[发明专利]无人机蜂群协同侦察下的多源战场图像快速镶嵌融合算法在审
申请号: | 202011387589.7 | 申请日: | 2020-12-01 |
公开(公告)号: | CN112907493A | 公开(公告)日: | 2021-06-04 |
发明(设计)人: | 吴国强;姜梁;包文龙;黄坤;李午申 | 申请(专利权)人: | 航天时代飞鸿技术有限公司;中国航天电子技术研究院 |
主分类号: | G06T5/50 | 分类号: | G06T5/50;G06T5/00;G06T7/33;G06T7/13;G06T7/10 |
代理公司: | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人: | 巴晓艳 |
地址: | 100094*** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 无人机 蜂群 协同 侦察 战场 图像 快速 镶嵌 融合 算法 | ||
1.一种无人机蜂群协同侦察下的多源战场图像快速镶嵌融合算法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:分别对多路可见光战场图像和多路红外战场图像进行地理位姿校正并进行图像镶嵌,得到可见光镶嵌图像和红外镶嵌图像;
步骤2:提取可见光镶嵌图像和红外镶嵌图像的共性特征进行图像配准;
步骤3:分别对可见光配准图像和红外配准图像进行侦察目标区域预提取,基于预提取区域的显著值融合预提取的侦察目标区域,形成只融合预提取的侦察目标区域融合图像。
2.根据权利要求1所述的多源战场图像快速镶嵌融合算法,其特征在于,所述步骤1具体为:针对多路可见光战场图像和多路红外战场图像,基于多地面控制点校正算法进行地理位姿校正并生成对应四至底图,根据生成的对应四至底图结合地理位姿信息,分别进行图像镶嵌,得到可见光镶嵌图像和红外镶嵌图像。
3.根据权利要求2所述的多源战场图像快速镶嵌融合算法,其特征在于,所述步骤1具体包括:
步骤11:分别接收一组无人机拍摄的具有重叠区域的多路可见光战场图像和多路红外战场图像;
步骤12:根据每幅图像的地理位置信息通过多地面控制点校正算法分别对可见光战场图像和红外战场图像进行几何校正,确定每幅图像的地理位姿;
步骤13:根据校正后的所有图像的地理位姿确定所有图像的最大外接矩形,并生成对应四至底图,四至底图要求每个像素值设为0,并根据地理位姿信息,将校正后的图像镶嵌在四至底图上,完成同一时刻接收的无人机蜂群回传的具有重叠区域的子图像的镶嵌;
步骤14:重复步骤13完成下一时刻接收的无人机蜂群回传的具有重叠区域的子图像的镶嵌,并将镶嵌图像与上一时刻的镶嵌图像进行再次镶嵌,直至生成足够大的战场图像。
4.根据权利要求3所述的多源战场图像快速镶嵌融合算法,其特征在于,所述步骤12中,通过多地面控制点校正算法分别对可见光战场图像和红外战场图像进行几何校正具体包括:
选取无人机拍摄图像上的四个顶点、图像每条边上的中心点和图像中心点共计9个点作为多地面控制点;
将所选择的9个GCP的坐标代入以下公式:
式中aij,bij为多项式系数,N为多项式系数个数,N=9,(u,v)为原始图像像元点坐标,(x,y)为校正后图像像元点坐标。
5.根据权利要求1所述的多源战场图像快速镶嵌融合算法,其特征在于,所述步骤2具体为:对得到的可见光镶嵌图像和红外镶嵌图像分别进行Canny边缘检测,提取边缘图像的加速稳健特征点,完成可见光镶嵌图像和红外镶嵌图像的配准。
6.根据权利要求5所述的多源战场图像快速镶嵌融合算法,其特征在于,所述步骤2具体包括:
步骤21:对得到的可见光镶嵌图像和红外镶嵌图像分别进行Canny边缘检测,分别得到边缘图;
步骤22:针对边缘图像素点构建黑塞矩阵,进行加速稳健特征点检测,确定特征点的主方向;
步骤23:分别在两幅边缘图上构建加速稳健特征点描述子,采用快速近似最近邻搜索算法完成特征点匹配,得到特征点之间的对应关系。
7.根据权利要求6所述的多源战场图像快速镶嵌融合算法,其特征在于,所述步骤2中,Canny边缘检测具体包括:采用高斯函数的任意方向的一阶导数平滑图像;计算平滑后的图像的梯度幅值和方向,采用非极大值抑制技术来抑制局部区域的干扰值;设定高低阈值去除虚假边缘,连接真实边缘。
8.根据权利要求1所述的多源战场图像快速镶嵌融合算法,其特征在于,所述步骤3具体为:对可见光配准图像和红外配准图像进行侦察目标区域预提取,分别计算红外/可见光配准图像预提取区域的显著值及其对应的可见光/红外配准图像区域的显著值作为融合权重并分别均匀分割,仅对分割子区域进行线性加权得到只融合预提取的侦察目标区域融合图像。
9.根据权利要求8所述的多源战场图像快速镶嵌融合算法,其特征在于,所述步骤3具体包括:
步骤31:分别对红外配准图像和可见光配准图像进行傅里叶变换的得到频谱图;
步骤32:对红外配准图像频谱图幅频响应进行均值平滑,将平滑后的幅频响应与原始幅频响应作差,得到红外图像频谱残留;对可见光配准图像频谱图幅频响应进行均值平滑,将平滑后的幅频响应与原始幅频响应作差,得到可见光图像频谱残留;
步骤33:对频谱残留作逆傅里叶变换得到显著图,提取红外配准图像和可见光配准图像可能包含侦察目标的区域作为预提取区域;
步骤34:分别计算红外配准图像预提取区域的显著值及其对应的可见光图像区域的显著值作为融合权重;分别计算可见光配准图像预提取区域的显著值及其对应的红外图像区域的显著值作为融合权重;
步骤35:将提取得到的红外配准图像目标区域与对应可见光配准图像区域均匀分割成M块;将提取得到的可见光图像目标区域与对应红外配准图像区域均匀分割成M块,M取值为2≤M≤Sum的正整数,Sum为该块区域的像素数之和,M越大,融合程度越高;
步骤36:对分割子区域进行线性加权得到只融合预提取的侦察目标区域融合图像。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于航天时代飞鸿技术有限公司;中国航天电子技术研究院,未经航天时代飞鸿技术有限公司;中国航天电子技术研究院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011387589.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。