一種紅外圖像與可見光圖像融合的方法及系統的制作方法
【專利摘要】本發明提供一種紅外圖像與可見光圖像融合的方法及系統，涉及圖像處理技術領域。該方法包括：獲取同一視角的紅外圖像與可見光圖像；對可見光圖像進行平滑濾波處理；對平滑濾波處理后的可見光圖像進行浮雕處理，以獲取對應浮雕圖像；對浮雕圖像與紅外圖像進行融合處理，得到融合圖像。本發明可以使紅外圖像中的細節顯示更加明確，使檢修人員可以快速獲取設備的溫度、位置及形態信息，進而能夠快速、準確的識別出設備中超過指定溫度極限的部件，提高檢修人員對故障部件的檢修效率。
【專利說明】
-種紅外圖像與可見光圖像融合的方法及系統
技術領域
[0001] 本發明屬于圖像處理，尤其設及一種紅外圖像與可見光圖像融合的方法及系統。
【背景技術】
[0002] 紅外圖像傳感器通過獲取目標的紅外福射進行成像，所W我們可W通過紅外圖像 獲取目標的溫度信息。在利用紅外傳感器來檢測設備是否正常運行的場景中，就是通過紅 外溫度顯示來判斷設備是否正常運行，此時，紅外圖像傳感器所提供的紅外圖像是設備運 行時紅外溫度顯示圖，用戶可從該紅外圖像中判斷設備中是否存在過熱的情況，但是由于 紅外圖像傳感器對背景的亮度變化不敏感，成像分辨率低，導致紅外圖像的分辨率較低、對 邊緣不敏感、背景信息模糊不清，進而會使用戶可W通過紅外圖像看見設備中有過熱的部 分，但是不能準確的識別出設備中過熱的具體部位，即無法快速的分辨出是設備中的哪個 部件出現了故障，運樣不僅會耽擱維修進度，而且還可能造成故障部件判斷錯誤。

【發明內容】

[0003] 本發明實施例的目的在于提供一種紅外圖像與可見光圖像融合的方法及系統，旨 在解決上述通過紅外傳感器提供的紅外圖像檢測設備是否正常運行時，無法快速的分辨出 是設備中的哪個部件出現了故障，運樣不僅會耽擱維修進度，而且還可能造成故障部件判 斷錯誤的問題。
[0004] 本發明實施例是運樣實現的，一種紅外圖像與可見光圖像融合的方法，包括： 陽0化]獲取同一視角的紅外圖像與可見光圖像；
[0006] 對可見光圖像進行平滑濾波處理；
[0007] 對平滑濾波處理后的可見光圖像進行浮雕處理，W獲取對應浮雕圖像；
[0008] 對所述浮雕圖像與所述紅外圖像進行融合處理，得到融合圖像。
[0009] 在本發明實施例所述的紅外圖像與可見光圖像融合的方法中，所述對可見光圖像 進行平滑濾波處理具體包括：
[0010] 若所述可見光圖像為灰度圖像，則直接使用高斯濾波器對所述可見光圖像進行平 滑濾波處理；
[0011] 若所述可見光圖像為彩色圖像，則使用高斯濾波器對所述彩色圖像中Ξ個顏色分 量的圖像分別進行平滑濾波處理。
[0012] 在本發明實施例所述的紅外圖像與可見光圖像融合的方法中，所述對平滑濾波處 理后的可見光圖像進行浮雕處理，W獲取對應浮雕圖像具體包括：
[0013] 若所述可見光圖像為灰度圖像，則直接采用浮雕算法對所述可見光圖像進行浮雕 處理，W獲取對應的浮雕圖像；
[0014] 若所述可見光圖像為彩色圖像，則找出所述可見光圖像的Ξ個顏色分量中當前像 素點的顏色值與其右下相鄰像素點的顏色值之間的差值絕對值最大的顏色分量的圖像，采 用浮雕算法對所述差值絕對值最大的顏色分量的圖像進行浮雕處理，W獲取對應的浮雕圖 像。
[0015] 在本發明實施例所述的紅外圖像與可見光圖像融合的方法中，對所述浮雕圖像與 所述紅外圖像進行融合處理，得到融合圖像具體包括：
