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如何實現紅外熱成像和可見光成像的融合?

2022-03-04 09:30:31

如何實現熱成像和視覺成像的融合?

視覺相機和紅外熱成像在計算機視覺應用中各有利弊。由于不同的技術具有局限性,因此融合這些不同類型的圖像可能會對視覺增強有所幫助。在紅外熱圖像中,由于像素強度相同,部分遮擋的人或溫度相同的物體很難區分。在這種情況下,包括深度信息或顏色邊緣信息就可以派上用場,可以幫助消除混淆。


雙光紅外熱像儀最常見的組合是紅外熱成像和可見光視覺成像。這是由于眾所周知的視覺相機的低價特性,以及熱成像彌補可見光在不良視覺條件下的優勢。主要挑戰是如何對齊和融合不同類型的圖像模式。不同光譜中的亮度級別之間沒有關聯關系,因此許多對齊交互信息的方法并不適用。通常,將其中一張圖像變形,然后手動選擇對應點來達成平面圖像單應性。目前依賴于邊緣方向之間相關性的自動對齊技術,以及基于自動檢測關鍵點計算單應性的方法。


用于幾何校準、鏡頭畸變校正和熱成像對準的標準棋盤式方法依賴于色差,如果未經任何修改,就不能與熱像儀一起使用。當電路板用泛光燈加熱時,顏色發射率的不同會導致紅外熱像的強度不同。但是,可以通過構建兩種不同材料的棋盤標定來獲得更清晰的電路板圖案,這兩種材料的熱發射率和溫度差異很大。這種方法也適用于在不同基板前具有銑削方格圖案的銅板,以及在塑料板前的金屬線。當這些特殊的棋盤被熱風槍、吹風機或類似設備加熱時,由于材料的發射率不同,在紅外熱圖像中會看到清晰的棋盤圖案。同時,由于色差的原因,在視覺圖像中也可見。


圖像融合可以在不同的層次上進行,通常描述為像素級、特征級或決策級。

在像素級融合中,需要對圖像進行空間配準,以便所有圖像中的相同像素位置對應于現實世界中的相同位置。然后使用融合算法逐個像素合并圖像。

使用特征級融合,可以在所有圖像中單獨找到特征,然后融合成一個聯合特征集。

決策級融合遵循一個過程,直到觀察到的場景評估完成。

圖像融合水平的選擇將取決于應用。融合可見光視頻和紅外熱成像視頻的方法是將兩個圖像對齊,并使用帶有熱信息的疊加圖像將它們組合起來。一種稱為通用融合模型(像素級),另一種稱為組合模塊(特征級)。


紅外熱像儀的空間分辨率仍然很低,獲得最佳分辨率的成本很高。與可見光視覺相機結合使用時,使用具有低空間分辨率的熱傳感器仍然可以改善監控性能。通過融合可見光和熱成像視覺,可以構建超分辨率的紅外熱圖像。提議的相機原型可以使用三個相機來組合可見光、近紅外和長波紅外波段。視覺系統以外的其他傳感器也可以與紅外熱像儀一起用于融合系統中。來自紅外熱成像儀和激光掃描儀的數據可以融合在一起,以實現可靠的行人檢測和跟蹤。還可以融合近紅外傳感器和低分辨率遠紅外傳感器,用于低成本夜視系統。


融合04.png


融合圖像系統在各個領域都有應用。在監控系統中,融合圖像模式的使用很常見,因為需要一個可以在室內和室外、白天和黑夜工作的強大系統。在汽車監控和夜視系統中,可以通過融合圖像模式來改進對行人的檢測。尤其是監控系統,可以檢測人類注意力的區域,并融合可見光視覺和紅外熱圖像,以便在遠程沉浸式空間中進行可靠的前方場景檢測。

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