响，故可根据Z_t 重新计算H₂ O含量，同理，可根据Z_t 重新计算气溶胶的含量；6S将光学厚度视为目标高度处压强的比例函数，从而很高精度的计算了Z_t 对分子光学厚度的影响。

6S模型定义了地表的反射率模型，包括均一地表和非均一地表两种情况，在均一地表中又考虑了无方向性反射问题，在考虑方向性问题时用了九种不同的模型。利用较高精度的新模型解释BRDF作用和临近效应。

6）6S对5S数据库的改进：

光谱积分步长达到了2.5nm（相比于原来的5nm）。

增加了新的吸收气体（如CO₂，N₂O，CH₄），6S模型用HITRAN数据库以10cm^-1分辨率计算波段吸收参数。

IRC定义的四种基本气溶胶微粒以更好的步长重新计算一次。

且6S中新加了5S中难以计算的气溶胶模型（平流层型、沙漠型，以及生物燃烧产生的气溶胶类型）。

6S给定了九种比较成熟的BRDF供用户选择，也可以自定义BRDF函数，作为参数输入到6S，验证研究反射率与地表BRDF的关系（表3.13 ，表3.14）。

表3.13 6S模型输入参数

表3.14 6S模型输出参数

LOWTRAN和MODTRAN模型是由美国空军地球物理实验室研制的大气辐射模拟计算程序，在遥感领域被广泛应用于图像的大气校正。

LOWTRAN是一个光谱分辨率为20 cm^-1的大气辐射传输实用软件，它提供了六种参考大气模式的温度、气压、密度的垂直廓线；水汽、臭氧、甲烷、一氧化碳、一氧化二氮的混合比垂直廓线；其他13种微量气体的垂直廓线；城乡大气气溶胶、雾、沙尘、火山喷发物、云、雨的廓线；辐射参量（如消光系数、吸收系数、非对称因子的光谱分布）及地外太阳光谱。它可以根据用户的需要，设置水平、倾斜及垂直路径，地对空、空对地等各种探测几何形式，适用对象广泛。LOWTRAN的基本算法包括透过率计算方法，多次散射处理和几何路径计算。

（1）多次散射处理

LOWTRAN采用改进的累加法，自海平面开始向上直至大气的上界，全面考虑整层大气和地表、云层的反射贡献，逐层确定大气分层每一界面上的综合透过率、吸收率、反射率和辐射通量。再用得到的通量计算散射源函数，用二流近似解求辐射传输方程。

（2）透过率计算

该模型在单纯计算透过率或仅考虑单次散射时，采用参数化经验方法计算带平均透过率，在计算多次散射时，采用k分布法。

（3）光线几何路径计算

考虑了地球曲率和大气折射效应，将大气看作球面分层，逐层考虑大气折射效应。

MODTRAN模型可以计算0到50000 cm^-1的大气透过率和辐亮度，它在440 nm到无限大的波长范围精度是2cm^-1 ，在22680cm^-1到50000cm^-1紫外波（200～440nm）范围的精度是20cm^-1 ，在给定辐射传输驱动、气溶胶和云参数、光源与遥感器的几何立体对和地面光谱信息的基础上，根据辐射传输方程来计算大气的透过率以及辐亮度。

开发MODTRAN是为了改进 LOWTRAN 的光谱分辨率，MODTRAN 将光谱的半高全宽度（full width half maximum，FWHM）由LOWTRAN的20cm^-1减少到2cm^-1 ，目前的MODTRAN4.0它的光谱分辨率已经达到2 cm^-1 ，改进了瑞利散射和复折射系数的计算精度，增加了DISORT计算太阳散射贡献的方位角相关选项，并将七种BRDF模型引进到模型中，使地表的参数化输入成为可能。