[0016] 提取所述浮雕圖像的圖像輪廓信息，并將所述圖像輪廓信息轉移到所述紅外圖像 上，生成融合圖像。
[0017] 在本發明實施例所述的紅外圖像與可見光圖像融合的方法中，在對所述浮雕圖像 與所述紅外圖像進行融合處理，得到融合圖像之后還包括：
[0018] 對所述融合圖像進行偽彩色處理，W獲取對應的偽彩色圖像。
[0019] 本發明實施例的另一目的在于提供一種紅外圖像與可見光圖像融合的系統，包 括：
[0020] 圖像獲取模塊，用于獲取同一視角的紅外圖像與可見光圖像；
[0021] 濾波處理模塊，用于對可見光圖像進行平滑濾波處理；
[0022] 浮雕處理模塊，用于對平滑濾波處理后的可見光圖像進行浮雕處理，W獲取對應 浮雕圖像；
[0023] 融合處理模塊，用于對所述浮雕圖像與所述紅外圖像進行融合處理，得到融合圖 像。
[0024] 在本發明實施例所述的紅外圖像與可見光圖像融合的系統中，所述濾波處理模塊 具體用于：
[00巧]若所述可見光圖像為灰度圖像，則直接采用浮雕算法對所述可見光圖像進行浮雕 處理，W獲取對應的浮雕圖像；
[00%] 若所述可見光圖像為彩色圖像，則使用高斯濾波器對所述彩色圖像中Ξ個顏色分 量的圖像分別進行平滑濾波處理。
[0027] 在本發明實施例所述的紅外圖像與可見光圖像融合的系統中，所述浮雕處理模塊 包括：
[0028] 浮雕算法處理單元，用于若所述可見光圖像為灰度圖像，則直接采用浮雕算法對 所述可見光圖像進行浮雕處理，W獲取對應的浮雕圖像；
[0029] 彩色圖像顏色分量處理單元，用于若所述可見光圖像為彩色圖像，則找出所述可 見光圖像的Ξ個顏色分量中當前像素點的顏色值與其右下相鄰像素點的顏色值之間的差 值絕對值最大的顏色分量的圖像；
[0030] 所述浮雕算法處理單元，還用于采用浮雕算法對所述差值絕對值最大的顏色分量 的圖像進行浮雕處理，W獲取對應的浮雕圖像。
[0031] 在本發明實施例所述的紅外圖像與可見光圖像融合的系統中，所述融合處理模塊 具體用于：
[0032] 將所述浮雕圖像的圖像輪廓信息轉移到所述紅外圖像上，生成融合圖像。
[0033] 在本發明實施例所述的紅外圖像與可見光圖像融合的系統中，還包括：
[0034] 偽彩色處理模塊，用于對所述融合圖像進行偽彩色處理，W獲取對應的偽彩色圖 像。
[0035] 本發明實施例由于首先獲取同一視角的紅外圖像與可見光圖像，然后對可見光圖 像進行平滑濾波處理、對平滑濾波處理后的可見光圖像進行浮雕處理，W獲取對應浮雕圖 像，最后對浮雕圖像與紅外圖像進行融合處理，得到融合圖像，從而可w使紅外圖像中的細 節顯示更加明確，使檢修人員可W快速獲取設備的溫度、位置及形態信息，進而能夠使檢修 人員快速、準確的識別出設備中超過指定溫度極限的部件，提高檢修人員對故障部件的檢 修效率。
【附圖說明】
[0036] 圖1是本發明實施例提供的紅外圖像與可見光圖像融合的方法的具體實現流程 圖；
[0037] 圖2是本發明另一實施例提供的紅外圖像與可見光圖像融合的方法的具體實現 流程圖；
[0038] 圖3是本發明實施例提供的紅外圖像與可見光圖像融合的系統的結構框圖；
[0039] 圖4是本發明另一實施例提供的紅外圖像與可見光圖像融合的系統的結構框圖。
