一种结合红外摄像的微光图像中热源干扰去除方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及摄像的技术领域，特别是涉及一种结合红外摄像的微光图像中热源干扰去除方法及系统，其在不同环境下，通过数码模块作为主摄像头与辅摄像头红外热成像模块进行配合，或与辅摄像头微光模块进行配合，也可与辅摄像头红外热成像模块和微光模块同时进行配合完成摄像，再对图像进行融合，形成清晰图像，减少不同环境对单个摄像头拍摄效果的影响，提高拍摄效果，并且在拍摄过程中，深度学习处理模块根据数码模块拍摄的图像分析图像中物体亮度对微光模块的影响程度，使防强光模块对微光模块进行遮挡，减少微光模块的损坏；包括：显示模块、控制模块、图像处理模块、深度学习处理模块、数码模块、红外热成像模块、微光模块和防强光模块。光模块。光模块。

【技术实现步骤摘要】
一种结合红外摄像的微光图像中热源干扰去除方法及系统


[0001]本专利技术涉及摄像的
，特别是涉及一种结合红外摄像的微光图像中热源干扰去除方法及系统。

技术介绍

[0002]红外热成像摄像机，是一种通过接受物体发出的红外线来显示的摄像机，如公告号为CN208638465U的专利技术专利中公开的一种自动调焦红外热成像摄像机，其主要由镜头、红外探测器和散热板等部件组成，其在使用时虽然可以对热源进行显示，但是在漆黑环境下，不方便对周围环境进行摄像，并且在对多个相近的热源进行摄像时，容易出现图像模糊，多个热源相互粘连的情况；微光摄像机，是微光下工作的高灵敏度电视摄像机，如公告号为CN209560248U的专利技术专利中公开的一种船用微光摄像机，其主要由摄像机本体、进气管、出气管和安放箱等结构组成，虽然可以在黑夜拍出周围环境，但是容易受到周围环境因素影响，并且在缺少光源的情况下，容易出现拍摄不清的情况，如在阴影下的人，并且容易受到强光的干扰，严重时容易使得光电阴极烧坏；所以为解决上述问题，本专利技术提出一种结合红外摄像的微光图像中热源干扰去除方法及系统。

