[发明专利]一种锂电池图像的混合权重多光谱融合方法

权利要求书

1.一种锂电池图像的混合权重多光谱融合方法，该方法包括以下步骤：

第一步：多光谱锂电池图像获取：

分别在380nm-505nm波段、530nm-630nm波段、655nm-780nm波段下获取同一个锂电池的图像，形成多光谱RGB电池源图像，每个波段中至少获取一张对应波长的锂电池的图像；

第二步：RGB转换HSV：

将第一步中选择好的不同波段的多光谱RGB电池源图像从RGB空间转化到HSV空间，然后分别对H、S、V三通道图像单独处理；

RGB到HSV的转换关系为：

其中，X、Y、Z为色度坐标，R、G、B即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色；

第三步：融合S通道图像：

3-1)对第二步获得的S通道图像利用经验小波分解，将其分解为细节层子图像和近似层子图像；

3-2)生成基于JND模型的显著性权重

对第二步获得的S通道图像使用非线性可加JND模型定义显著性权重J(x,y)，能够提取不同光谱图像中的具有良好饱和度和对比度的像素；

其中和是背景亮度掩蔽和图像可见纹理掩蔽，K_l,t表示掩蔽效应的重叠，0＜K_l,t＜1；x,y表示色度坐标；i＝1～N，N是输入源图像序列的数量；

其中，背景亮度掩蔽定义为：

其中I(x,y)是强度值，B(a,b)是低通权重滤波器，(a,b)代表低通权重滤波器B的坐标位置；

利用边缘差异定义纹理掩蔽

其中，是卷积描述符，g_k(x,y)是第k个方向高通滤波器，被定义为：

3-3)对第一步获得的多光谱RGB电池源图像生成饱和度权重，根据R、G、B三通道的标准差计算出饱和度权重S_i(x,y)：

其中，Rxy、Gxy、Bxy分别表示R、G、B三个通道上的色彩饱和度；

3-4)结合饱和度权重和显著性权重并归一化两者得到混合后的权重W_i(x,y)，具体定义为：

其中S_i(x,y)代表饱和度权重，J_i(x,y)代表JND显著性权重；

3-5)对步骤3-1)得到的细节层子图像运用混合权重按照以下规则进行融合，获得融合细节层子图像，

其中，R(x,y)表示混合权重融合结果坐标位置的像素值，D_i(x,y)表示第i张S通道图像的经验小波分解的一层细节层像素值；

3-6)对对步骤3-1)得到的近似层子图像进行绝对值取大融合，获得融合近似层子图像；

3-7)再将融合近似层子图像与融合细节层子图像融合得到融合S通道图像；

第四步：融合H通道图像：

H通道图像包含了色调信息，先对其进行高斯滤波，降低噪声的影响，然后进行绝对值取大融合，获得融合H通道图像；

第五步：融合V通道图像：

舍弃掉380nm-505nm波段、530nm-630nm波段下的V通道图像，只融合655nm-780nm波段下的V通道图像，先对其进行高斯滤波，降低噪声的影响，然后进行选择性绝对值取大融合，获得融合V通道图像；

第六步：融合后HSV图像转换：

最后将融合V通道图像、融合H通道图像、融合S通道图像进行融合，获得融合后的HSV图像，再将其转化回RGB图像得到最终融合后的锂电池图像。

2.根据权利要求1所述的锂电池图像的混合权重多光谱融合方法，其特征在于，第一步中，选取在380nm、605nm、630nm、655nm以及680nm五个波长下的锂电池图像；N＝5。

3.根据权利要求2所述的锂电池图像的混合权重多光谱融合方法，其特征在于，所述步骤3-6)中的绝对值取大融合的规则是：

其中，(m_S,n_S)为S通道坐标位置，c_S(m_S,n_S)代表近似层融合后的像素值，分别代表380nm、605nm、630nm、655nm以及680nm五个波长近似层子图像的像素值，

所述第五步中的选择性绝对值取大融合的规则是：

其中,(m_V,n_V)为V通道坐标位置,c_V(m_v,n_v)代表融合后V通道的像素值，分别代表655nm和680nm两个波长V通道图像的像素值；

所述第四步中的绝对值取大融合的规则是：

其中,(m_H,n_H)为H通道坐标位置，c_H(m_H,n_H)代表融合后H通道的像素值，分别代表380nm、605nm、630nm、655nm以及680nm五个波长H通道图像的像素值。