一种双载荷遥感图像融合方法技术

本发明专利技术公开一种双载荷遥感图像融合方法，一：采集相同时刻、相同场景的红外图像和可见光图像；二：获得可见光图像的背景均值参数value；三：对可见光图像进行目标检测获得目标切片；四：依据目标切片的图像坐标得到目标的物理位置；五：依据目标的物理位置得到目标在红外图像上的图像坐标，且以该坐标为中心，截取包含目标的图像块F；六：根据参数value设定阈值P，在图像块F中统计像素点灰度值大于P的像素点个数N；当像素点个数N处于设定数值区间且大于P的像素点分布集中，则目标切片为真实目标，当像素点个数N大于设定的数值区间的右端值，则目标切片为真实目标；本发明专利技术能够降低光学图像目标检测中的虚警率，提高目标检测率。

A dual load remote sensing image fusion method

The invention discloses a dual load remote sensing image fusion method, one: acquisition of the infrared image and visible light image of the same time and the same scene; two: obtain the background mean parameter value of the visible light image; three: target detection of the visible light image to get the target slice; four: to get the object according to the image coordinates of the target slice. The physical location of the target; five: the image coordinates of the target in the infrared image are obtained according to the physical location of the target, and the image block F containing the target is intercepted with the coordinates as the center; six: the threshold value P is set according to the parameter value, and the number of pixels of the pixel point gray value is larger than the P number N in the image block, and the number N in the pixel point is in the set. The target slice is the real target, and the target slice is the real target when the number of pixels is larger than the right end value of the set numerical interval, and the target slice is the real target. The invention can reduce the false alarm rate in the optical image target detection and improve the detection rate of the target.

