【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像融合，更具体地说，它涉及基于可见光图像实现红外光图像正射建图的方法及装置。
技术介绍
1、目前的无人机实现红外光图像的正射建图算法，都是基于照片的高重叠率和随机关键特征点检测匹配，通过找到两张图像中的最相似的多个关键特征点，找到最优的关键特征点像素矩阵进行变化和拼接，这种对于图像背景纹理较为复杂的可见光图像集合，效果较好，因为复杂的背景容易产生特征不同的关键点。
2、但是对于光伏组件场巡检场景下的红外光图像，光伏场巡检场景下的大水面背景会呈现色度一致的深蓝色，没有特别的纹理，导致无法生成到足够的特征点来融合红外光图像成为一张地图。
3、故此，目前的无人机正射建图算法在大水面的光伏巡检场景下不可用。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供基于可见光图像实现红外光图像正射建图的方法及装置，解决了因大水面光伏巡检的红外光图像，在建图时因为背景颜色呈深蓝色，无法生成足够用于建图融合的关键特征点，导致地图建图失败或者空洞的问题。
2、本申请的第一方面，提供了一种基于可见光图像实现红外光图像正射建图的方法，方法包括：
3、按照拍摄时间的时间顺序，将光伏组件巡检场景的多组图像划分为多个图像组，其中，每组图像包括一张可见光图像与一张红外光图像，每个图像组包括两组图像；
4、提取每个图像组的两组图像的可见光图像和红外光图像各自的组串轮廓特征，依据组串轮廓特征将每组图像的红外光图像的图像区域以最大重合程度匹配到每组图像的可
5、在匹配后的两张红外光图像的渐晕系数范围内，按照两张可见光图像的特征点集合和旋转角度，融合匹配后的两张红外光图像，获得光伏组件巡检场景的多张子图；
6、融合多张子图，获得光伏组件巡检场景的场景图像。
7、在本申请的第一方面的一种实现方式中，所述每组图像包括的一张可见光图像与一张红外光图像，是由无人机搭载的可见光摄像模组和红外光摄像模组在一个位置同时拍摄的。
8、在本申请的第一方面的一种实现方式中，采用随机特征点建模算法提取可见光图像的特征点集合、旋转角度、中心点的水平渐晕系数和垂直渐晕系数。
9、在本申请的第一方面的一种实现方式中，将匹配后重合的中心点设置为每组图像的可见光图像的渐晕系数，具体为：将可见光图像中心点的水平渐晕系数和垂直渐晕系数设置为匹配后的红外光图像中心点的渐晕系数。
10、在本申请的第一方面的一种实现方式中，融合多张子图，获得光伏组件巡检场景的场景图像，包括：选取多张子图的第二坐标信息为最中心的一张子图作为第一原点图像，根据第一原点图像的第二坐标信息，在多个方位区间下搜索距离第二坐标信息最近的多张第一子图，融合第一原点图像和多张第一子图，获得第一子场景图像；其中每个方位区间都搜索出一张距离第二坐标信息最近的第一子图；
11、将第一子场景图像作为第二原点图像，根据第二原点图像的第三坐标信息，在多个方位区间下搜索除去多张第一子图下的多张子图中，距离第三坐标信息最近的多张第二子图，融合第二原点图像和多张第二子图，获得第二子场景图像；其中每个方位区间都搜索出一张距离第三坐标信息最近的第二子图；
12、在搜索次数为n时，多张子图全部完成搜索，基于当前的搜索次数，以第n子场景图像作为第n原点图像，融合第n原点图像和第n次搜索获得的多张子图，获得光伏组件巡检场景的场景图像；其中n为大于等于1的整数。
13、本申请的第二方面，提供了一种基于可见光图像实现红外光图像正射建图的装置，装置包括：
14、图像分组模块，用于按照拍摄时间的时间顺序，将光伏组件巡检场景的多组图像划分为多个图像组，其中，每组图像包括一张可见光图像与一张红外光图像，每个图像组包括两组图像；
15、渐晕系数确定模块，用于提取每个图像组的两组图像的可见光图像和红外光图像各自的组串轮廓特征，依据组串轮廓特征将每组图像的红外光图像的图像区域以最大重合程度匹配到每组图像的可见光图像中，将匹配后重合的中心点设置为每组图像的可见光图像的渐晕系数；
16、第一图像融合模块，用于在匹配后的两张红外光图像的渐晕系数范围内，按照两张可见光图像的特征点集合和旋转角度，融合匹配后的两张红外光图像，获得光伏组件巡检场景的多张子图；
17、第二图像融合模块，用于融合多张子图，获得光伏组件巡检场景的场景图像。
18、在本申请的第二方面的一种实现方式中，所述每组图像包括的一张可见光图像与一张红外光图像，是由无人机搭载的可见光摄像模组和红外光摄像模组在一个位置同时拍摄的。
19、在本申请的第二方面的一种实现方式中，渐晕系数确定模块，还用于采用随机特征点建模算法提取可见光图像的特征点集合、旋转角度、中心点的水平渐晕系数和垂直渐晕系数。
20、在本申请的第二方面的一种实现方式中，渐晕系数确定模块，还用于将可见光图像中心点的水平渐晕系数和垂直渐晕系数设置为匹配后的红外光图像中心点的渐晕系数。
21、在本申请的第二方面的一种实现方式中，第二图像融合模块，具体用于：
