[發(fā)明專利]一種高性能紅外-可見光融合探測(cè)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711492960.4
• 申請(qǐng)日: 2017-12-30
• 公開（公告）號(hào): CN108364272A
• 公開（公告）日: 2018-08-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 伍儷璇;謝京洋
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東金澤潤(rùn)技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06T5/50
• 分類號(hào): G06T5/50;G06T5/40;G06T7/13;G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 廣州市越秀區(qū)哲力專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 44288
• 代理人: 邵穗娟;湯喜友

1.一種高性能紅外-可見光融合探測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟：

S100、圖像的預(yù)處理，對(duì)紅外圖像進(jìn)行直方圖的均衡化，并且對(duì)圖像中像素個(gè)數(shù)多的灰度級(jí)進(jìn)行展寬，對(duì)像素個(gè)數(shù)少的灰度級(jí)進(jìn)行縮減，獲得清晰圖像；

S200、圖像配準(zhǔn)，通過Canny算子檢測(cè)紅外圖像和可見光圖像的邊緣，之后構(gòu)建圖像尺度金字塔提取Fast特征點(diǎn)，并進(jìn)行圖像的配準(zhǔn)；

S300、圖像融合，通過融合算法在圖像上進(jìn)行紅外和可見光的圖像融合，得到灰度融合圖像；

S400、彩色映射，將可見光彩色圖像的分量與灰度融合圖像相加得到彩色融合圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高性能紅外-可見光融合探測(cè)方法，其特征在于，在步驟S200中，圖像配準(zhǔn)的具體算法為：

S201、提取圖像邊緣信息，利用Canny算子檢測(cè)紅外圖像和可見光圖像的邊緣；

S202、提取尺度不變特性特征點(diǎn)，通過圖像尺度金字塔構(gòu)建三個(gè)octave層和三個(gè)intra-octrave層，對(duì)六張圖均進(jìn)行FAST特征點(diǎn)檢測(cè)；

S203、特征點(diǎn)的匹配，對(duì)特征點(diǎn)提取描述符，通過各個(gè)特征點(diǎn)描述符的漢明距離進(jìn)行特征點(diǎn)匹配；

S204、計(jì)算仿射變換矩陣，根據(jù)匹配得到的特征點(diǎn)，通過LMEDS算法確定六參數(shù)的仿射變換模型，在匹配點(diǎn)中隨機(jī)挑選3對(duì)點(diǎn)對(duì)，計(jì)算仿射變換矩陣參數(shù)，并通過偏差值比較獲得偏差值最小的仿射變換矩陣參數(shù)，并根據(jù)該參數(shù)對(duì)紅外圖像進(jìn)行幾何變換得到配準(zhǔn)后的紅外圖像；

S205、灰度融合，對(duì)配準(zhǔn)后的紅外圖像和可見光圖像對(duì)應(yīng)的像素做加權(quán)平均處理，并通過主成分分析法根據(jù)帶融合圖像的主成分來確定各待融合圖像的權(quán)重。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種高性能紅外-可見光融合探測(cè)方法，其特征在于，F(xiàn)AST特征點(diǎn)檢測(cè)基于特征點(diǎn)周圍的圖像灰度值，檢測(cè)候選特征點(diǎn)周圍的像素值，設(shè)周圍像素與該候選點(diǎn)的灰度值差別夠大的個(gè)數(shù)為N，則該候選點(diǎn)為一個(gè)角點(diǎn)特征點(diǎn)，其中，

I(x)為以候選特征點(diǎn)p為圓心，16為半徑的圓上任意一點(diǎn)的灰度，I(p)為候選點(diǎn)特征點(diǎn)灰度，ε_d為閾值。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種高性能紅外-可見光融合探測(cè)方法，其特征在于，特征點(diǎn)描述符的提取算法具體為：在特征點(diǎn)周圍選擇一個(gè)區(qū)域，在該區(qū)域內(nèi)挑選出n_d個(gè)點(diǎn)對(duì)，然后對(duì)于每一個(gè)點(diǎn)對(duì)(p，d)均進(jìn)行亮度值的比較，若I(p)>I(q)，則該點(diǎn)對(duì)生成了二值串中相應(yīng)的位置為1，若I(p)<I(q)，二值串中相應(yīng)的位置為-1，否則為0，所有的點(diǎn)對(duì)，都進(jìn)行比較之間，生成了屬于該特征點(diǎn)的一個(gè)n_d長(zhǎng)的二進(jìn)制串，稱為該特征點(diǎn)的描述符。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高性能紅外-可見光融合探測(cè)方法，其特征在于，在步驟S300中，灰度融合的具體算法為：

S301、計(jì)算可見光彩色圖像的亮度分量I_visible，

其中，

S302、將亮度分量I_visible和紅外圖像IR直接相加獲得灰度融合圖像F，

其中F＝Γ(I_visible，IR)，Γ為HIS融合算法；

S303、將灰度參數(shù)圖像Ref的對(duì)比度和亮度傳遞給灰度融合圖像F，獲得調(diào)整后的灰度融合圖像F^*，

其中(u_F，σ_F)為灰度融合圖像F的均值和方差，(u_Ref，σ_Ref)為灰度參考圖像Ref的均值和方差。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高性能紅外-可見光融合探測(cè)方法，其特征在于，還包括對(duì)極幾何約束算法的校正，其具體算法如下：

首先對(duì)給定的圖像進(jìn)行歸一化處理，選取匹配點(diǎn)對(duì)并計(jì)算基本矩陣，在剩余的匹配點(diǎn)對(duì)集合中尋找所有滿足條件的點(diǎn)對(duì)，將它們視為內(nèi)點(diǎn)，并記錄內(nèi)點(diǎn)的數(shù)量，重復(fù)上述步驟若干次，記錄每一次的內(nèi)點(diǎn)數(shù)量，確定采樣次數(shù)，再次在初始匹配點(diǎn)集中尋找滿足相同條件的點(diǎn)對(duì)，將它們視為最終的內(nèi)點(diǎn)，即正確的匹配點(diǎn)對(duì)，否則，視為誤匹配點(diǎn)對(duì)，予以剔除。