【技术实现步骤摘要】
一种双载荷遥感图像融合方法
本专利技术属于遥感图像检测的
，具体涉及一种双载荷遥感图像融合方法。
技术介绍
由于载体环境复杂，目标信息有着明显的多样性和不确定性，而单一遥感信息源提供的信息具有局限性，难以获得场景的准确描述。综合利用高分辨率可见光、红外图像与其它信息实现时间敏感目标(飞机、船只、车辆等)的精确检测识别能力是高分辨率图像目标检测识别技术的重要发展方向。目前的同光学综合卫星，可见光和红外成像设备是同光轴的，这为两类图像的融合提供了基础。在红外图像中，目标如船只、飞机、车辆等相对于背景区域对比度明显，目标的轮廓信息更加凸显，而在可见光中目标容易受到涂装与背景干扰，不利于目标候选区提取；红外图像中，时敏目标在局部背景中具有较强的显著性，即目标在局部范围内与背景有较大差异。可见光图像中目标信息丰富、轮廓精确、纹理特征明显，但不能夜间工作，无伪装识别能力；红外数据具有光照条件不相关、不间断观测、测量精度高、目标识别能力强等优点，但图像背景模糊由于各数据源的成像机理不同，图像间具有较大的特征差异，对多源数据进行融合处理，结合不同载荷对目标特征的表达优势，充分挖掘目标的潜在差异，通过优势互补和去除冗余信息，提升检测识别的效率和精度。对多源信息利用融合进行综合处理，从而获得对同一事物或目标的更客观、更本质的认识，在目标检测识别中，可大大减少云虚警的干扰，从而增加云下目标检测识别能力，降低碎云带来的高虚警率。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种双载荷遥感图像融合方法，能够降低光学图像目标检测中的虚警率，提高目标检测率。实现本专利技术的技术方案如下：一种双载荷遥感图像融合方法，包括以下步骤：步骤一：采集相同时刻、相同场景的红外图像和可见光图像；步骤二：对可见光图像进行处理，获得图像的背景均值参数value；步骤三：对可见光图像进行目标检测，获得目标切片；步骤四：依据目标切片的图像坐标定位解算得到目标的物理位置；步骤五：依据目标的物理位置定位解算得到目标在红外图像上的图像坐标，且以该坐标为中心，截取包含真实目标的图像块F；步骤六：根据背景均值参数value设定阈值P，在图像块F中，统计像素点灰度值大于阈值P的像素点个数N；当像素点个数N处于设定的数值区间且大于阈值P的像素点分布集中，则认为所述目标切片为真实目标，当像素点个数N大于设定的数值区间的右端值，则认为所述目标切片为真实目标，否则为虚警。进一步地，所述图像块F的截取尺寸所需考虑的影响因素包括：步骤四和步骤五中的定位解算的误差、采集红外图像和可见光图像的时间差所导致的目标移动范围以及目标本身尺寸。进一步地，针对所述数值区间根据所检测目标的本身尺寸确定。进一步地，所述阈值P为：P＝value-5进一步地，对于所述大于阈值P的像素点分布集中与否的判断，具体为：将图像块F的区域不重叠的均匀划分为小块，若某小块中存在大于阈值P的像素点则该小块被标记，统计被标记小块的个数T，当T小于某一设定值时，则认为大于阈值P的像素点分布集中，否则认为大于阈值P的像素点分布分散。有益效果：1、本专利技术综合利用可见光图像提供的目标纹理信息、与红外图像提供的目标辐射特性信息，优势互补，通过相应的融合策略达到降低目标虚警率与提高目标识别率的目的。2、本专利技术通过红外与可见光融合使用，可提升白天情况下弱暗对比目标的检测能力，可实现在极端条件下对目标进行观测，从而实现全天候目标检测识别能力。3、本专利技术综合考虑各方面影响图像块F截取尺寸的因素，能够确保目标存在于图像块F中。4、本专利技术根据目标尺寸决定素点个数N设定的数值区间能够较为高效地剔除虚警。附图说明图1为专利技术流程图。具体实施方式下面结合附图并举实施例，对本专利技术进行详细描述。本专利技术提供了一种双载荷遥感图像融合方法，参照图1的流程图，包括以下步骤：步骤一：采集相同时刻、相同场景的红外图像和可见光图像；步骤二：对步骤一采集到的可见光图像进行处理，获得图像的背景均值参数value；步骤三：使用目标检测算法，对步骤一采集到的可见光图像进行目标检测，获得目标切片，进而得到目标的位置信息；步骤四：依据步骤三获得的目标位置信息，定位解算获取目标的物理位置，即目标的经纬度；步骤五：依据目标的物理位置获得目标在红外图像上的图像坐标，且以该坐标为中心，截取一定大小的包含目标的图像块F，图像块F的尺寸为128×128像素，该图像块的大小由以下因素决定：1：依据步骤三中获得的目标切片得到目标的位置信息，该位置信息为目标位置的图像坐标，在步骤四中，由目标的位置信息，定位解算得到目标的物理经纬度坐标，这个过程中由于定位解算，会产生一定的误差e1；在步骤五中，依据目标的经纬度，进行定位解算的逆过程，在红外图像中找到目标的图像坐标，这个过程中，由于定位解算，也会产生一定的误差e2；2：本专利技术要求输入数据为相同时刻，相同场景的光学图像与红外图像，但实际拍摄中，搭载光学成像与红外成像双载荷的成像设备，进行拍摄时是先进行光学成像，再进行红外成像，两种载荷成像间存在时间差，在这段时间内，目标会进行移动，应该考虑目标的移动距离S，计算公式如下：S＝V×T(1)其中，S为目标移动的距离，V表示目标的移动速度，T表示两种成像的时间间隔，默认目标匀速移动；3：目标本身具有一定的大小，不是图像中的一个点，而是很多像素点，因而需考虑目标大小的因素；综合分析上述三种因素，最终决定了图像块F的尺寸为128×128像素；步骤六：根据背景均值参数value设定阈值P，在图像块F中，统计像素点灰度值大于阈值P的像素点个数N；当像素点个数N处于设定的数值区间且大于阈值P的像素点分布集中，则认为所述目标切片为真实目标，当像素点个数N大于设定的数值区间的右端值，则认为所述目标切片为真实目标，否则为虚警。针对所述数值区间根据所检测目标的本身尺寸确定。对于所述大于阈值P的像素点分布集中与否的判断，具体为：当像素点个数N处于设定的数值区间内，将图像块F的区域不重叠的均匀划分为小块，若某小块中存在大于阈值P的像素点则该小块被标记，统计被标记小块的个数T，当T小于某一设定值时，则认为大于阈值P的像素点分布集中，否则认为大于阈值P的像素点分布分散。阈值的选取：阈值P是在背景均值value的基础上，上下浮动k的结果，即：P＝value+k(2)通过大量数据的试验，确定k的具体数值，验证得到k的值为-5，所以设定的阈值P为：P＝value-5(3)统计图像块F中像素点的灰度值大于固定阈值P的像素点个数N，由于检测目标本身的大小，当N<8时，目标太小，不符合检测要求，判断为虚警；当8≤N≤16时，需要进一步进行判断；当N>16时，判断为目标；当大于阈值P的像素点个数8≤N≤16时，将图像块F中128×128的区域不重叠的均匀划分为4×4的小块，查看每个4×4的小块,如果4×4小块的16个数中存在大于阈值P的像素点就进行计数，称为该4×4的小块被点亮，统计当前128×128的区域中有多少个4×4小块被点亮，点亮的个数为T；当T<4时，大于阈值P的像素点分布比较集中，符合目标的状态，认为是目标；当T≥4时，大于阈值P的像素点分布很分散，认为是虚警剔除；将最终判断结果进行输出本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种双载荷遥感图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：采集相同时刻、相同场景的红外图像和可见光图像；步骤二：对可见光图像进行处理，获得图像的背景均值参数value；步骤三：对可见光图像进行目标检测，获得目标切片；步骤四：依据目标切片的图像坐标定位解算得到目标的物理位置；步骤五：依据目标的物理位置定位解算得到目标在红外图像上的图像坐标，且以该坐标为中心，截取包含目标的图像块F；步骤六：根据背景均值参数value设定阈值P，在图像块F中，统计像素点灰度值大于阈值P的像素点个数N；当像素点个数N处于设定的数值区间且大于阈值P的像素点分布集中，则认为所述目标切片为真实目标，当像素点个数N大于设定的数值区间的右端值，则认为所述目标切片为真实目标，否则为虚警。

【技术特征摘要】
1.一种双载荷遥感图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：采集相同时刻、相同场景的红外图像和可见光图像；步骤二：对可见光图像进行处理，获得图像的背景均值参数value；步骤三：对可见光图像进行目标检测，获得目标切片；步骤四：依据目标切片的图像坐标定位解算得到目标的物理位置；步骤五：依据目标的物理位置定位解算得到目标在红外图像上的图像坐标，且以该坐标为中心，截取包含目标的图像块F；步骤六：根据背景均值参数value设定阈值P，在图像块F中，统计像素点灰度值大于阈值P的像素点个数N；当像素点个数N处于设定的数值区间且大于阈值P的像素点分布集中，则认为所述目标切片为真实目标，当像素点个数N大于设定的数值区间的右端值，则认为所述目标切片为真实目标，否则为虚警。2.如权利要求1所述的一种双载荷...

【专利技术属性】
技术研发人员：高立宁，赵艳霞，王玉婷，梁若飞，
申请(专利权)人：北京理工雷科电子信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11