22、选取多张子图的第二坐标信息为最中心的一张子图作为第一原点图像，根据第一原点图像的第二坐标信息，在多个方位区间下搜索距离第二坐标信息最近的多张第一子图，融合第一原点图像和多张第一子图，获得第一子场景图像；其中每个方位区间都搜索出一张距离第二坐标信息最近的第一子图；
23、将第一子场景图像作为第二原点图像，根据第二原点图像的第三坐标信息，在多个方位区间下搜索除去多张第一子图下的多张子图中，距离第三坐标信息最近的多张第二子图，融合第二原点图像和多张第二子图，获得第二子场景图像；其中每个方位区间都搜索出一张距离第三坐标信息最近的第二子图；
24、在搜索次数为n时，多张子图全部完成搜索，基于当前的搜索次数，以第n子场景图像作为第n原点图像，融合第n原点图像和第n次搜索获得的多张子图，获得光伏组件巡检场景的场景图像；其中n为大于等于1的整数。
25、与现有技术相比，本申请具有以下有益效果：
26、在本申请提供的一种基于可见光图像实现红外光图像正射建图的方法及装置中，按照拍摄时间的时间顺序，将光伏组件巡检场景的多组图像划分为多个图像组，那么每组图像包括一张可见光图像与一张红外光图像，每个图像组包括两组图像，相应地两组图像分别为两张可见光图像和两张红外光图像，提取出两组图像的可见光图像和红外光图像各自的组串轮廓特征，组串轮廓特征是指从可见光图像和红外光图像中物体的外边界提取的一系列描述性信息，以用于分析大水面的各个光伏组件面板的形状特征；其次，依据组串轮廓特征将每组图像的红外光图像的图像区域以最大重合程度匹配到每组图像的可见光图像中，从而为红外光图像提供了足够的特征点和拼合图像的信息，然后，将可见光图像在建图过程中提取的特征点集合、旋转角本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于可见光图像实现红外光图像正射建图的方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于可见光图像实现红外光图像正射建图的方法，其特征在于，所述每组图像包括的一张可见光图像与一张红外光图像，是由无人机搭载的可见光摄像模组和红外光摄像模组在一个位置同时拍摄的。
3.根据权利要求1所述的一种基于可见光图像实现红外光图像正射建图的方法，其特征在于，采用随机特征点建模算法提取可见光图像的特征点集合、旋转角度、中心点的水平渐晕系数和垂直渐晕系数。
4.根据权利要求3所述的一种基于可见光图像实现红外光图像正射建图的方法，其特征在于，将匹配后重合的中心点设置为每组图像的可见光图像的渐晕系数，具体为：将可见光图像中心点的水平渐晕系数和垂直渐晕系数设置为匹配后的红外光图像中心点的渐晕系数。
5.根据权利要求1所述的一种基于可见光图像实现红外光图像正射建图的方法，其特征在于，融合多张子图，获得光伏组件巡检场景的场景图像，包括：
6.一种基于可见光图像实现红外光图像正射建图的装置，其特征在于，装置包括：
7.根
8.根据权利要求6所述的一种基于可见光图像实现红外光图像正射建图的装置，其特征在于，渐晕系数确定模块，还用于采用随机特征点建模算法提取可见光图像的特征点集合、旋转角度、中心点的水平渐晕系数和垂直渐晕系数。
9.根据权利要求8所述的一种基于可见光图像实现红外光图像正射建图的装置，其特征在于，渐晕系数确定模块，还用于将可见光图像中心点的水平渐晕系数和垂直渐晕系数设置为匹配后的红外光图像中心点的渐晕系数。
10.根据权利要求6所述的一种基于可见光图像实现红外光图像正射建图的装置，其特征在于，第二图像融合模块，具体用于：
...【技术特征摘要】
1.一种基于可见光图像实现红外光图像正射建图的方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于可见光图像实现红外光图像正射建图的方法，其特征在于，所述每组图像包括的一张可见光图像与一张红外光图像，是由无人机搭载的可见光摄像模组和红外光摄像模组在一个位置同时拍摄的。
3.根据权利要求1所述的一种基于可见光图像实现红外光图像正射建图的方法，其特征在于，采用随机特征点建模算法提取可见光图像的特征点集合、旋转角度、中心点的水平渐晕系数和垂直渐晕系数。
4.根据权利要求3所述的一种基于可见光图像实现红外光图像正射建图的方法，其特征在于，将匹配后重合的中心点设置为每组图像的可见光图像的渐晕系数，具体为：将可见光图像中心点的水平渐晕系数和垂直渐晕系数设置为匹配后的红外光图像中心点的渐晕系数。
5.根据权利要求1所述的一种基于可见光图像实现红外光图像正射建图的方法，其特征在于，融合多张子图，获得光伏组件巡检场景的场景...
【专利技术属性】
技术研发人员：饶勇，郎洋，刘超，
申请(专利权)人：四川渔光物联技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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