CN103150716B - 红外图像拼接方法 - Google Patents

Abstract

本发明的红外图像拼接方法，包括：a).采集红外图像，保证相邻的两图像具有20%～30%的重叠区；b).查找匹配特征区域，如存在三对匹配特征区域，执行步骤c)，如不存在，则执行步骤d)；c).红外图像拼接；d).手动选取匹配特征区域；e).判断是否拼接完毕。步骤b)中，采用4*4像素为窗口对两幅图像进行扫描，如果描窗口所有像素点灰度值差值的平均值在5个灰度值以内，则认为其为匹配特征区域。本发明的红外图像拼接方法，保证了图像拼接的高效性，避免了自动拼接不能找到匹配特征区域的弊端。本发明的方法可以实现批量红外图像的快速拼接，使得使用红外图像进行的相关检测更加方便、快捷、直观。

Description

红外图像拼接方法

技术领域

本发明涉及一种红外图像拼接方法，更具体的说，尤其涉及一种应用于大视野场景下采集的红外的图像拼接，优先选用自动拼接并可手动选择匹配特征区域的红外图像拼接方法。

背景技术

在当前数字化时代，红外数字图像技术已经被应用到众多领域，红外图像拼接作为红外图像处理的重要技术手段和热点，是红外技术中不可或缺的重要组成部分。在很多场合，由于红外成像设备由于成像器件分辨率低等原因只能得到小视野的场景图像；例如在对建筑物的室内或室外红外图像进行采集的过程中，由于红外成像设备采集到的都是局部的图像，需要将红外图像进行拼接才可得到全景红外图像。

由于红外辐射特殊的成像机制，红外图像相对于可见光图像普遍存在对比度低，灰度范围窄、噪声多的特点。这些问题都将严重影响红外图像的成像质量，使得目标模糊，分辨率低。红外图像成像质量方面的缺陷，除了从器件硬件方面改进来解决之外，还需要考虑从数字图像处理等算法角度来解决达到实际应用中的精度要求。

目前市场上已有的红外图像采集成像设备分辨率较低，常见的有160*120、320*240像素，高端的640*480价格更是较为昂贵，这就给大家使用红外热像仪采集的红外图像进行分析和处理带来了众多的不便。红外图像拼接技术就是充分保证分辨率不变的前提下，将两幅或者多幅小视野的红外图像无缝拼接，将采集的红外图像拼接成全景图像对技术工作者来说可以更加便利的从整幅图像中获取更多直观有用的信息，便于对红外图像进行整体处理和分析，提出针对使用红外热像的图像拼接技术，将有利于对采集的红外图像全景进行整体分析。

发明内容

本发明为了克服上述技术问题的缺点，提供了一种优先选用自动拼接并可手动选择匹配特征区域的红外图像拼接方法。

本发明的红外图像拼接方法，其特别之处在于，包括以下步骤：a).采集红外图像，按照“Z”字形的顺序，利用红外热像仪依次采集待测物体的局部红外图像，并保证相邻的两幅局部红外图像具有20%～30%的重叠区域；b).查找匹配特征区域，计算查找相邻两幅局部红外图像中是否存在三对匹配特征区域，若能得到三对匹配特征区域，则执行步骤c)，若没得到三对对应的匹配特征区域，则执行步骤d)；c).红外图像拼接，将存在三对匹配特征区域的两幅局部红外图像，按照相应特征区域相匹配的方式拼接在一起，执行步骤e)；d).手动选取匹配特征区域，在待拼接的两幅局部红外图像上手动选取三对匹配特征区域，依据手动选取的匹配特征区域将两幅局部红外图像拼接在一起；执行步骤e)；e).判断是否拼接完毕，判断所有局部红外图像是否拼接完毕；如果所有局部红外图像均拼接在一起，则拼接完成，得到待测物体的全景红外图像，红外图像拼接结束；如没有拼接完毕，则重复执行步骤b)，直至整个拼接过程结束。

