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多光谱热敏相机通过融合红外波段与可见光信息，实现目标热辐射特征与空间细节的同步捕捉，其工作原理可分为红外波段感知、可见光信息采集、多光谱融合处理三大核心环节：
一、红外波段感知：捕捉目标热辐射特征
红外波段（0.78-1000μm）是物体热辐射的主要载体，多光谱热敏相机通过红外焦平面阵列传感器（如碲镉汞、氧化钒非制冷探测器）感知目标温度分布。当物体温度高于绝对零度时，其表面分子振动会辐射红外能量，传感器将红外辐射转换为电信号，再通过信号放大、降噪处理生成热红外图像。例如，在安防监控中，相机可穿透烟雾或黑暗环境，清晰显示人体轮廓及温度异常区域。
二、可见光信息采集：获取目标空间细节
为补充红外图像缺乏的色彩与纹理信息，相机搭载可见光CMOS/CCD传感器，同步采集目标在400-700nm波段的反射光。通过光学镜头聚焦，传感器将光信号转换为数字图像，保留目标的颜色、形状等空间特征。例如，在农业监测中，可见光图像可清晰显示作物叶片形态，而红外图像则反映其水分或病害状况。
三、多光谱融合处理：实现信息互补与增强
相机通过像素级或特征级融合算法，将红外热辐射数据与可见光空间细节结合。例如，采用加权平均法突出高温区域，或通过伪彩色映射将温度值转换为可见光色阶，生成融合图像。这种技术可消除单一传感器的局限性：
红外+可见光融合：在医疗诊断中，红外图像显示血管温度分布，可见光图像定位皮肤表面，融合后可精准识别炎症或肿瘤区域。
多光谱扩展：部分相机还集成近红外（700-2500nm）或短波红外（2500-30000nm）波段，进一步增强对植被含水量、工业材料缺陷等特征的识别能力。
技术优势与应用场景
多光谱热敏相机通过波段融合，在夜间监控、工业检测、医疗成像等领域表现突出。例如，在自动驾驶中，融合红外与可见光可提升夜间行人检测的可靠性；在文物修复中，多光谱分析可无损识别颜料成分与老化程度。随着传感器小型化与算法优化，其成本持续降低，正逐步从专业领域向消费级市场渗透。
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