【具體實施方式】 W40] 為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，W下結合附圖及實施例，對 本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用W解釋本發明，并 不用于限定本發明。
[0041] 圖1是本發明實施例提供的紅外圖像與可見光圖像融合的方法的具體實現流程 圖。參見圖1所示，本發明實施例提供的一種紅外圖像與可見光圖像融合的方法，包括：
[0042] 在S101中，獲取同一視角的紅外圖像與可見光圖像。
[0043] 在本實施例中，為了獲取噪聲較小的紅外圖像，可選用非制冷型紅外傳感器拍攝 紅外圖像；為了使可見光圖像有較好的清晰度，可選用高分辨率的可見光傳感器用于拍攝 可見光圖像。
[0044] 在S102中，對所述可見光圖像進行平滑濾波處理。
[0045] 在本實施例中，采用高斯濾波器GaussfilteHN，δ)對可見光圖像進行平滑濾波 處理，W去除可見光圖像上的噪聲。高斯濾波器GaussfilteHN，δ)對于抑制服從正態分 布的噪聲非常有效，其定義為：
[0046]
[0047] 其中，Ν為高斯濾波窗口大小，取值范圍為巧，7] ; δ為高斯濾波器的方差系數，取 值范圍為[0. 3,0.引；i、j為可見光圖像中的二維坐標，取值范圍為[-(N-D/2,（N-D/2]。 W48] 進一步的，若所述可見光圖像為灰度圖像，則直接使用高斯濾波器 GaussfilteHN，δ)對所述可見光圖像進行平滑濾波處理，即：
[0049]
[0050] 其中，@為卷積運算符，Img為原始可見圖像，X為原始可見光圖像中像素點的橫 坐標，y為原始可見光圖像中像素點的縱坐標，Img_denoise為去噪后的圖像。
[0051] 進一步的，若所述可見光圖像為彩色圖像，則使用高斯濾波器對所述彩色圖像中 Ξ個顏色分量的圖像分別進行平滑濾波處理，即：
[0052]
陽053] 其中，@為卷積運算符，Im曲為原始可見光圖像的R分量，ImgG為原始可見光圖 像的G分量，Im濁為原始可見光圖像的B分量，X為原始可見光圖像中像素點的橫坐標，y 為原始可見光圖像中像素點的縱坐標，Img_denoise為去噪后的可見光圖像。
[0054] 在S103中，對平滑濾波處理后的可見光圖像進行浮雕處理，W獲取對應浮雕圖 像。
[0055] 在本實施例中，若所述可見光圖像為灰度圖像，則直接采用浮雕算法對所述可見 光圖像進行浮雕處理，W獲取對應的浮雕圖像，其浮雕算法如下：
[0056] Img_emb(x, y) = Img_denoise(x, y)-Img_denoise(x+1, y+1)+128 ;
[0057] 其中，Img_denoise為去噪后的可見光圖像，X為原始可見光圖像中像素點的橫坐 標，y為原始可見光圖像中像素點的縱坐標，Img_emb為生成的浮雕圖像。
[0058] 在本實施例中，若所述可見光圖像為彩色圖像，則找出所述可見光圖像的Ξ個顏 色分量中當前像素點的顏色值與其右下相鄰像素點的顏色值之間的差值絕對值最大的顏 色分量的圖像，采用浮雕算法對所述差值絕對值最大的顏色分量的圖像進行浮雕處理，W 獲取對應的浮雕圖像，其具體實現過程如下：
[0059] a.找出去噪后的可見光圖像中Ξ個顏色分量中當前像素點的顏色值與其右下相 鄰像素點的顏色值之間的差值絕對值最大的顏色分量的圖像：
