用于艺术品缺陷检测的热红外图像小波子空间分解

由于古代艺术品的材料具有敏感性，监测其健康状况需要格外谨慎。识别缺陷发展的经典技术依赖于声学测试。这些技术具有侵入性，可能会导致材料永久性损坏，尤其是在定期检查材料时。长期以来，人们一直对不同材料进行无损检测。在这方面，基于红外测温原理开发了非侵入性系统，以识别艺术品中的缺陷。对测试艺术品进行加热，并借助热红外相机捕获不同层的热响应。然而，长时间加热存在过热风险，从而可能损坏艺术品，一种替代方法是使用伪随机二进制序列激励。不过，艺术品中的缺陷无法在捕获的图像上直接检测到，特别是当缺陷强度较弱时。较弱的缺陷要么被较强的缺陷、艺术品的绘画层掩盖，要么被不均匀加热所掩盖。本工作通过基于小波的子空间分解方案解决了缺陷的检测与定位问题。所提方案一方面允许去除背景，另一方面去除了不需要的高频噪声。结果表明，检测参数与缺陷的直径和深度成正比。提出了一种准则，以选择最优小波基，并为小波分解与重构选择合适的层级。所提方法在具有已知缺陷位置和尺寸的实验室开发测试样本以及真实艺术品上进行了测试。与先前报道的方法的比较证明了所提方法在艺术品缺陷检测中的有效性。