步骤b)中，匹配特征区域是指对两幅待拼接红外图像中相同位置的、具有相同特征的红外图像区域；通过计算找到两幅图中具有的三对匹配特征区域就能将相邻两幅局部红外图像准确的拼接在一起即可。由于在图像自动拼接的过程中，容易出现拼配特征区域找不到或不准确的情况，需要依靠步骤d)来进行手动选取匹配特征区域，已完成相邻红外图像的拼接。

本发明的红外图像拼接方法，待拼接的前一幅红外图像称之为初始图像，后一幅红外图像称之为匹配图像，步骤b)中匹配特征区域的查找依次包括以下步骤：b-1).选取扫描窗口，选取4*4像素模板作为扫描窗口，以匹配图像左上方的第一个4*4像素区域为扫描起始窗口，以初始图像右上方的的第一个4*4像素区域为扫描起始窗，并固定匹配图像中的扫描起始窗口；b-2).从初始图像中的扫描起始窗口开始，按照从右至左、再由上至下逐一像素点移动地改变初始图像中扫描窗口的位置，来计算两幅红外图像中的4*4像素扫描窗口中对应像素点的差值；b-3).配特征区域判断，对于待判断的两4*4像素扫描窗口，如果两扫描窗口所有像素点灰度值差值的平均值在5个灰度值以内，则认为该两4*4像素区域为匹配特征区域；否则，判断其为非匹配特征区域；b-4).匹配特征区域判断，经过初始图的扫描，判断是否存在与匹配图中指定窗口位置相对应的匹配特征区域，如果存在，则结束本次匹配特征区域的查找；否则，执行步骤b-5)；b-5).改变扫描窗口位置，在匹配图中按照从左至右、再由上至下逐一像素点移动地改变匹配图像中扫描窗口的位置，再依次执行步骤b-2)、b-3)和b-4)；直至查找出三对匹配特征区域；如果初始图像、匹配图像中的所有匹配窗口均对比完毕，不存在三对或三对以上的匹配特征区域，则表明不能自动计算出两幅图像中的匹配特征区域。

红外图像拼接的关键是精确找出相邻两幅红外图像中重叠部分的位置，即找出两幅图像中对应的点集，然后根据将两张图像重叠区域的对应点集进行匹配融合处理，叠加为一幅红外图像；图像的特征区域是利用图像本身所具有的明显特征的点的集合，如角点或关键点，发明专利中涉及的红外图像特征区域是依据图像中的角点作为匹配特征区域。

本发明的红外图像拼接方法，待拼接的前一幅红外图像称之为初始图像，后一幅红外图像称之为匹配图像，步骤d)中所述的手动选取匹配特征区域包括以下步骤：d-1).在匹配图像中左侧三分之一区域内，手动选取第一个4*4像素大小的区域，作为第一个匹配特征区域；d-2).在初始图像中右侧三分之一区域内从右上角起点开始按照4*4像素模版大小扫描窗口进行扫描，计算对应的匹配特征区域，直到在初始图中找到与匹配图像中选取的匹配区域相同的区域；d-3).在匹配区域判断的过程中，如果两区域所有像素点灰度值差值的平均值在5个灰度值以内，则认为其为匹配特征区域；d-3).在两幅待拼接的局部红外图像上选取三对匹配特征区域，这样就可手动形成三对匹配特征区域。

本发明的有益效果是：本发明的红外图像拼接方法，首先通过查找匹配特征区域来完成图像的自动拼接，保证了图像的高效率拼接；通过手动选取匹配特征区域进行图像拼接，避免了自动拼接不能找到匹配特征区域的弊端。本发明的方法可以实现批量红外图像的快速拼接，生成全景图像，使得使用红外图像进行的相关检测更加方便、快捷、直观。