[0060] [diff, index] = max (|ImgR_deniose(x, y)-ImgR-deniose(x+1, y+1) |,
[0061] |lmgG_deniose(x,y)_ImgG_deniose(x + l,y+l)|, |lmgB_ deniose (X, y) -Im邑B (x+1, y+1) I)
[0062] 其中，ImgR_deniose為去噪后可見光圖像的R分量，ImgG_deniose為去噪后可見 光圖像的的G分量，ImgB_deniose為去噪后可見光圖像的B分量，X為原始可見光圖像中像 素點的橫坐標，y為原始可見光圖像中像素點的縱坐標，diff為最大差值的絕對值，index 為差值絕對值最大的顏色分量，max 0為最大值函數。
[0063] b.選擇差值絕對值最大的顏色分量的圖像，采用浮雕算法對其進行浮雕處 W64] 理，W獲取對應的浮雕圖像：
[0065] Img_emb (x, y) = Img_index (x, y) _Img_index (x+1, y+1) +128
[0066] 其中，Img_emb為生成的浮雕圖像，X為原始可見光圖像中像素點的橫坐標，y為原 始可見光圖像中像素點的縱坐標，Img_index為上一步中找到的最大顏色分量的圖像。
[0067] 在S104中，對所述浮雕圖像與所述紅外圖像進行融合處理，得到融合圖像。 W側在本實施例中，紅外傳感器所獲取的紅外圖像是灰度圖像，步驟S103中所獲取的 浮雕圖像也為灰度圖像，為了將浮雕圖像上的圖像輪廓信息轉移到紅外圖像上，采用了 W 下處理方式：
[0069] Img_mix (x, y) = Img_IR (x, y) +Img_emb (x, y) -128
[0070] 其中，Img_mix為生成的融合圖像，Img_IR為紅外圖像，Img_emb為浮雕圖像，X為 原始可見光圖像中像素點的橫坐標，y為原始可見光圖像中像素點的縱坐標。
[0071] 本發明實施例提供的紅外圖像與可見光圖像融合的方法由于首先獲取同一視角 的紅外圖像與可見光圖像，然后對可見光圖像進行平滑濾波處理、對平滑濾波處理后的可 見光圖像進行浮雕處理，W獲取對應浮雕圖像，最后對浮雕圖像與紅外圖像進行融合處理， 得到融合圖像，從而可W使圖像中的細節顯示更加明確，使檢修人員可W快速獲取設備的 溫度、位置及形態信息，進而能夠使檢修人員快速、準確的識別出設備中超過指定溫度極限 的部件，提高檢修人員對故障部件的檢修效率。
[0072] 圖2是本發明另一實施例提供的紅外圖像與可見光圖像融合的方法的具體實現 流程圖。參見圖2所示，相對于上一實施例，本實施例中在S204之后還包括：
[0073] 在S205中，對所述融合圖像進行偽彩色處理，W獲取對應的偽彩色圖像。
[0074] 本實施例中的S201~S204與上一實施例中的S101~S104完全相同，因此，運里 不再詳細闡述。相對于上一實施例，本實施例中進一步將融合圖像轉化為偽彩色圖像，更能 表現出溫度差異的變化，進一步提高了檢測人員檢修人員識別出設備中超過指定溫度極限 的部件的速度與準確率，提高檢修人員對故障部件的檢修效率。
[0075] 圖3示出了本發明實施例提供的紅外圖像與可見光圖像融合的系統的結構框圖， 該系統用于執行本發明圖1實施例所述的紅外圖像與可見光圖像融合的方法。為了便于說 明，僅示出了與本實施例相關的部分。
