基于智能监测终端的可见光与红外图像配准融合方法

针对可见光图像与红外图像分辨率差异大和色彩差异大的问题,提出一种基于亚像素优化和局部强度特征不变描述的可见光和红外图像配准算法,从有限离散剪切波变换、迭代配准以及配准点领域亚像素优化方面对新方法进行分析,并通过实际应用证明新方法可以实现可见光与红外图像准确配准与融合分析,快速准确地定位设备过热点。     

基于BEMD的电力设备红外与可见光图像的配准研究

电力设备的红外图像和可见光图像从不同角度反映了设备的状态,对它们进行配准可以提高在线监测的准确性.将2维经验模态分解( BEMD)方法引入到电力设备的红外与可见光图像配准中.通过理论分析得出了基于BEMD的图像配准原理,把图像的配准问题转化成了BEMD分解后子图像的配准问题,并确定了原始图像、趋势图像及2维仿射变换在配准中的关系;基于此原理提出了一种红外与可见光图像配准方法.实验结果表明该方法可取得良好的配准效果,同时也验证了该配准原理的正确性和方法的先进性.     

采用对象分割和图像配准方法的变电站红外预警系统

为了早期发现变电站事故隐患,建立了一个红外温度巡检与预警系统,该系统能够自动循环采集变电站电气设备的红外图像,通过提取目标设备的温度信息进行故障判别。为了解决机械传动造成的图像位置偏差导致系统难以对感兴趣设备进行定位监测的问题,提出了一种基于对象分割和图像配准的校正方法,首先对图像进行对象分割和组态定义,并将待测目标提取出来,然后采用基于相位相关和Harris角点匹配的图像配准方法对序列偏差图像进行配准。使用上述方法对某变电站中获取的15组电气设备红外遥视图像进行了实验,平均正确匹配率达到93.3%,并且配准精度较高,达到了亚像素级。实验表明该方法能够对偏差图像进行有效校正,使系统能够及时准确地获得设备部件的温度,保障监测系统的可靠运行。     

基于R-MI-rényi测度的可见光与红外图像配准

针对红外与可见光图像配准的准确性与鲁棒性问题,提出一种基于R-MI-rényi测度的由粗到精红外与可见光图像配准方法。首先通过分析红外与可见光传感器的成像原理,确定红外与可见光传感器在相对位置固定时的配准变换参数;然后采用Hough变换检测模板图像的直线特征,并利用待配准图像对应直线段的长度和斜率确定粗配准参数;根据粗配准参数确定搜索区域与匹配窗口尺寸,利用rényi互信息与Harris角点函数相结合的R-MI-rényi匹配测度在粗配准对应区域内搜索匹配点对;最后使用RANSAC方法完成图像的精确配准并求解图像转换参数矩阵。分别选取标准测试图像集和真实测试图像集对本文方法和现有代表方法进行综合对比,实验结果表明,方法在像素误差、标准差以及时间消耗等方面均优于其他对比方法,说明方法具有较高的配准精度和效率、较好的鲁棒性,综合性能最优。     

基于深度学习的电力设备红外可见光图像智能配准方法研究

红外图像与可见光图像的融合分析是提升红外图像中电力设备定位精度和缺陷诊断准确度的有效途径。针对两种模态数据融合分析关键步骤中的红外图像与可见光图像配准问题进行研究。鉴于红外图像与可见光图像存在的模态差异,采用基于自监督学习的SuperPoint特征点提取与描述方法,提取具有模态不变性的稀疏特征点;采用基于深度图卷积的SuperGlue方法,结合全局特征点的空间及特征相关性信息,提升特征匹配的准确度;最后,采用渐近采样一致性的PROSAC方法对红外与可见光图像间的变换参数进行估计,实现配准。与传统算法对比表明,本文所提方法具有更高的模态鲁棒性,得到了更准确的配准结果。     

基于BEMD的电力设备红外与可见光图像的配准研究

电力设备的红外图像和可见光图像从不同角度反映了设备的状态,对它们进行配准可以提高在线监测的准确性.将2维经验模态分解( BEMD)方法引入到电力设备的红外与可见光图像配准中.通过理论分析得出了基于BEMD的图像配准原理,把图像的配准问题转化成了BEMD分解后子图像的配准问题,并确定了原始图像、趋势图像及2维仿射变换在配...     

亚像素级的图像配准方法

在很多应用领域,要求图像配准的精度达到亚像素级,而多数亚像素级配准方法的运算量较大。文中阐述了一种高效的基于奇异值分解（SVD）的相位相关法。在无噪声干扰的情况下,该方法的精度达到0.02像素。通过对已知平移关系的图像的配准实验,比较了其与灰度相关函数内插法在无噪声和有噪声的情况以及应用于多光谱图像配准时的配准精度。实验表明,2种方法都有较好的抗噪声性能,在受噪声干扰不严重的情况下,基于SVD的相位相关法的配准精度优于灰度相关函数内插法。     

基于SIFT的电力设备红外/可见光图像配准方法

提出了一种红外与可见光图像的配准方法,该方法将SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征应用于两者自动配准的特征匹配,SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。实验表明,该方法具有稳定、可靠、快速等特点。     

基于灰度冗余和SURF算法的电气设备红外和可见光图像配准

为了对电力设备故障进行更为有效和直观的诊断,提出了一种基于灰度冗余和SURF算法的红外和可见光图像的配准方法.该算法对红外图像和可见光图像进行基于灰度冗余的处理,利用SURF方法分别找到两幅图像的特征点并求出其描述子,通过RANSAC(随机采样一致性)对这些特征点进行精确配对,通过最小二乘法求得仿射变换参数并实现两幅图像的配准.实验表明,该方法与其他配准方法相比,具有速度快,鲁棒性高等优点,具有较高的实用价值.     