附图说明

图1为本发明的红外图像拼接方法实施例的流程图；

图2为本发明中匹配特征区域查找的流程图；

图3为本发明中三幅局部红外图像拼接前的示意图；

图4为图2中三幅局部红外图像拼接后的示意图。

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。

如图1所示，给出了本发明的红外图像拼接方法的流程图，其包括以下步骤：

a).采集红外图像，按照“Z”字形的顺序，利用红外热像仪依次采集待测物体的局部红外图像，并保证相邻的两幅局部红外图像具有20%～30%的重叠区域；

b).查找匹配特征区域，计算查找相邻两幅局部红外图像中是否存在三对匹配特征区域，若能得到三对匹配特征区域，则执行步骤c)，若没得到三对对应的匹配特征区域，则执行步骤d)；

待拼接的前一幅红外图像称之为初始图像，后一幅红外图像称之为匹配图像，如图2所示，给出了本发明中匹配特征区域查找的流程图，该步骤中匹配特征区域的查找可以通过以下步骤来实现：

b-1).选取扫描窗口，选取4*4像素模板作为扫描窗口，以匹配图像左上方的第一个4*4像素区域为扫描起始窗口，以初始图像右上方的的第一个4*4像素区域为扫描起始窗，并固定匹配图像中的扫描起始窗口；

b-2).从初始图像中的扫描起始窗口开始，按照从右至左、再由上至下逐一像素点移动地改变初始图像中扫描窗口的位置，来计算两幅红外图像中的4*4像素扫描窗口中对应像素点的差值；

b-3).匹配特征区域判断，对于待判断的两4*4像素扫描窗口，如果两扫描窗口所有像素点灰度值差值的平均值在5个灰度值以内，则认为该两4*4像素区域为匹配特征区域；否则，判断其为非匹配特征区域；

b-4).是否存在匹配特征区域，经过对初始图像的扫描，判断是否存在与匹配图中指定窗口位置相对应的匹配特征区域，如果存在，则结束本次匹配特征区域的查找；否则，执行步骤b-5)；

b-5).改变扫描窗口位置，在匹配图中按照从左至右、再由上至下逐一像素点移动地改变匹配图像中扫描窗口的位置，再依次执行步骤b-2)、b-3)和b-4)；直至查找出三对匹配特征区域；如果初始图像、匹配图像中的所有匹配窗口均对比完毕，不存在三对或三对以上的匹配特征区域，则表明不能自动计算出两幅图像中的匹配特征区域。

c).红外图像拼接，将存在三对匹配特征区域的两幅局部红外图像，按照相应特征区域相匹配的方式拼接在一起，执行步骤e)；

d).手动选取匹配特征区域，在待拼接的两幅局部红外图像上手动选取三对匹配特征区域，依据手动选取的匹配特征区域将两幅局部红外图像拼接在一起；执行步骤e)；

待拼接的前一幅红外图像称之为初始图像，后一幅红外图像称之为匹配图像，该步骤中的手动选取匹配特征区域可以通过以下步骤来实现：

d-1).在匹配图像中左侧三分之一区域内，手动选取第一个4*4像素大小的区域，作为第一个匹配特征区域；

d-2).在初始图像中右侧三分之一区域内从右上角起点开始按照4*4像素模版大小扫描窗口进行扫描，计算对应的匹配特征区域，直到在初始图中找到与匹配图像中选取的匹配区域相同的区域；

d-3).在匹配区域判断的过程中，如果两区域所有像素点灰度值差值的平均值在5个灰度值以内，则认为其为匹配特征区域；

d-3).在两幅待拼接的局部红外图像上选取三对匹配特征区域，这样就可手动形成三对匹配特征区域。

e).判断是否拼接完毕，判断所有局部红外图像是否拼接完毕；如果所有局部红外图像均拼接在一起，则拼接完成，得到待测物体的全景红外图像，红外图像拼接结束；如没有拼接完毕，则重复执行步骤b)，直至整个拼接过程结束。

如图3所示，在局部红外图像a与b以及b与c拼接的过程中，首先采用步骤b中的方法进行自动拼接，如自动拼接不能找到匹配特征区域，则采用手动拼接。在手动选取匹配特征区域的时：在局部红外图像b中手动选取3个特征区域（特征区域为图像中的白色圆圈），图像a中与图像b中对应的特征区域是通过自动计算产生的，这样就形成了3对匹配特征区域；通过3对特征区域的对准，就实现了图a与图b的拼接。同样地，图b与图c采用同样的方法进行拼接；图a、b和c拼接后的图像如图4所示。

