[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

说明书

本发明公开了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，属于图像处理、计算机视觉领域。该方法包括，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；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；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。本发明技术方案统筹算法性能和适应性，提出了一种无人机蜂群协同侦察下的战场图像快速镶嵌融合算法，解决了无人机蜂群侦察系统中战场图像快速获取的诸多问题。

技术领域

本发明涉及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，属于图像处理、计算机视觉领域。

背景技术

无人机蜂群作战系统与传统高性能、高成本的单机作战平台相比，具有低成本、高效能、隐蔽性强、任务可靠性高和高饱和度攻击等优势，可通过“以量致胜、以廉抵耗、以智增效”的方式，满足未来复杂战场上在高对抗、高威胁环境下的机动灵活、精准智能和任务多样的作战需求，然而无人机蜂群作战环境较为复杂，战场态势瞬息万变，充分利用无人机蜂群多类型载荷协同侦察、多视角图像协同拍摄的方式快速获取大范围、全方位战场图像，深度感知战场态势，为无人机蜂群协同控制和智能规划提供辅助信息，是实现无人机蜂群取得作战胜利的关键。

无人机蜂群协同侦察下的战场图像快速镶嵌融合算法以同源图像镶嵌技术与多源图像融合技术为基础，通过在线获取无人机拍摄的多角度侦察图像，以经纬度为基准对侦察图像进行校正与镶嵌，将镶嵌后的多源图像进行配准与融合，获取多维度、全方位的战场图像。无人机蜂群协同侦察过程中，以每架无人机的光电载荷侦察为例，光电侦察载荷将获取的图像数据经链路回传，单架无人机受拍摄角度和拍摄区域的限制，所拍摄的图像具有局限性和片面性，不能充分获取战场信息，将每架无人机回传的同源图像按照经纬度信息和图像特征进行校正，并将校正后的图像依次镶嵌在底图上，如此，不仅可对同一时刻的不同架次的无人机回传图像进行图像镶嵌，还可对不同时刻的镶嵌底图进行再次镶嵌，全方位获取侦察图像。同时，受光照、气候条件和成像机理的限制，单源传感器拍摄的图像具有一定的局限性，导致目标的误判和漏判，以光电载荷获取的可见光图像与红外图像为例，采用多源图像像素级融合技术将镶嵌后的可见光图像与红外图像进行预处理、图像配准、权重计算、图像融合等一系列处理，提高融合的可靠性和精度，多维度丰富图像信息，增加图像的清晰度、对比度和目标可识别性。

然而，可见光图像与红外图像由于成像机理不同，其图像特征也有较大差异，需要针对可见光图像与红外图像进行共性处理，提取共性特征以完成可见光图像与红外图像在同一坐标系下的配准；同时，图像信息具有无序性和分布多样性的特点，包含有大量冗余信息，真正的侦察目标区域却只占少数，而且目标所占像素数不多，占整个图像比例较小，将整幅图像参与到融合处理中势必会加大算法计算量，造成融合系统运行效率低和侦察目标区域融合后的特征或对比度不明显等现象，不适用于实际侦察任务中的准确性要求。

综上所述，在无人机蜂群侦察图像处理系统中，战场图像快速获取技术目前面临以下问题：

1)多架无人机航拍侦察过程中，多架无人机所拍摄图像的视角或视场各不相同，成像区域具有较大片面性和重叠性，不利于后续处理；

2)受光照、气候条件和成像机理的限制，单源传感器拍摄的图像具有一定的局限性，不能完全体现战场目标信息；

3)多源图像的图像特征有较大差异，单一特征难以完成可见光图像与红外图像在同一坐标系下的配准；

4)镶嵌图像包含有大量冗余信息，真正的目标区域却只占少数，而且目标区域所占像素数不多，占整个图像比例较小，将整幅图像参与到融合处理中势必会加大算法计算量；

5)将整幅图像参与到融合处理中，融合算法没有目标性和针对性，融合图像中的无人机蜂群重点侦察的目标区域没有太高的区分度和可识别性。