[发明专利]一种紫外光与可见光图像的融合方法

说明书

本发明涉及一种紫外光与可见光图像融合的方法，属于图像处理领域，方法主要包括：将可见光RGB图像转换为YUV图像，并提取Y通道图像，并保留UV通道图像；采用基于四叉树的划分对紫外光图像进行二值化处理，得到漏油区域和背景区域；将处理后的紫外光图像与Y通道图像的漏油区域进行融合；用融合后的Y通道数据与原始UV通道数据恢复RGB图像，即为融合后的图像。本发明针对变压器油漏检测中的紫外光图像和可见光图像的融合，只融合了需要的漏油区域，背景区域没有进行处理，减少了计算量增加了效率，并使用可见光图像的亮度分量与紫外光图像进行融合，使漏油区域更加明显，使变压器油漏区域的监测更加准确高效。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种紫外光与可见光图像的融合方法。

背景技术

变压器漏油不仅导致内部绝缘系统破坏，降低变压器绝缘强度，还可能导致变压器电力故障；对变压器进行多光谱拍摄以获取多光谱图像，能够及时、有效方便地发现变压器油液渗漏的问题，保障设备运维质量良好，是电气领域所关注的热点命题。

多光谱图像中的紫外光图像能够显示漏油部分，可见光图像能够显示更多的细节，若能将二者融合得到既能突出漏油区域又能保留细节的融合图像，则能使变压器漏油情况的检测更加准确与方便。

发明内容

针对变压器漏油检测中采集到的多光谱图像，本发明的目的在于提出一种针对多光谱图像中的紫外光和可见光图像的融合方法，实现对紫外光与可见光图像的融合。

一种紫外光与可见光图像的融合方法，主要包括：

获取同一漏油区域的原始可见光RGB图像和原始紫外光图像；

将原始可见光RGB图像转换为YUV图像；

基于四叉树划分法对原始紫外光图像进行二值化处理，得到漏油区域和背景区域；

提取YUV图像中的Y通道图像；将Y通道图像与二值化处理后的紫外光图像中的漏油区域进行融合，得到融合图像；

将融合图像与YUV图像中的UV通道图像生成最终可见光RGB图像。

可选的，所述提取YUV图像中的Y通道图像按以下方法进行；

可见光的每个像素包括RGB三个通道，对每个像素的三个通道的数据按照公式：

计算出每个像素YUV分量，提取每个像素的Y分量并按照相应位置组合得到可见光图像的Y通道图像，同理可依次得到可见光图像的U、V通道图像。

可选的，其中基于四叉树划分法对原始紫外光图像进行二值化处理，包括：

使用最大类间方差法得到区分漏油区域和背景区域的阈值；

对紫外光图像进行中值滤波处理，得到去噪后的紫外光图像；

使用阈值去噪后的紫外光图像的像素点进行区域判断，得到初始漏油区域；

对初始漏油区域采用深度为3的四叉树划分方式，得到最终的漏油区域。

可选的，其中初始漏油区域的确定按照以下方法进行：

对去噪后的紫外光图像的像素值进行判断，若像素值小于阈值则判断属于背景像素，若大于阈值则判断属于漏油像素，记录漏油像素点的坐标，找到最小横坐标Xmin和最大横坐标Xmax，以及最小纵坐标Ymin和最大纵坐标Ymax，则(Xmin,Ymin)到(Xmax,Ymax)的矩形范围为存在漏油区域。

可选的，其中对存在漏油区域采用深度为3的四叉树划分，包括：

根据存在漏油区域中漏油像素的占比确定区域的初始深度；