[发明专利]基于特征增强和高斯金字塔的复合绝缘子双光融合方法

权利要求书

1.一种基于特征增强和高斯金字塔的复合绝缘子双光融合方法，其特征在于，它包括如下步骤：

步骤1：对复合绝缘子的红外光和可见光图像进行灰度处理和梯度直方均衡化处理，得到复合绝缘子的红外光和可见光的灰度图像；

步骤2：对复合绝缘子的红外光和可见光的灰度图像利用基于特征增强和高斯金字塔的SIFT算法分别在红外光和可见光图像上查找复合绝缘子图像特征点，获取所有复合绝缘子图像特征点梯度信息组成的图像特征信息，根据所有复合绝缘子图像特征点梯度信息组成的图像特征信息确定坐标变换时使用的单应性矩阵，所述基于特征增强和高斯金字塔的SIFT算法是对传统的SIFT算法进行了改进，在基于传统灰度高斯金字塔的基础上，添加了梯度高斯金字塔和方向高斯金字塔，使得图像特征识别的敏感性增强；

步骤3：计算复合绝缘子的红外光和可见光的灰度图像中两个对应复合绝缘子图像特征点的距离，利用基于特征增强和高斯金字塔的SIFT算法分别将复合绝缘子的红外光和可见光的灰度图像中对应的复合绝缘子图像特征点进行匹配，确定对应的复合绝缘子图像特征配对点，根据两个对应复合绝缘子图像特征点的距离将复合绝缘子图像特征配对点通过单应性矩阵转换到红外光图像坐标下，并以复合绝缘子图像特征配对点为基准采用基于间隔分块的配准方法，将复合绝缘子的可见光灰度图像配准到复合绝缘子的红外光灰度图像中，所述基于间隔分块的配准方法，是指先将可见光图像粗略配准到红外光图像上，从而减少参与运算的区域，提升速度；然后将可见光图像和红外光图像进行间隔拼接，并使用小图像块交替配准；最后根据配准结果，计算拼接边界的适应程度，再利用全变分方程调整边界，使得图像平滑；

步骤4：采用基于拉普拉斯算子的高斯金字塔图像融合算法获取可见光灰度图像与红外光灰度图像融合后的残差图像，并调整残差图像中可见光与红外光的融合比例，得到最后的融合图像；

所述步骤3中，采用基于局部特征统计的特征匹配算法计算复合绝缘子的红外光和可见光的灰度图像中两个对应复合绝缘子图像特征点的距离；基于局部特征统计的特征匹配算法为汉明距离算法或欧式距离算法；

所述步骤4中采用基于拉普拉斯算子的高斯金字塔图像融合算法将可见光灰度图像和红外光灰度图像分别分成六层高斯金字塔，并将可见光灰度图像和红外光灰度图的对应层高斯金字塔进行融合，融合后的图像每层高斯金字塔序号逐层递减获取残差图像。

2.根据权利要求1所述的基于特征增强和高斯金字塔的复合绝缘子双光融合方法，其特征在于：所述复合绝缘子图像特征点为灰度图像中不因光照、仿射变换和噪音改变而变化的图像点。