[发明专利]一种基于空间变换的红外与可见光融合方法

说明书

本发明公开一种基于空间变换的红外与可见光融合方法，包括如下步骤：S1：建立空间变换关系库；S2：根据被检测物体和相机的距离调整镜头与成像面之间的距离镜头信息和图片信息调参，并获取红外和可见光图像；S3：计算两个相机成像面的对应关系；S4：对图片进行融合并获取融合图片。本发明利用射影变换能够克服传统可见光与红外融合的计算量大的问题，但当红外和可见光相机镜头与成像面位置发生相对变化后原射影变换矩阵失效，因此本发明能够解决这一问题，而且由于红外和可见光图像是通过空间变化得来的，融合不会出现匹配率不高和融合存在鬼影等现象。

技术领域

本发明涉及光学技术领域，特别涉及一种基于空间变换的红外与可见光融合方法。

背景技术

在可见光与红外融合中，由于传感器之间的成像方法和成像平台的差异，即使同时从同一区域角度拍摄红外图像和可见光图像，红外图像和可见光图像之间也存在巨大差异，这使得与红外和可见图像匹配更加困难。首先，成像原理的区别在于具有不同内在特征的光谱不同波段的红外和可见光。可见光图像比例的灰色值由对象表面的反向速率和阴影决定，而红外线则由对象表面的反射率和温度决定。特别是，在温差的影响下，红外图像具有较高的动态范围。其次，由于红外和可见光镜头同时从同一区域拍摄时不能处于完全相同的位置，因此两者之间的透视会存在一定差异，这将导致图像的几何失真，从而难以及时估计模型的参数。

基于特征的配准红外可见光融合的方法是从红外与可见光图像中分别抽取共有特征，在特征空间寻找模型变换参数，也是目前红外和可见光图像配准的研究热点。从特征提取可分为点特征、线特征和区域特征。目前基于特征配准的图像融合方式大多都不尽人意，由于红外图像和可见光图像的分辨率不同，导致图像配准过程中匹配不精确和匹配存在鬼影等问题。

基于射影变换的红外和可见光融合方法仅依靠空间变换实现了像素级的匹配，能够有效的解决匹配复杂、精度不高和存在鬼影问题。但是，很多情况下需要拍摄不同距离的对象，此时需要调整镜头和成像面之间的位置关系(对焦)，受限于射影变换原理，当图像采集设备的镜头和成像面相对位置关系发生变化后射影变换的对应关系也相应失效。

发明内容

针对基于特征点匹配的红外图像和可见光融合的过程中计算量大、配准存在误差、匹配存在鬼影和基于射影变换的方法对焦后空间变换失效的问题，本发明提供一种基于空间变换的红外与可见光融合方法，此方法适用于可对焦成像系统。

为实现上述目的，本发明的具体方案如下：

一种基于空间变换的红外与可见光融合方法，包括如下步骤：

S1：建立空间变换关系库；

S2：根据被检测物体和相机的距离调整镜头与成像面之间的距离镜头信息和图片信息调参，并获取红外和可见光图像；

S3：计算两个相机成像面的对应关系；

S4：对图片进行融合并获取融合图片。

优选地，所述步骤S1、S2中，获取红外和可见光图像的方法为，使用参数一致的红外镜头和可见光镜头。

优选地，所述红外镜头和可见光镜头需要保持一致的硬件参数，包括焦距和分辨率。

优选地，所述步骤S2中，根据镜头信息和图片信息调参的方法为，测距结果对镜头的位置进行调参。

优选地，所述步骤S4中，对图片进行融合的方法为，加权平均法、羽化算法，绝对值最大算法、或拉普拉斯金字塔融合算法方法。

优选地，所述步骤S4中，对图片进行融合的方法采用加权平均法。

采用本发明的技术方案，具有以下有益效果：