CN109345499A - 一种红外图像融合技术 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种红外图像融合技术，具体来说，公开了一种将主动红外图像与被动红外图像进行融合的方法，它属于图像处理技术领域。其步骤包括：1）对被动红外图像进行分解形成高斯金字塔；2）对主动红外图像进行分解形成高斯金字塔；3）将被动红外图像高斯金字塔每层图像相减形成被动红外图像拉普拉斯金字塔；4）将主动红外图像高斯金字塔每层图像相减形成主动红外图像拉普拉斯金字塔；5）将被动红外图像拉普拉斯金字塔和主动红外图像拉普拉斯金字塔相应层融合得到初步融合后的图像；6）将初步融合后的图像从顶层开始由上至下，将各层图像经过逐步内插放大到与原始图像一样大，然后相加，形成最终融合后的图像。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其指一种对像素级主动红外图像与被动红外图像的融合技术。
背景技术
最近几年，国内高功率、高光束质量大功率半导体激光器相关领域方面取得了长足的进步，但是半导体激光器芯片的研制和生产方面，一直受外延生长技术、腔面钝化技术以及器件制作工艺水平的限制，国产半导体激光器件的功率、寿命方面较之国外先进水平尚有差距。限制激光器芯片性能参数提高的一个重要原因就是，对失效的激光器芯片不能进行有效的缺陷检测与分析。缺陷检测的一个技术难点在于获取清晰的激光器芯片缺陷部位的深度立体三维图形。
为了对激光芯片损伤部位进行缺陷成像，自动分析与判断，需对缺陷信息进行提取。目前，对缺陷红外图像的获取方法主要是被动红外检测法，即在检测时使用红外光源对被测芯片进行照射，仅仅利用芯片本身热辐射造成的温度差异进行检测。这种方法设备简单，成像速度快，可对波导和衬底层进行清晰成像，但探测深度较浅，不利于缺陷信息的精确分析。
发明内容
为克服现有技术中存在的问题，本发明提供一种红外主动成像与被动成像的图像融合技术，通过两种成像的信息综合，可生成清晰的激光器芯片缺陷部位的立体三维图形。
为解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：
一种红外图像融合技术，其步骤包括：1)对采集到的目标区域的被动红外图像进行分解形成高斯金字塔；2)对采集到的目标区域的主动红外图像进行分解形成高斯金字塔；步骤(1)、(2)中高斯金字塔层数相同；3)将被动红外图像高斯金字塔每层图像相减形成被动红外图像拉普拉斯金字塔；4)将主动红外图像高斯金字塔每层图像相减形成主动红外图像拉普拉斯金字塔；5)将被动红外图像拉普拉斯金字塔和主动红外图像拉普拉斯金字塔相应层融合得到初步融合后的图像；6)将初步融合后的图像从顶层开始由上至下，将各层图像经过逐步内插放大到与采集到的被动红外图像或主动红外图像一样大，然后相加，形成最终融合后的图像。
所述的高斯金字塔是通过将采集到的被动红外图像或主动红外图像向下采样形成高层图像，然后进行迭代实现的。
所述的拉普拉斯金字塔是通过将高斯金字塔的每一层图像减去其上一层图像经过上采样形成的预测图像，得到一系列的差值图像实现的。拉普拉斯金字塔比高斯金字塔少了一层图像。
所述的下采样是用高斯核即对采集到的被动红外图像或主动红外图像进行卷积，然后删除所有偶数行和偶数列实现的。
所述的上采样是将高斯金字塔除最低层图像之外的每一层图像在每个方向扩大为原来的两倍，新增的偶数行和偶数列以0填充，然后将高斯内核乘以4即之后与放大后的图像卷积实现的。
本发明对像素级主动红外图像与被动红外图像的融合进行研究，通过两种图像的融合可以提供更丰富的检测信息，另外，缺陷的被动红外图像受芯片对象表面状况严重影响，因此获取主动红外图像，以便对比进行检测结果的判读。通过对检测芯片主被动的红外图像的融合处理，可以排除对红外热图像的干扰，相当于改善了检测效果。
附图说明
图1为本发明方法的技术框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好的理解本发明实施方式的方案，下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
本发明的发明思想为：把主动与被动红外图像分解成许多不同空间分辨率的子图像，并把高分辨率(尺寸较大)的子图像放在下层，把低分辨率(尺寸较小)的子图像放在上面，从而构成一个下大上小的金字塔形，利用其分解后的金字塔形结构可有效地对具有不同空间分辨率的不同分解层进行融合处理。
一种红外图像融合技术，包括如下步骤：
通过依次对主动和被动的低层图像与具有低通特性的窗口函数进行卷积，此过程相当于对图像进行低通滤波，再把卷积结果做隔行隔列的降2采样来实现的。因此，随着分解层的不断增加，图像逐渐变得模糊了。所以，层次化分解后的图像是多分辨率、多尺度、低通滤波的结果。
用主动红外图像和被动红外图像的高斯金字塔的每一层图像减去其上一层图像上采样并高斯卷积之后的预测图像，得到一系列的差值图像。该差值图像的每一层是本层图像与其高一层图像经放大算子放大后图像的差，此过程相当于带通滤波。因此，各层均保留和突出了图像的重要特征信息，如边缘信息，这些重要信息对于图像的压缩或进一步的分析、理解和处理有重要意义，这些特征信息被按照不同尺度分别表现在不同分解层上。
将得到的主动红外图像和被动红外图像的拉普拉斯金字塔的相应层融合，即可得到初步融合后的一系列图像。从顶层开始逐层由上至下，将各层图像经过逐步内插放大到与原始图像一样大，然后再相加，即可精确重建原始图像。
本发明不局限于上述具体实施方式，所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种红外图像融合技术，其特征在于，其步骤包括：1)对采集到的目标区域的被动红外图像进行分解形成高斯金字塔；2)对采集到的目标区域的主动红外图像进行分解形成高斯金字塔；步骤(1)、(2)中高斯金字塔层数相同；3)将被动红外图像高斯金字塔每层图像相减形成被动红外图像拉普拉斯金字塔；4)将主动红外图像高斯金字塔每层图像相减形成主动红外图像拉普拉斯金字塔；5)将被动红外图像拉普拉斯金字塔和主动红外图像拉普拉斯金字塔相应层融合得到初步融合后的图像；6)将初步融合后的图像从顶层开始由上至下，将各层图像经过逐步内插放大到与采集到的被动红外图像或主动红外图像一样大，然后相加，形成最终融合后的图像。
2.根据权利要求1所述的一种红外图像融合技术，其特征在于，步骤1)和步骤2)所述的高斯金字塔是通过将采集到的被动红外图像或主动红外图像向下采样形成高层图像，然后进行迭代实现的。
3.根据权利要求1所述的一种红外图像融合技术，其特征在于，步骤3)和步骤4)所述的拉普拉斯金字塔是通过将高斯金字塔的每一层图像减去其上一层图像经过上采样形成的预测图像，得到一系列的差值图像实现的。
4.根据权利要求2所述的一种红外图像融合技术，其特征在于，所述的下采样是用高斯核即对采集到的被动红外图像或主动红外图像进行卷积，然后删除所有偶数行和偶数列实现的。
5.根据权利要求3所述的一种红外图像融合技术，其特征在于，所述的上采样是将高斯金字塔除最低层图像以外的每一层图像在每个方向扩大为原来的两倍，新增的偶数行和偶数列以0填充，然后将高斯内核乘以4即后与放大后的图像卷积实现的。
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