[0076] 參見圖3所示，本發明實施例提供的紅外圖像與可見光圖像融合的系統包括：
[0077] 圖像獲取模塊1，用于獲取同一視角的紅外圖像與可見光圖像；
[0078] 濾波處理模塊2,用于對可見光圖像進行平滑濾波處理；
[0079] 浮雕處理模塊3,用于對平滑濾波處理后的可見光圖像進行浮雕處理，W獲取對應 浮雕圖像；
[0080] 融合處理模塊4,用于對所述浮雕圖像與所述紅外圖像進行融合處理，得到融合圖 像。
[0081] 進一步的，所述濾波處理模塊2具體用于：
[0082] 若所述可見光圖像為灰度圖像，則直接采用浮雕算法對所述可見光圖像進行浮雕 處理，W獲取對應的浮雕圖像；
[0083] 若所述可見光圖像為彩色圖像，則使用高斯濾波器對所述彩色圖像中Ξ個顏色分 量的圖像分別進行平滑濾波處理。
[0084] 進一步的，所述浮雕處理模塊包括：
[00化]浮雕算法處理單元31，用于若所述可見光圖像為灰度圖像，則直接采用浮雕算法 對所述可見光圖像進行浮雕處理，W獲取對應的浮雕圖像；
[0086] 彩色圖像顏色分量處理單元32,用于若所述可見光圖像為彩色圖像，則找出所述 可見光圖像的Ξ個顏色分量中當前像素點的顏色值與其右下相鄰像素點的顏色值之間的 差值絕對值最大的顏色分量的圖像；
[0087] 浮雕算法處理單元31，還用于采用浮雕算法對所述差值絕對值最大的顏色分量的 圖像進行浮雕處理，W獲取對應的浮雕圖像。
[0088] 進一步的，所述融合處理模塊4具體用于：
[0089] 將所述浮雕圖像的圖像輪廓信息轉移到所述紅外圖像上，生成融合圖像。
[0090] 本發明實施例提供的紅外圖像與可見光圖像融合的系統由于首先獲取同一視角 的紅外圖像與可見光圖像，然后對可見光圖像進行平滑濾波處理、對平滑濾波處理后的可 見光圖像進行浮雕處理，W獲取對應浮雕圖像，最后對浮雕圖像與紅外圖像進行融合處理， 得到融合圖像，從而可W使圖像中的細節顯示更加明確，使檢修人員可W快速獲取設備的 溫度、位置及形態信息，進而能夠使檢修人員快速、準確的識別出設備中超過指定溫度極限 的部件，提高檢修人員對故障部件的檢修效率。
[0091] 圖4示出了本發明另一實施例提供的紅外圖像與可見光圖像融合的系統的結構 框圖，該系統用于執行本發明圖2實施例所述的紅外圖像與可見光圖像融合的方法。為了 便于說明，僅示出了與本實施例相關的部分。
[0092] 參見圖4所示，相對于上一實施例本實施例提供的紅外圖像與可見光圖像融合的 系統還包括：
[0093] 偽彩色處理模塊5,用于對所述融合圖像進行偽彩色處理，W獲取對應的偽彩色圖 像。
[0094] 相對于上一實施例，本實施例中的偽彩色處理模塊5可W進一步將融合圖像轉化 為偽彩色圖像，其更能表現出溫度差異的變化，進一步提高了檢測人員檢修人員識別出設 備中超過指定溫度極限的部件的速度與準確率，提高檢修人員對故障部件的檢修效率。
[0095] 上所述僅為本發明的較佳實施例而已，并不用W限制本發明，凡在本發明的精神 和原則之內所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。
【主權項】