GPU 加速的路径依赖数字图像相关法

对于数字图像相关法(digital image correlation, DIC)计算效率的需求日益增长,提出了一种图形处理器(GPU)加速的路 径依赖 DIC 方法。 该算法利用基于快捷傅里叶变换的互相关算法(FFT-CC)计算初始种子点,利用反向组合高斯牛顿法( IC-GN)进行亚像素匹配,然后通过初值传递策略快速产生多个新种子点参与亚像素匹配的并行计算,从而使其快速扩散,直至完 成整个感兴趣区域的计算。 利用公开的实验图例进行测试,结果表明方法精度良好,能得到清晰的表面变形云图,并且能在子 区大小 17×17 pixels 时获得 6. 5×10 5 点/ s 的计算速度,相对于典型的高速 DIC 算法速度提升超过 50%,为高速 DIC 算法的设计 提供了参考。     

基于灰度冗余和SURF算法的电气设备红外和可见光图像配准

为了对电力设备故障进行更为有效和直观的诊断,提出了一种基于灰度冗余和SURF算法的红外和可见光图像的配准方法.该算法对红外图像和可见光图像进行基于灰度冗余的处理,利用SURF方法分别找到两幅图像的特征点并求出其描述子,通过RANSAC(随机采样一致性)对这些特征点进行精确配对,通过最小二乘法求得仿射变换参数并实现两幅图...     

基于深层次多分类生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法

为了实现红外和可见光图像信息的良好平衡,本文利用生成对抗网络技术,提出了一种深层次多分类的生成对抗网络红外与可见光图像融合方法。该方法将主辅思想引入到生成器的梯度和强度信息提取中,并提高了生成器卷积层的深度及浅层网络信息提取能力。在鉴别器中使用多分类器同时估计可见光和红外区域的分布。经过连续的对峙学习,使融合结果中具有显著的对比度和丰富的纹理细节信息。实验获得的信息熵及香农熵值为6.86、互信息值为13.72、标准差值为34.82、结构相似性值为0.71。对比实验结果表明,在主客观评价中,本文提出的方法获得更好的红外与可见光图像融合性能。     

基于注意力密集网络的伪彩色红外与 可见光图像融合

针对现有红外与可见光图像融合算法中存在融合图像的纹理细节不清晰,红外信息和纹理细节的显示不平衡等问 题,提出了一种基于注意力密集网络的伪彩色红外与可见光图像融合方法。首先对灰度的红外图像进行伪彩色处理再与彩 色的可见光图像组成多通道数据输入融合网络。其次,设计了一种由卷积层和带有注意力模块的密集连接块组成的生成器 网络结构,关注源图像的关键信息,增强网络提取源图像信息的能力。最后,利用红外像素、可见光像素、可见光梯度和红外 梯度构建内容损失函数,以保持融合图像中红外目标和纹理细节的平衡。与5种具有代表性的融合方法进行定性和定量比 较。结果表明,该方法所获得融合图像的峰值信噪比、信息熵、平均梯度和互信息取得最优值,分别为31.6841、6.5581、 6.0096、3.0960。定量以及定性结果证明所提融合方法使融合图像具有更为丰富的纹理细节以及良好的视觉效果。     

基于尺度限制SURF的图像配准

图像配准是数字图像处理中一个重要研究领域,是图像拼接、图像超分辨率重建的基础,基于尺度不变特征的图像配准已成为最近几年的热门研究领域,SURF算法是其中之一.对于具有尺度差异（SD）同时满足仿射变换的图像,传统SURF算法存在较大误匹配,从而影响最后的配准精度.针对误匹配问题,采用基于尺度限制（SR）的SURF算法并利用样本统计的方法来剔除误匹配,实验结果表明基于尺度限制的SURF算法能够有效的剔除误匹配,从而提高图像配准的精度.     

多路径生成对抗网络的红外与可见光图像融合

生成对抗网络在红外与可见光图像融合领域受到广泛关注,但单路径进行融合容易丢失浅层信息、分支路特征提取 融合能力有限。提出一种基于多路径生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法。在生成器端,利用源图像与导向滤波结 果构建3条输入路径提取更多源图像特征信息,以获得细节更丰富的融合图像;然后,卷积层加入掩码注意力机制模块,提升 显著信息的提取效率,引入密集连接和残差连接,在提升特征传递效率的同时可获取更多源图像重要特征信息。在鉴别器 端,采用双鉴别器估计红外与可见光图像的区域分布,避免单鉴别器网络丢失对比度信息的模态失衡问题。在 TNO 数据集 上进行了实验,实验结果表明,所提算法在5个客观评估指标上4项取得了最好结果,优于多数主流算法,在主观评估方面,所 提算法保留了更多的纹理细节信息,具有更好的视觉效果。     

紫外可见双光路电晕放电检测系统的研制及实现

为了实现紫外光和可见光对电力设备的电晕放电情况进行复合图像检测,提出了采用双光路结构的光信号处理方法.设计并研制了基于可见反射式光路结构的紫外可见双光路电晕放电检测系统.该系统解决了紫外光成像与可见光成像能量差异大导致图像配准困难的问题.试验结果表明,该系统能实现电力设备电晕放电情况的准确探测及定位.