CN119515938A 一种基于双光谱成像的多目标、远距离场域测温方法 （西安工业大学）

本发明公开了一种基于双光谱成像的多目光图像和红外图像进行快速搜索图像特征和图采用双光谱图像融合算法将可见光图像和红外于数据的智能分析算法对图像进行系统的边缘2S1、采用红外角点检测算法、双目可见光相机标定算S2、基于深度学习的图像及特征工程的图像S3、采用基于IHS变换和小波变换的图像融合算法和高低频部分融合规则结合得到双S4、基于图像的高精度交汇测量定位算法和测温区域S5、采用基于数据的智能分析算法，并根据S3中融合图像以及世界坐标系中设定的世界坐标求出的单应性矩阵H向外扩展，发散到整个棋盘格区域S1_1、在棋盘格标定板上设置一个或若干个有S1_5、根据四个点的亚像素级角点坐标和四个点在所述对采集的原图上对应角点进行Bouguet校正，包括求出左右视图像上共有的角点3根据两相机之间的旋转关系对左右视图像进行旋转，已知将左图旋转R正方向一半的角度，右图旋转R反方向一半的角度的重合区域最大且对重投影的误差影响最小；根据两个相机之间的平移关系T计算出旋转将去畸变旋转之后的图像还原到像素坐标系，计算得到去畸变旋转之后的图像坐标，E＝[TE]xRE4ZW=∑TS2_1、获取可见光边缘图像和红外边缘图像重合的缘图像对应的特征点描述信息以及红外边缘图像对应的S2_2、根据转换后得到的可见光边缘图像对应的特S3_3、确定特征点的主方向，利用图像的高斯尺度空5其中，fcx1为红外相机C1像平面中u轴方向的尺度因子，fcy1为将K1和K2公式代入相机的运动参数的图像变换模型根据四组匹配点对的坐标点构成6[0001]本发明涉及多光谱测温系统技术领域，尤其涉及一种基于双光谱成像的多目标、[0009]S3、采用基于IHS变换和小波变换的图像融合算法和高低频部分融合规则结合得7始的像素坐标以及世界坐标系中设定的世界坐标求出的单应性矩阵H向外扩展，发散到整[0021]所述对采集的原图上对应角点进行Bouguet校正，包括求出左右视图像上共有的8相机的重合区域最大且对重投影的误差影响最小；根据两个相机之间的平移关系T计算出TTy9光边缘图像对应的特征点描述信息以及红外边缘图像对应的[0063]将K1和K2公式代入相机的运动参数的图像变换模型根据四组匹配点对的坐标点[0089]基于深度学习的图像及特征工程的图像识别匹配算法融合深度学习和特征工程Label把回归问题转为分类问题来避开边界情况，最后通过数据增强进行了数据扩增来提高模型检测的准确率，以提升对图像目标检测的速度和准确率；如图2所示，为采用的入视觉注意力CBAM模块对图像中的特征进[0091]S3、采用基于IHS变换和小波变换的图像融合算法和高低频部分融合规则结合得波变换的图像融合算法原理和高低频部分的融合规则两个方面进实现过程中主要通过图像交汇测量技术和测温区域像CIELab颜色空间信息和灰度值信息的双螺旋搜索路径法来获得对复杂图像边界具有较标、远距离电力场域测温系统的研制主要包括对可见光相机模组和红外相机模组进行标标系中初始的像素坐标以及世界坐标系中设定的世界坐标求出的单应性矩阵H向外扩展，[0117]使用红外相机拍摄红外标定板，直到标定板角点能够覆盖满整个相机的成像区图像I分为M×N块，每一块命名为Ii；对每一块Ii使用最大类间方差法，得到二值化图像[0118]通过MATLAB中imfindcircles函数对采集到的棋盘格原图进行霍夫圆检测，检测[0129]所以可以根据世界坐标系中四个点的坐标和这四个点的像素级坐标求出单应性素级角点的全自动检测，得出的亚像素级角点坐标可以直接用于相机的内参和外参求解。[0135]所述对采集的原图上对应角点进行Bouguet校正，包括求出左右视图像上共有的角点对(pli,pri)对应的正规化坐标系中的坐标对(Pli,Pri)；左右视图像上共有的角点对变点的原始位置，经过若干次非线性方法迭代求解得到理想情况下的坐标(xcorrected，相机的重合区域最大且对重投影的误差影响最小；根据两个相机之间的平移关系T计算出[0150]所述本质矩阵分解优化外参，左右视图像对应点之间的本质矩阵E只和左右相机TTy[0163]如图4所示，所述基于特征点提取的可见光与红外相机标定算法中，包括以下步光边缘图像对应的特征点描述信息以及红外边缘图像对应的[0188]将K1和K2公式代入相机的运动参数的图像变换模型根据四组匹配