本发明的方法可以实现批量红外图像的快速拼接，生成全景图像，对于使用红外图像进行的相关检测更加方便、快捷、直观。

Claims (1)

1.一种红外图像拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：

a).采集红外图像，按照“Z”字形的顺序，利用红外热像仪依次采集待测物体的局部红外图像，并保证相邻的两幅局部红外图像具有20%～30%的重叠区域；

b).查找匹配特征区域，计算查找相邻两幅局部红外图像中是否存在三对匹配特征区域，若能得到三对匹配特征区域，则执行步骤c)，若没得到三对对应的匹配特征区域，则执行步骤d)；

c).红外图像拼接，将存在三对匹配特征区域的两幅局部红外图像，按照相应特征区域相匹配的方式拼接在一起，执行步骤e)；

d).手动选取匹配特征区域，在待拼接的两幅局部红外图像上手动选取三对匹配特征区域，依据手动选取的匹配特征区域将两幅局部红外图像拼接在一起；执行步骤e)；

e).判断是否拼接完毕，判断所有局部红外图像是否拼接完毕；如果所有局部红外图像均拼接在一起，则拼接完成，得到待测物体的全景红外图像，红外图像拼接结束；如没有拼接完毕，则重复执行步骤b)，直至整个拼接过程结束；

待拼接的前一幅红外图像称之为初始图像，后一幅红外图像称之为匹配图像，步骤b)中匹配特征区域的查找依次包括以下步骤：

b-1).选取扫描窗口，选取4*4像素模板作为扫描窗口，以匹配图像左上方的第一个4*4像素区域为扫描起始窗口，以初始图像右上方的的第一个4*4像素区域为扫描起始窗，并固定匹配图像中的扫描起始窗口；

b-2).从初始图像中的扫描起始窗口开始，按照从右至左、再由上至下逐一像素点移动地改变初始图像中扫描窗口的位置，来计算两幅红外图像中的4*4像素扫描窗口中对应像素点的差值；

b-3).匹配特征区域判断，对于待判断的两4*4像素扫描窗口，如果两扫描窗口所有像素点灰度值差值的平均值在5个灰度值以内，则认为该两4*4像素区域为匹配特征区域；否则，判断其为非匹配特征区域；

b-4).是否存在匹配特征区域，经过对初始图像的扫描，判断是否存在与匹配图中指定窗口位置相对应的匹配特征区域，如果存在，则结束本次匹配特征区域的查找；否则，执行步骤b-5)；

b-5).改变扫描窗口位置，在匹配图中按照从左至右、再由上至下逐一像素点移动地改变匹配图像中扫描窗口的位置，再依次执行步骤b-2)、b-3)和b-4)；直至查找出三对匹配特征区域；如果初始图像、匹配图像中的所有匹配窗口均对比完毕，不存在三对或三对以上的匹配特征区域，则表明不能自动计算出两幅图像中的匹配特征区域；

待拼接的前一幅红外图像称之为初始图像，后一幅红外图像称之为匹配图像，步骤d)中所述的手动选取匹配特征区域包括以下步骤：

d-1).在匹配图像中左侧三分之一区域内，手动选取第一个4*4像素大小的区域，作为第一个匹配特征区域；

d-2).在初始图像中右侧三分之一区域内从右上角起点开始按照4*4像素模版大小扫描窗口进行扫描，计算对应的匹配特征区域，直到在初始图中找到与匹配图像中选取的匹配区域相同的区域；

d-3).在匹配区域判断的过程中，如果两区域所有像素点灰度值差值的平均值在5个灰度值以内，则认为其为匹配特征区域；

d-4).在两幅待拼接的局部红外图像上选取三对匹配特征区域，这样就可手动形成三对匹配特征区域。