1. 一種紅外圖像與可見光圖像融合的方法，其特征在于，包括： 獲取同一視角的紅外圖像與可見光圖像； 對所述可見光圖像進行平滑濾波處理； 對平滑濾波處理后的可見光圖像進行浮雕處理，以獲取對應浮雕圖像； 對所述浮雕圖像與所述紅外圖像進行融合處理，得到融合圖像。2. 如權利要求1所述的紅外圖像與可見光圖像融合的方法，其特征在于，所述對可見 光圖像進行平滑濾波處理具體包括： 若所述可見光圖像為灰度圖像，則直接使用高斯濾波器對所述可見光圖像進行平滑濾 波處理； 若所述可見光圖像為彩色圖像，則使用高斯濾波器對所述彩色圖像中三個顏色分量的 圖像分別進行平滑濾波處理。3. 如權利要求2所述的紅外圖像與可見光圖像融合的方法，其特征在于，所述對平滑 濾波處理后的可見光圖像進行浮雕處理，以獲取對應浮雕圖像具體包括： 若所述可見光圖像為灰度圖像，則直接采用浮雕算法對所述可見光圖像進行浮雕處 理，以獲取對應的浮雕圖像； 若所述可見光圖像為彩色圖像，則找出所述可見光圖像的三個顏色分量中當前像素點 的顏色值與其右下相鄰像素點的顏色值之間的差值絕對值最大的顏色分量的圖像，采用浮 雕算法對所述差值絕對值最大的顏色分量的圖像進行浮雕處理，以獲取對應的浮雕圖像。4. 如權利要求3所述的紅外圖像與可見光圖像融合的方法，其特征在于，對所述浮雕 圖像與所述紅外圖像進行融合處理，得到融合圖像具體包括： 將所述浮雕圖像的圖像輪廓信息轉移到所述紅外圖像上，生成融合圖像。5. 如權利要求4所述的紅外圖像與可見光圖像融合的方法，其特征在于，在對所述浮 雕圖像與所述紅外圖像進行融合處理，得到融合圖像之后還包括： 對所述融合圖像進行偽彩色處理，以獲取對應的偽彩色圖像。6. -種紅外圖像與可見光圖像融合的系統，其特征在于，包括： 圖像獲取模塊，用于獲取同一視角的紅外圖像與可見光圖像； 濾波處理模塊，用于對所述可見光圖像進行平滑濾波處理； 浮雕處理模塊，用于對平滑濾波處理后的可見光圖像進行浮雕處理，以獲取對應浮雕 圖像； 融合處理模塊，用于對所述浮雕圖像與所述紅外圖像進行融合處理，得到融合圖像。7. 如權利要求6所述的紅外圖像與可見光圖像融合的系統，其特征在于，所述濾波處 理模塊具體用于： 若所述可見光圖像為灰度圖像，則直接采用浮雕算法對所述可見光圖像進行浮雕處 理，以獲取對應的浮雕圖像； 若所述可見光圖像為彩色圖像，則使用高斯濾波器對所述彩色圖像中三個顏色分量的 圖像分別進行平滑濾波處理。8. 如權利要求7所述的紅外圖像與可見光圖像融合的系統，其特征在于，所述浮雕處 理模塊包括： 浮雕算法處理單元，用于若所述可見光圖像為灰度圖像，則直接采用浮雕算法對所述 可見光圖像進行浮雕處理，以獲取對應的浮雕圖像； 彩色圖像顏色分量處理單元，用于若所述可見光圖像為彩色圖像，則找出所述可見光 圖像的三個顏色分量中當前像素點的顏色值與其右下相鄰像素點的顏色值之間的差值絕 對值最大的顏色分量的圖像； 所述浮雕算法處理單元，還用于采用浮雕算法對所述差值絕對值最大的顏色分量的圖 像進行浮雕處理，以獲取對應的浮雕圖像。9. 如權利要求8所述的紅外圖像與可見光圖像融合的系統，其特征在于，所述融合處 理模塊具體用于： 提取所述浮雕圖像的圖像輪廓信息，并將所述圖像輪廓信息轉移到所述紅外圖像上， 生成融合圖像。10. 如權利要求9所述的紅外圖像與可見光圖像融合的系統，其特征在于，還包括： 偽彩色處理模塊，用于對所述融合圖像進行偽彩色處理，以獲取對應的偽彩色圖像。
【文檔編號】G06T5/50GK105989585SQ201510098298
【公開日】2016年10月5日
【申請日】2015年3月5日
【發明人】彭志遠, 王飛
【申請人】深圳市朗馳欣創科技有限公司