技术实现思路

[0003]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种在不同环境下，通过数码模块作为主摄像头与辅摄像头红外热成像模块进行配合，或与辅摄像头微光模块进行配合，也可与辅摄像头红外热成像模块和微光模块同时进行配合完成摄像，再对图像进行融合，形成清晰图像，减少不同环境对单个摄像头拍摄效果的影响，提高拍摄效果，并且在拍摄过程中，深度学习处理模块根据数码模块拍摄的图像分析图像中物体亮度对微光模块的影响程度，使防强光模块对微光模块进行遮挡，减少微光模块的损坏的一种结合红外摄像的微光图像中热源干扰去除方法及系统。
[0004]本专利技术的一种结合红外摄像的微光图像中热源干扰去除方法及系统，包括：显示模块：对拍摄的图像进行显示，并且辅助控制模块使用户对图像处理模块、深度学习处理模块、数码模块、红外热成像模块和微光模块进行控制；控制模块：对图像处理模块、深度学习处理模块、数码模块、红外热成像模块和微光模块进行控制；图像处理模块：对数码模块、红外热成像模块和微光模块相互搭配拍摄出的图像进行融合处理，形成清晰的图像；深度学习处理模块：根据数码模块拍摄出的图像分析图像中物体亮度对微光模块的影响程度；数码模块：作为主摄像头对指定区域进行普通拍摄；
红外热成像模块：作为辅摄像头对指定区域进行拍摄，对区域中带有温度的物体、人或动物进行凸出显示；微光模块：作为辅摄像头利用周围微弱的光，对指定区域进行拍摄，对物体、人或动物的轮廓进行凸出显示；防强光模块：根据深度学习处理模块的分析，对微光模块进行遮挡，减少强光对微光模块的伤害。
[0005]优选的，所述图像处理模块包括：图像处理单元：通过语义分割算法和智能区域平滑算法对图像进行优化，并将主摄像头与辅摄像头拍摄的图像进行融合，形成清晰图像；储存模块：对清晰的图像进行储存。
[0006]优选的，所述深度学习处理模块包括：普通拍摄处理单元：通过对数码模块拍摄的普通图像进行分析处理，判断普通图像中物体亮度对微光模块的影响程度；清晰图像处理单元：对清晰图像进行分析处理，判断清晰图像中物体、人或动物的危险程度；警报模块：清晰图像处理单元危险程度超出预设值后，发出警报提醒用户。
[0007]优选的，所述防强光模块包括：支撑机构：由两组环形框架组成，两组环形框架之间转动连接，左侧环形框架固定于支撑面上，右侧的环形框架外表面设置有若干轮齿，并且若干轮齿的中部均设置有限位槽；驱动装置：由正反转电机、齿轮、橡胶带、支撑板和限位板组成，齿轮安装于正反转电机的输出轴上，并且齿轮与右侧环形框架上的轮齿啮合连接，橡胶带的一端通过支撑板固定于右侧的环形框架上，另一端固定于右侧的环形框架下方的支撑面上，限位板固定于右侧的环形框架的前方，正反转电机、齿轮和橡胶带配合为支撑机构提供动力，方便支撑机构对偏振片进行旋转；偏振片：设置有两组，对强光进行过滤，减少强光对微光模块的伤害。
[0008]优选的，所述深度学习处理模块使用的框架为PyTorch，使用的神经网络为卷积神经网络。
[0009]优选的，所述右侧环形框架旋转90
°
后，再通过两组偏振片相互配合对光线完全遮挡。
[0010]优选的，所述储存模块包括：压缩单元：对清晰图像进行压缩处理，缩小图像的占用空间；储存单元：对压缩后的图像进行定期储存；删除单元：对超出设定期限的图像进行删除。
[0011]优选的，包括以下步骤：S1、通过显示模块和控制模块配合对图像处理模块、深度学习处理模块、数码模块、红外热成像模块和微光模块进行控制；S2、通过数码模块作为主摄像头对指定区域进行普通拍摄，通过红外热成像模块和微光模块作为辅摄像头对指定区域进行拍摄；
S3、通过图像处理模块对数码模块、红外热成像模块和微光模块相互搭配拍摄出的图像进行融合处理，形成清晰的图像，使图像中的带有温度的物体、人或动物进行凸出显示，并且对物体、人或动物的轮廓进行凸出显示；S4、由于支撑机构由两组环形框架组成，两组环形框架之间转动连接，左侧环形框架固定于支撑面上，右侧的环形框架外表面设置有若干轮齿，并且若干轮齿的中部均设置有限位槽；驱动装置由正反转电机、齿轮、橡胶带、支撑板和限位板组成，齿轮安装于正反转电机的输出轴上，并且齿轮与右侧环形框架上的轮齿啮合连接，橡胶带的一端通过支撑板固定于右侧的环形框架上，另一端固定于右侧的环形框架下方的支撑面上，限位板固定于右侧的环形框架的前方，正反转电机、齿轮和橡胶带配合为支撑机构提供动力，方便支撑机构对偏振片进行旋转；偏振片设置有两组，对强光进行过滤，减少强光对微光模块的伤害，所以在拍摄过程中，深度学习处理模块中的普通拍摄处理单元根据数码模块拍摄出的图像分析图像中物体亮度对微光模块的影响程度，之后防强光模块根据深度学习处理模块的分析，打开正反转电机，经齿轮与右侧的环形框架外表面的若干轮齿啮合传动，驱动右侧的环形框架旋转，调节右侧偏振片的角度，使两组偏振片相互配合对不同强度的光进行阻挡，在亮度传感器检测到突然出现的强光亮度超出预设值时，正反转电机自动反向运行，同时通过橡胶带的弹性，使右侧的环形框架快速旋转90
