[发明专利]一种类人眼动态分辨率多模融合成像方法

说明书

本发明公开了一种类人眼动态分辨率多模融合成像方法，包括如下步骤：S1：判断动态分辨率分配的工作模式；S2：在自动模式下，对输入数据的模式进行判定；S3：若在步骤S2中判断存在感兴趣目标，则以感兴趣目标为扫描中心，装载非均匀扫描参数，控制激光雷达进行非均匀扫描，同时对红外/可见光图像进行非均匀变换；若步骤S2中判断不存在感兴趣目标，则装载均匀扫描参数，激光雷达进行均匀扫描；S4：对多模数据进行融合，并输出显示在触控显示屏上。本发明公开的一种类人眼动态分辨率多模融合成像方法，通过对感兴趣目标自主选择，从而实现多模数据融合的分辨率动态分配；大幅降低数据冗余；融合数据类型多样化，具有良好的普适性，应用广泛。

技术领域

本发明属于光电成像技术领域，具体涉及一种类人眼动态分辨率多模融合成像方法。

背景技术

融合成像是一种以反映目标信息互补为利导的成像方式，融合形式多样化，多模融合包括可见与红外，激光与红外，毫米波与红外，等等。三模融合成像可以是可见光、激光、红外。可见光与红外成像光电成像中的两种典型模式，其中，可见光通常分辨率较高，用于观察目标细节，但可见光易受环境光干扰与气候影响，红外成像反映目标与环境温差，不受气候影响，但分辨率受限与焦平面阵列，因此分辨率小于可见光图像。因此，对于可见与红外两种模式的图像融合能够实现对于信息互补。再比如：激光成像能够获得目标纵深信息，而单独的可见光成像系统则无法获得，但可见光能够获得目标纹理信息，因此通过激光与可见光融合可同时获得目标的纵深与纹理。同理，采用可见光、激光、红外三模融合成像也是为了更多反映目标信息，为高精度感知提供技术支撑。可见，融合成像可广泛应用于视觉导航、智能制造、无人驾驶等领域。

随着各种成像传感器的性能提高，随之而来的问题是融合成像产生的巨大数据量降低了感知系统处理效率，不利于实时应用场合。例如，一种基于融合互信息的对抗生成网络的图像超分辨率方法的发明专利，使用训练好的深度神经网络模型，对测试数据集中的低分辨率图像进行超分辨处理，最终获得超分辨图像，在一定程度上提升了感知效果增加了数据量。但对于数据利用率如何提高尚未涉及，实际上，融合图像的目的是为了更好感知，单纯的上采样或超分辨处理并非一种有效的方法，因为上采样会增加数据量，从而会增加后期图像处理过程中的硬件资源消耗和处理时间，对图像处理过程中的实时性也会造成一定影响。

人眼变分辨率采样机理为图像数据的有效利用提供一种借鉴。人眼视网膜分布为非均匀，且人眼中央凹分辨率高，周边分辨率低，这种特性使得人眼对环境感知具有选择性，始终使分辨率最高的位置对准感兴趣目标，周边为低分辨，有利于对目标的稀疏表达。同时，人眼视网膜存在笛卡尔到对数极坐标映射关系，一方面能够有效压缩冗余数据，另一方面具有抗尺度与旋转改变的特性，因此，人眼视网膜成像具有与生俱来的智能化特点。针对多模成像的数据利用率低的问题，人眼的非均匀特点可有效对目标进行分辨率的动态分配，始终保证在感兴趣目标形成高分辨，周边低分辨，从而提高对目标成像数据的利用率。

在仿生成像领域，目前的类人眼图像大多数只局限于可见光图像/红外图像的被动成像，或者仅局限于激光三维成像的主动成像等单一方面，缺乏一种系统将类人眼的主动成像与被动成像结合起来，实现仿生的主被动复合成像。

在多模数据融合领域，特别是在多模融合的环境感知领域，大多数方法与系统仅局限于将多种模式的数据融合起来，譬如红外与可见光、红外与激光、可见光与激光数据的融合。但多模数据的融合同时也会产生巨大的数据量降低感知系统的处理效率，不利于实时应用的场合。

发明内容

本发明的目的在于提供一种类人眼动态分辨率多模融合成像方法，以解决上述背景技术中所提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供以下技术方案：一种类人眼动态分辨率多模融合成像方法，其要点在于：包括多模融合成像系统动态分辨率分配，且多模融合成像系统动态分辨率分配的工作流程如下步骤：