基于静态场景下不遮光CMOS摄像头的核辐射探测

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利用摄像头在静态场景下分别采集了1000帧视频图像，提出帧间差分、高斯平滑和阈值判断相结合的方法，检测每帧图像中是否含有异常的随机亮斑，并且利用TERRA-P多用途个人剂量报警仪进行对比实验，发现可见光图像上叠加的亮斑是由于核辐射产生的。

1 实验与方法

1.1 可行性分析

发现：在不遮光情况下CMOS摄像头在X/γ射线的照射下可在图像上产生随机亮斑，随源强度的增加，亮斑产生的频率也增加，由此猜测亮斑是由放射源造成的。

设计验证：将放射源放在摄像头不同距离处，采集静态场景下的视频，利用图像处理提取视频中含有亮斑的帧数，并且测量放射源强度进行对照实验，与含有亮斑帧数进行比较，如果线性相关，那么随机亮斑就是由核辐射造成。

1.2 数据采集

放射源：⁹⁹T_c^m液体源，放在摄像头后方。

衰变产生能量为140keV的γ射线，半衰期为6.02h(实验过程源强度的衰减可以忽略)

放射源放置在距离摄像头不同距离的6个位置，分别录制1000帧视频图像，利用报警仪进行对照。测得对应的辐射剂量率分别为14.6、38.6、69.1、183.7、271.6、614.9μSv/h。

1.3 数据处理方法

利用帧间差分方法去除背景信息、保留亮斑信息，再用阈值法甄别是否含有亮斑。

1.3.1 帧间差分法

对视频图像序列中相邻两帧做差分运算，即相邻帧对应位置的像素值相减。在差分图像上进行阈值判断可以判断出图像是否存在亮斑。本文利用向前差分和向后差分相结合方法，目的是进一步提高判断的准确性。

1.3.2 图像平滑

采用高斯卷积方法对差分后的图像进行平滑处理，以减小由热噪声、坏点等因素导致的图像中单像素点突变的影响。

1.3.3 阈值甄别

取高斯卷积后的D₁和D₂对应的像素位置处灰度的较小值生成新图像V，即V=min（D₁，D₂）。以图像V中灰度的最大值作为甄别帧的灰度特征值η，将该特征值与给定的阈值(T)进行比较，若η>T，有随机亮斑；η≤T，无随机亮斑。 阈值T的选取较为关键，需要分析低辐射状态得到的η。对在不遮光自然环境本底辐射状态下录制的10000帧视频图像进行处理，因高斯滤波后图像的灰度值不为整数，因此对图像处理后得到的η四舍五入取整后进行统计，得到η统计直方图。

经过统计分析，处理后图像中灰度＞10的概率约为0.02%，因此有理由相信η＞10的图像含有随机亮斑。

2 实验结果

η随机出现大数值，且随着辐射剂量率的增加，η出现大数值的帧数增加。并且视频中每千帧视频图像中含随机亮斑的帧数正比于辐射剂量率。

3 结论

该实验验证了视频图像中的随机亮斑是由核辐射产生的，也验证了本文所提出的图像处理算法可有效提取静态场景下CMOS摄像头所采集的视频图像中的放射性事件数量，从而实现核辐射探测。

像处理算法可有效提取静态场景下CMOS摄像头所采集的视频图像中的放射性事件数量，从而实现核辐射探测。