一种多波段成像及融合方法技术

本发明专利技术涉及一种多波段成像及融合方法，属于缺陷识别技术，解决了现有技术中图像采集成功率低的问题。方法包括；利用三通道成像单元对目标进行可见光、紫外光、红外光成像，得到可见图像、紫外图像、红外图像；获取可见图像、紫外图像、红外图像的清晰度函数，并基于各图像的图像清晰度函数采用改进的变步长爬山算法获取三通道成像单元的聚焦位置；获取聚焦位置处清晰的可见、紫外、红外图像；基于清晰的可见、紫外、红外图像采用融合算法进行融合，得到融合后的图像。实现了成像图像采集成功率低、图像融合度低的问题。图像融合度低的问题。图像融合度低的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种多波段成像及融合方法


[0001]本专利技术涉及缺陷识别
，尤其涉及一种多波段成像及融合方法。

技术介绍

[0002]在现代电力系统中，变电站作为电能传输和分配的重要节点，其安全运行对电网的稳定性和可靠性具有至关重要的作用。然而，变电站设备的缺陷或故障可能会导致电力系统的故障和停电，对社会经济造成严重影响。因此，对变电站设备进行缺陷识别和预测具有重要意义。传统的变电站设备巡检和维护方法主要依靠人工实施，效率低、成本高、易出现漏检或误判等问题。
[0003]现有技术中，有采用相机对变电站进行成像，通过获取的图像来识别缺陷的技术，但当运动的距离超出镜头的景深时，图像就会变得模糊不清，聚焦变得不清楚，处于离焦状态，影响对目标的识别和检测。
[0004]现有的聚焦算法所需的聚焦时间长，不利于快速跟踪变电站图像，从而不利于缺陷检测。另外，现有技术中在聚焦的过程中，由于成像系统处于变电站周围，成像环境不好，图像往往存在噪声，尤其是红外图像，在图像清晰度函数曲线中除最大峰值外，还有因噪声引起的多个小峰，传统的爬山算法往往将此小峰误认为是顶峰，因而使得聚焦位置不准确，成像不清晰。容易将极大值作为最清晰的位置，从而造成“伪峰值”的状态，进而错过最佳的聚焦位置。
[0005]目前对于多波段图像融合方面，采用的主要思想是将图像比喻为金字塔结构，通过分解源图像获得不同频带结构上的子图像。但是传统的金字塔分解过程中会产生采样频率高于信号最高频率两倍，从而影响最终多光谱输出图像融合的细节，使得图像融合度较低。<br/>
技术实现思路

