本发明涉及温度校正方法，属于红外测温领域。
背景技术：
1、随着红外热成像技术的日趋成熟，用户对红外热像仪等红外成像设备的测温精度要求越来越高。而红外成像设备的测温精度受到诸多外界因素的影响，如发射率、环境温度、大气衰减以及被测物体与测温设备的距离等。其中，环境温度是一种较为重要的因素，一般需要利用环境温度对测温结果进行修正。
2、目前的环温预测手段均为开环策略，即通过设备本身温度传感器、外界温湿度传感器以及风速传感器等众多传感器中的一种或多种，来预测当前真实的环境温度，从而对测温结果进行修正。由于当前环温预测均使用开环的方式，缺少反馈形成闭环，特别是在面对外部环境温度发生较大变化，设备内部各温度传感器还未能及时更新时，导致环温预测结果会出现很大的偏差。
技术实现思路
1、本发明的目的是为了解决当前环温预测均使用开环的方式，在面对外部环境温度发生较大变化，设备内部各温度传感器还未能及时更新时，导致环温预测结果会出现很大的偏差的问题，提出了红外热像仪的温度校正方法。
2、红外热像仪的温度校正方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤1、从设定的环境温度范围内均匀选取n个采样温度，将红外热像仪置于温度箱中，将温度箱内的温度依次设置为n个采样温度，获得设定的每个采样温度下红外热像仪上各组件的实际温度数据，对各组件的实际温度数据进行数据处理，得到处理后的各组件实际温度数据；
4、将处理后的各组件实际温度数据和对应的设定的采样温度作为一个样本；将样本中处理后的各组件温度数据作为环温预测模型的输入，将设定的采样温度作为环温预测模型的输出；
5、步骤2、利用样本训练环温预测模型，得到训练完成的环温预测模型；
6、步骤3、获取当前被测物体的红外图像和当前红外热像仪上各组件温度数据，将该红外热像仪上各组件温度数据输入至训练完成的环温预测，获得环境温度预测值；
7、步骤4、获取当前被测物体的红外图像，所述当前被测物体的红外图像包括前景区域和背景区域；
8、步骤5、判断当前被测物体的红外图像中背景区域温度与环境温度预测值的差值绝对值是否小于预设值，如果是，将当前被测物体的红外图像温度作为最终结果输出，如果否，则执行步骤6；
9、步骤6、将当前被测物体的红外图像温度中的背景区域温度替换为环境温度预测值，将步骤4得到的前景区域温度和替换后的红外图像背景温度作为被测物体红外图像温度输出。
10、优选地，步骤1中，红外热像仪上各组件的温度数据包括：设备焦平面温度、设备快门温度、设备腔内温度、设备焦平面温升速率、设备快门温升速率和设备腔内温升速率。
11、优选地，步骤6具体过程为：
12、获取背景区域的背景辐射能量和前景区域的前景辐射能量；
13、根据黑体辐射定律将环境温度预测值转化为反射辐射量；
14、将反射辐射量替换为背景辐射能量；
15、将前景区域的前景辐射能量和替换后的背景辐射能量带入红外热像仪中标定好的辐射量-温度映射曲线，获取红外图像背景温度。
16、优选地，获取背景区域的背景辐射能量的具体过程：
17、对背景区域进行辐射量直方图统计；
18、对辐射量直方图进行卷积，以得到置信度最高的背景区域辐射量范围；
19、取置信度最高的背景区域辐射量范围的均值作为背景辐射能量。
20、优选地，环温预测采用多元线性回归模型实现。
21、优选地，步骤1中，对各组件的温度数据进行数据处理，得到处理后的各组件温度数据，具体过程为：
22、对各组件的温度数据进行降采样处理，获得降采样后的数据，将每个降采样后的数据向一个空间内做投影，将每个降采样后的数据在空间内多个向量上的投影做乘积，得到每个乘积结果，对每个乘积结果进行加权处理，由加权后的数据组合成各组件温度数据。
23、本发明的有益效果是：
24、本发明利用环境预测模型预测环境温度，而现有采用传感器采集环境温度，本发明与现有方式相比，获得的环境温度更准确、更快速，并且现有环境传感器未能采集零度以下的环境温度，具有局限性。
25、本发明判断当前被测物体的红外图像中背景区域温度与环境温度预测值的差值绝对值是否小于预设值，若是，将当前被测物体的红外图像温度作为最终结果输出；若否，则说明该环温预测值的结果存在偏差，将当前被测物体的红外图像温度中的背景区域温度替换为环境温度预测值，将前景区域温度和替换后的红外图像背景温度作为被测物体红外图像温度输出。本发明通过一种闭环的环温预测方法，保证环温预测的精度，以此提升红外设备在严酷环境中的测温精度。
1.红外热像仪的温度校正方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的红外热像仪的温度校正方法，其特征在于，步骤1中，红外热像仪上各组件的温度数据包括：设备焦平面温度、设备快门温度、设备腔内温度、设备焦平面温升速率、设备快门温升速率和设备腔内温升速率。
3.根据权利要求1所述的红外热像仪的温度校正方法，其特征在于，步骤6具体过程为：
4.根据权利要求3所述的红外热像仪的温度校正方法，其特征在于，获取背景区域的背景辐射能量的具体过程：
5.根据权利要求1所述的红外热像仪的温度校正方法，其特征在于，环温预测采用多元线性回归模型实现。
6.根据权利要求1所述的红外热像仪的温度校正方法，其特征在于，步骤1中，对各组件的温度数据进行数据处理，得到处理后的各组件温度数据，具体过程为：