°
，并通过限位板对支撑板进行限位，使两组偏振片相互配合对光亮完全遮挡，减少强光对微光模块的伤害；S5、通过深度学习处理模块中的清晰图像处理单元对清晰图像进行分析处理，判断清晰图像中物体、人或动物的危险程度；S6、清晰图像处理单元危险程度超出预设值后，发出警报提醒用户。
[0012]优选的，深度学习处理模块在使用前，向深度学习处理模块输入足够的样本，并对深度学习处理模块进行设定，使其分析图像时，进行初始化权重网络设置，根据图像的亮度和颜色判断光为强光还是弱光，样本包括大量强光图像和大量弱光图像，根据大量强光图像建立强光图像集，根据大量弱光图像建立弱光图像集，之后通过卷积神经网络根据强光图像集，建立强光图像块集合，根据弱光图像集，建立弱光图像块合集，再根本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种结合红外摄像的微光图像中热源干扰去除系统，其特征在于，包括：显示模块：对拍摄的图像进行显示，并且辅助控制模块使用户对图像处理模块、深度学习处理模块、数码模块、红外热成像模块和微光模块进行控制；控制模块：对图像处理模块、深度学习处理模块、数码模块、红外热成像模块和微光模块进行控制；图像处理模块：对数码模块、红外热成像模块和微光模块相互搭配拍摄出的图像进行融合处理，形成清晰的图像；深度学习处理模块：根据数码模块拍摄出的图像分析图像中物体亮度对微光模块的影响程度；数码模块：作为主摄像头对指定区域进行普通拍摄，并且数码模块上设置有亮度传感器对突然出现的强光亮度进行检测；红外热成像模块：作为辅摄像头对指定区域进行拍摄，对区域中带有温度的物体、人或动物进行凸出显示；微光模块：作为辅摄像头利用周围微弱的光，对指定区域进行拍摄，对物体、人或动物的轮廓进行凸出显示；防强光模块：根据深度学习处理模块的分析，对微光模块进行遮挡，减少强光对微光模块的伤害。2.如权利要求1所述的一种结合红外摄像的微光图像中热源干扰去除系统，其特征在于，所述图像处理模块包括：图像处理单元：通过语义分割算法和智能区域平滑算法对图像进行优化，并将主摄像头与辅摄像头拍摄的图像进行融合，形成清晰图像；储存模块：对清晰的图像进行储存。3.如权利要求1所述的一种结合红外摄像的微光图像中热源干扰去除系统，其特征在于，所述深度学习处理模块包括：普通拍摄处理单元：通过对数码模块拍摄的普通图像进行分析处理，判断普通图像中物体亮度对微光模块的影响程度；清晰图像处理单元：对清晰图像进行分析处理，判断清晰图像中物体、人或动物的危险程度；警报模块：清晰图像处理单元危险程度超出预设值后，发出警报提醒用户。4.如权利要求1所述的一种结合红外摄像的微光图像中热源干扰去除系统，其特征在于，所述防强光模块包括：支撑机构：由两组环形框架（1）组成，两组环形框架（1）之间转动连接，左侧环形框架（1）固定于支撑面上，右侧的环形框架（1）外表面设置有若干轮齿，并且若干轮齿的中部均设置有限位槽；驱动装置：由正反转电机（3）、齿轮（4）、橡胶带（5）、支撑板（7）和限位板（8）组成，齿轮（4）安装于正反转电机（3）的输出轴上，并且齿轮（4）与右侧环形框架（1）上的轮齿啮合连接，橡胶带（5）的一端通过支撑板（7）固定于右侧的环形框架（1）上，另一端固定于右侧的环形框架（1）下方的支撑面上，限位板（8）固定于右侧的环形框架（1）的前方，正反转电机（3）、齿轮（4）和橡胶带（5）配合为支撑机构提供动力，方便支撑机构对偏振片（2）进行旋转；
偏振片（2）：设置有两组，对强光进行过滤，减少强光对微光模块的伤害。5.如权利要求1所述的一种结合红外摄像的微光图像中热源干扰去除系统，其特征在于，所述深度学习处理模块使用的框架为PyTorch，使用的神经网络为卷积神经网络。6.如权利要求4所述的一种结合红外摄像的微光图像中热源干扰去除系统，其特征在于，所述右侧环形框架（1）旋转90
°
后，再通过两组偏振片（2）相互配合对光线完全遮挡。7.如权利要求2所述的一种结合红外摄像的微光图像中热源干扰去除系统，其特征在于，所述储存模块包括：压...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛方俊，蒋先勇，李志刚，魏长江，李财，胡晓晨，税强，曹尔成，
申请(专利权)人：四川三思德科技有限公司，
类型：发明
国别省市：