[0006]鉴于上述的分析，本专利技术实施例旨在提供一种多波段成像及融合方法，用以解决现有成像方法及融合方法中聚焦速度慢、由于聚焦位置不准确导致的成像清晰度低、图像融合度低的问题。
[0007]本专利技术实施例提供了一种多波段成像及融合方法，所述方法包括；
[0008]利用三通道成像单元对目标进行可见光、紫外光、红外光成像，得到可见图像、紫外图像、红外图像；
[0009]获取可见图像、紫外图像、红外图像的清晰度函数，并基于各图像的图像清晰度函数采用改进的变步长爬山算法获取三通道成像单元的聚焦位置；
[0010]获取聚焦位置处清晰的可见、紫外、红外图像；
[0011]基于清晰的可见、紫外、红外图像采用融合算法进行融合，得到融合后的图像。
[0012]可选地，所述三通道成像单元包括可见光成像通道、红外光成像通道和紫外光成像通道；每个成像通道均采用改进的变步长爬山算法获取各成像通道的聚焦位置。
[0013]可选地，所述采用改进的变步长爬山算法获取各成像通道的聚焦位置，包括：
[0014]S11、获取成像通道当前位置处的图像；
[0015]S12、计算图像的清晰度函数值F，控制成像通道向前连续移动两个大步长D，获取每次移动步长后的位置的图像，并计算得到清晰度函数值分别为F1、F2；
[0016]S13、判断F、F1、F2是否满足F&lt;F1&lt;F2；
[0017]S14、若满足，则退回到步长F所在位置，以小步长d为基准，采用改进的爬山算法精确寻找聚焦位置；若不满足，则将F更新为F1，F1更新为F2，继续向前移动一个大步长D，获取移动后位置的图像，并计算得到清晰度函数值作为F2，返回步骤S13。
[0018]可选地，所述采用改进的爬山算法精确寻找聚焦位置，包括：
[0019]S21、获取初始位置处的图像，并计算得到图像清晰度函数值F3；
[0020]S22、以小步长d向前移动，获取每次移动后的图像并计算清晰度函数值直至移动到一个位置处对应的图像清晰度函数F4小于前一次移动后位置处的清晰度函数；
[0021]S23、得到F4后，再继续向前连续移动n个步长，得到每次移动后的图像并计算清晰度函数值F51……
F5
n
；
[0022]S24、若F4&gt;F51&gt;
…
&gt;F5
k
&gt;
…
&gt;F5
n
,则以更小的步长d0向后移动，直至找到精确的峰值，其中1&lt;k&lt;n，否则转入步骤S22。
[0023]可选地，所述清晰度函数可以采用方差函数、Roberts函数或者Sobel算子函数中的任意一种。
[0024]可选地，在计算清晰度函数时，在同一成像位置处连续获取N幅图像，计算出每幅图像的清晰度函数值后，计算N幅图像的平均值作为该成像位置处的清晰度函数值，其中所述N取值为2
‑
4。
[0025]可选地，在计算每幅图像清晰度函数时，从整幅图像中截取中间位置处的图像，计算中间位置处图像的清晰度函数作为整个图像的清晰度函数值。
[0026]可选地，所述融合算法包括：
[0027]将清晰的可见、紫外、红外图像均分解为高斯塔；
[0028]基于各图像的高斯塔生成各图像的拉普拉斯金字塔；
[0029]对可见、紫外、红外图像的拉普拉斯金字塔图像进行融合，得到融合后的各层拉普拉斯金字塔图像；
[0030]对融合后的各层拉普拉斯图像，从顶层至底层逐层迭代，得到最终的融合图像。
[0031]可选地，采用下述公式进行迭代：
[0032][0033]其中，G
n
为第n层高斯金字塔，LP
n
为第n层拉普拉斯金字塔，是第n+1层图像G
n+1
通过内插提高信息采样率后得到4倍放大的图像。
[0034]可选地，在得到可见图像、紫外图像、红外图像之后，获取可见图像、紫外图像、红外图像的清晰度函数之前，还包括如下步骤：
[0035]对可见图像、紫外图像、红外图像进行场景配准和几何矫正处理，使三波段图像的像素点对齐，保证输出时得到相同的场景信息。
[0036]与现有技术相比，本专利技术至少可实现如下有益效果之一：
[0037]1、采用三通道成像单元对目标进行可见光、紫外光、红外光成像，得到可见图像、紫外图像和红外图像；通过对可见、红外、紫外图像清晰度的计算并基于改进的变步长爬山算法获取三通道成像单元的聚焦位置，根据聚焦位置得到清晰成像的可见、紫外、红外图像，并基于此进行融合得到融合后的图像，由此可以达到实现快速聚焦，获得清晰图像的目的。
[0038]2、本专利技术通过采用三通道进行分别对可见光、红外光和紫外光进行成像，并通过计算各波段图像的清晰度函数对各自成像通道单独找聚焦位置，通过聚焦位置找到各通道成像清晰的聚焦位置，实现了各通道分别进行聚焦，三通道互不干扰，保证成像清晰。
[0039]3、为了缩短聚焦时间，加快聚焦速度，采用从整幅图像中截取中间位置处的图像，计算中间图像处图像的清晰度函数作为整个图像的清晰度函数值，并在此基础上通过采用改进的变步长爬山算法，通过先采本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多波段成像及融合方法，其特征在于，所述方法包括；利用三通道成像单元对目标进行可见光、紫外光、红外光成像，得到可见图像、紫外图像、红外图像；获取可见图像、紫外图像、红外图像的清晰度函数，并基于各图像的图像清晰度函数采用改进的变步长爬山算法获取三通道成像单元的聚焦位置；获取聚焦位置处清晰的可见、紫外、红外图像；基于清晰的可见、紫外、红外图像采用融合算法进行融合，得到融合后的图像。2.根据权利要求1所述的多波段成像及融合方法，其特征在于，所述三通道成像单元包括可见光成像通道、红外光成像通道和紫外光成像通道；每个成像通道均采用改进的变步长爬山算法获取各成像通道的聚焦位置。3.根据权利要求2所述的多波段成像及融合方法，其特征在于，所述采用改进的变步长爬山算法获取各成像通道的聚焦位置，包括：S11、获取成像通道当前位置处的图像；S12、计算图像的清晰度函数值F，控制成像通道向前连续移动两个大步长D，获取每次移动步长后的位置的图像，并计算得到清晰度函数值分别为F1、F2；S13、判断F、F1、F2是否满足F&lt;F1&lt;F2；S14、若满足，则退回到步长F所在位置，以小步长d为基准，采用改进的爬山算法精确寻找聚焦位置；若不满足，则将F更新为F1，F1更新为F2，继续向前移动一个大步长D，获取移动后位置的图像，并计算得到清晰度函数值作为F2，返回步骤S13。4.根据权利要求3所述的多波段成像及融合方法，其特征在于，所述采用改进的爬山算法精确寻找聚焦位置，包括：S21、获取初始位置处的图像，并计算得到图像清晰度函数值F3；S22、以小步长d向前移动，获取每次移动后的图像并计算清晰度函数值直至移动到一个位置处对应的图像清晰度函数F4小于前一次移动后位置处的清晰度函数；S23、得到F4后，再继续向前连续移动n个步长，得到每次移动后的图像并计算清晰度函数值F51……
F5
n
；S24、若F4&gt;F51&gt;
…
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【专利技术属性】
技术研发人员：颜楠楠，冯建峰，苏磊，薛向阳，雷兴，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：