本书在系统介绍红外热成像检测原理和检测特点的基础上，阐述了红外热成像检测技术，包括被动式红外热成像检测技术和主动式红外热成像检测技术。被动式红外热成像检测技术涉及红外视觉人体行为的检测与识别、红外弱小目标检测和红外图像与可见光图像融合等方面；主动式红外热成像检测技术在材料无损检测方面的应用主要为缺陷特征的提取与表征，包括缺陷埋深和缺陷尺寸的定量检测，并研究单帧红外图像处理方法和红外序列图像处理方法。本书既可作为高等院校测试技术相关专业本科生或硕士生的教材，也可作为从事红外无损检测工作人员的参考用书。

袁丽华，女，博士，副教授，硕士生导师。2009年12月毕业于南京航空航天大学，于2010年4月获得测试计量技术及仪器专业的博士学位。2018年9月至2019年8月前往英国公派访学一年，与英国多所高校的多位学者建立了友好的合作关系。目前的研究方向为红外无损检测。

目 录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景和意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.2.1 被动式红外热成像检测研究现状 3
1.2.2 主动式红外热成像检测研究现状 3
1.3 红外热成像检测的特点及应用 5
1.3.1 红外热成像检测的特点 5
1.3.2 红外热成像检测的应用范例 6
参考资料 9
第2章 红外热成像检测原理 13
2.1 红外线 13
2.1.1 电磁波属性 13
2.1.2 吸收、反射、透射定律 13
2.2 传热学基础 14
2.2.1 热传导 15
2.2.2 热对流 15
2.2.3 热辐射 15
2.3 红外热辐射 16
2.3.1 黑体的热辐射定律 16
2.3.2 实际物体的热辐射定律 18
2.4 红外热像仪检测原理 19
2.4.1 大气窗口 19
2.4.2 热像仪成像原理 19
参考资料 20
第3章 红外视觉人体行为的检测与识别 21
3.1 概述 21
3.1.1 研究背景和意义 21
3.1.2 国内外研究现状 22
3.1.3 红外人体行为识别技术的难点与发展趋势 26
3.2 卷积神经网络 27
3.2.1 卷积层 28
3.2.2 激活层 28
3.2.3 池化层 30
3.2.4 全连接层 31
3.3 循环神经网络 31
3.3.1 基础循环神经网络 31
3.3.2 双向循环神经网络 32
3.4 基于特征融合与通道注意力机制的SSD红外人体目标检测 32
3.4.1 红外人体成像空域特征分析 33
3.4.2 SSD模型结构 35
3.4.3 改进SSD红外人体目标检测模型 36
3.4.4 实验与结果分析 40
3.5 基于深度残差网络的红外人体姿态估计 45
3.5.1 CPMs 45
3.5.2 基于深度残差网络的改进CPMs模型 47
3.5.3 实验与结果分析 50
3.6 基于时空混合模型的红外人体行为识别 54
3.6.1 基于人体骨骼关键点的时空混合模型 55
3.6.2 实验结果 58
3.6.3 数据分析 60
3.7 本章小结 63
参考资料 63
第4章 红外弱小目标检测 69
4.1 概述 69
4.1.1 研究背景和意义 69
4.1.2 国内外研究现状 70
4.2 基于ADMM和改进Top-hat变换的红外弱小目标检测 75
4.2.1 鲁棒主成分分析 75
4.2.2 ADMM 76
4.2.3 形态学Top-hat及NWTH 76
4.2.4 改进算法 77
4.2.5 实验结果与分析 80
4.3 基于LCM的自适应Top-hat红外弱小目标检测 88
4.3.1 LCM 88
4.3.2 改进双结构元素Top-hat 89
4.3.3 基于LCM的自适应Top-hat 91
4.3.4 实验结果与分析 92
4.4 基于NSCT和三层窗口LCM的红外弱小目标检测 103
4.4.1 NSCT 103
4.4.2 引导滤波 105
4.4.3 三层滑动窗口LCM 106
4.4.4 相关算法 108
4.4.5 实验结果与分析 109
4.5 本章小结 117
参考资料 118
第5章 红外图像与可见光图像融合 123
5.1 概述 123
5.1.1 研究背景和意义 123
5.1.2 国内外研究现状 123
5.2 红外图像与可见光图像配准与融合的相关理论 128
5.2.1 图像配准理论 128
5.2.2 图像融合理论 132
5.3 基于CycleGAN-CSS的图像配准算法 136
5.3.1 基于CycleGAN的模态转换 136
5.3.2 图像配准 139
5.3.3 图像匹配实验及其结果分析 143
5.4 基于多尺度各向异性扩散的图像融合算法 147
5.4.1 相关理论 148
5.4.2 融合算法 149
5.4.3 实验结果与分析 151
5.5 基于潜在低秩表示下的DDcGAN图像融合算法 157
5.5.1 算法流程 157
5.5.2 基于潜在低秩表示的图层分解 158
5.5.3 低秩分量融合 158
5.5.4 稀疏分量融合 162
5.5.5 实验结果与分析 163
5.6 本章小结 166
参考资料 167
第6章 缺陷埋深的脉冲红外热波定量检测 173
6.1 概述 173
6.1.1 研究背景和意义 173
6.1.2 国内外研究现状 173
6.2 脉冲红外热波测量缺陷深度理论 176
6.2.1 主动红外热成像检测分类 176
6.2.2 脉冲红外热波缺陷深度定量检测原理 177
6.3 实验系统及试块设计 179
6.3.1 实验系统 179
6.3.2 试块设计 184
6.4 反射法红外热成像检测实验研究 185
6.4.1 反射法实验数据采集 185
6.4.2 反射法实验数据分析 186
6.5 透射法红外热成像检测实验研究 191
6.5.1 透射法实验数据采集 192
6.5.2 透射法实验数据分析 192
6.6 ANSYS有限元仿真模拟分析 197
6.6.1 有限元仿真 197
6.6.2 反射法检测仿真模拟 200
6.6.3 透射法检测仿真模拟 204
6.6.4 误差分析 209
6.7 本章小结 209
参考资料 210
第7章 红外序列图像处理 213
7.1 概述 213
7.1.1 研究背景和意义 213
7.1.2 国内外研究现状 213
7.2 单帧图像处理 216
7.2.1 常用的阈值分割算法 216
7.2.2 红外图像的传统处理方法 221
7.2.3 基于敏感区域最大标准差法的红外图像处理 226
7.2.4 红外图像分割新算法 239
7.3 红外序列图像的多帧图像处理 244
7.3.1 红外序列图像的主成分分析 244
7.3.2 红外序列图像的独立成分分析 250
7.4 本章小结 258
参考资料 258