MODTRAN以卡片的形式来进行参数设置，操作起来清晰简洁，可以在文本格式下直接对其输出输入参数文件进行修改。

9. 景阳热成像产品有哪些特色

A： 测温精度高而稳
测温功能是红外热成像区别于传统可见光摄像机的关键技术，国内的专业做红外热成像厂家普遍没有成熟的测温技术，尽管国外热成像产品具备测温功能，但其测温方案对环境的适应性普遍较差，景阳基于红外热成像微测热辐计特性设计的专有测温校正算法，解决现有的非接触全景测温系统存在的生产标定实施工艺困难、温度漂移过大、测温系统复杂等问题。通过相关参数的自动修正，实现全天候实时精确温度测量，确保系统在全工作范围内得到准确的温度；测温目标与红外镜头之间的距离对测温的准确度有较大的影响。
景阳创造性的采用军用红外雷达的目标距离估计技术，能够自动对目标进行分析并对测温准确度进行自适应补偿，保证了大范围内的目标测温准确度。目前常规测温精度已超过国家标准（±2℃或±2%取大者），特别针对人体测温，景阳无需增加外置校准黑体，测温精度可做到±0.3℃，已超越国内外专业红外测温厂家。实时测温响应时间在30毫秒以内，一般适应于0℃～50℃环境条件，可实现在-40℃～+60℃全工作温度段精确测温。景阳的热成像摄像机都带有测温功能，其它所有厂商都把红外热成像产品分为纯图像型与测温型两大类，其测温型售价通常是图像型的2倍以上。景阳具有测温功能的产品比其他家纯图像型在性价比上更具优势。
NUC算法新而强
非均匀校正(NUC)用于修正热成像几十万个热敏单元之间的响应率不一致问题, NUC算法的优劣是衡量国内外红外热成像厂家技术实力与水平的分水岭。
目前就大家众所周知的某国际知名红外厂商的方案，仍然采用几十年前的两点直线校正方法，固然其优点是容易实现，数据处理量小硬件成本低，但其缺点也异常突出，两点法采用强假设近似，实际工艺中需要进行分段多点校正降低误差，无形中增加了生产成本。管中窥豹，长期以来国内外红外热成像从业人员由于技术封闭，各自为政，导致红外热成像技术多年来没有什么本质进步与核心突破。
景阳自主设计的单段无档片非均匀校正算法，解决了生产周期长、校正效果差的问题，能够将焦平面阵列的非均匀性校正到接近背景噪声的程度，彻底解决传统方案的非均匀校正不彻底，导致成像效果与测温精度不能达到预期的问题。摆脱了传统基于机械运动结构调零挡片的束缚，使得校正通过纯软件实现，校正过程中图像无中断，提高了红外热成像产品的可靠性、耐振动、冲击性能。
在非均匀完美校正的前提下，进一步通过特有的图像处理算法，改变红外热图的成像效果。对红外图像细节自适应增强、平滑滤波，可根据不同场景温差特点，自适应特有的图像调节模式，宽动态适应能力强，在国产传感器产品上实现的红外图像显示效果平滑无噪声、适应性强，可达到国际领先水平。
生产工艺简而快
红外热成像由于其技术限制，生产工艺异常复杂，先进的生产工艺是保证红外热成像批量产品化的重要前提。在传统工艺情况下，一般厂家把图像与测温校正分别进行，这就使得测温型设备的校正一般需要5小时左右，且一台恒温箱一次只能校正一台。景阳的技术将图像与测温校正同步完成，一次校正时间不超过4小时，一台恒温箱每次可同时校正10台以上设备。热成像传感器由于是真空封装，在长期使用后会产生真空度下降的问题；另外，一个设备为了不同的用途或者镜头损坏，还会有更换镜头的需要，如某国际大品牌的测温型热成像仪要求每年至少回厂校正一次。而景阳技术在一般精度要求下（满足国标），用户自己现场即可处理，不需要返厂进行专门校正。
安防基础设施无缝对接---系统集成能力强而快
红外热成像技术作为一个有别于可见光的智能传感器，拨开它神秘的外衣，只要牢牢抓住红外热成像独有的“图像+测温”特性，景阳不需重复造轮子，借助可见光领域成熟的智能算法、系统软件、平台服务等安防基础设施，可大大扩展热成像产品的应用思路。
处在安防大数据时代的景阳科技拥有多年深耕智能视频监控行业的核心技术与应用经验，为热成像技术的应用落地提供丰富的技术支撑。典型的成功案例是热成像+可见光多光谱融合测温预警系统，该系统融合了当今最前沿的红外测温及网络通信技术，具有全视场成像测温能力，可以对镜头视场内区域每一个像素点进行实时精确测温，真正达到“能见即能测”。可以全天候在线工作，全自动的按照既定的扫描线路对感兴趣区域进行扫描，自动记录红外图谱，并对每帧图像的最高温度进行分析，一旦分析结果超出设定阈值，系统会进行声光报警，真正实现全程自动化。同时系统支持历史温度数据存储与查询，生成温度变化趋势报表。无需人工干预，进行声光报警，真正实现全程测温预警自动化。

10. Windows上思源黑体的显示效果为什么那么差

Windows 对于字体的显示策略是“尽可能清晰”，因此，会尽可能将字体的笔画适配到像素网格中 (Grid Fitting)。
DirectWrite 在小字号下仍相当依赖 hinting, 而思源黑体应该并无 hinting 信息。所以，只能够自动进行 gridfitting, 效果也因此呈现出“不可控”的状态。
事实上，图中的效果已经比 ClearType 要好了——图中的 DW 对小字号也使用了 y 轴方向的抗锯齿，而 ClearType 则完全不对 y 轴进行抗锯齿。所以，如果是 ClearType, 效果会更加糟糕。
Belleve 用 sfdhanautohint 对思源黑体进行过修改，增加 hinting 信息。Tsentsiu Sans 是用思源黑体、M+ Fonts 组合并进行 hinting 的成品，可以搜索来使用试试。

顺带一提，不知是提问者的字体安装有问题，还是 Chrome 的问题，图中的粗体是算法加粗，而非真正的思源黑体 Bold.