[发明专利]红外热成像全景图像处理方法、系统及存储介质

说明书

一种红外热成像全景图像处理方法、系统及存储介质，涉及热成像技术领域，包括：可见光摄像头，用于采集可见光图像数据；红外摄像头，用于采集红外图像数据；储存模块，用于储存可见光图像数据及红外图像数据；数据处理模块，用于使用OpenCV对相邻两帧的可见光图像帧数据进行SURF算法提取特征点以及对红外图像数据进行拼接。本发明在可见光图像拼接的基础上，将与之对应配准后的红外图像拼接，使红外热成像全景图像还原性高。

技术领域

本发明涉及热成像技术领域，特别涉及一种红外热成像全景图像处理方法、系统及存储介质。

背景技术

图像采集是利用摄像头进行实时图像信息获取的手段，在日常生活以及各领域中都有广泛的应用。

在一些领域中，需要采用红外热像仪对目标进行拍照及测温，但是由于红外器件尺寸的限制，红外热像仪视角一般较小。当要对大型目标进行拍照时，则难以通过单次拍照获取目标的全貌。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种红外热成像全景图像处理方法、系统及存储介质。

为实现上述目的，本发明提供的一种红外热成像全景图像处理方法，应用于红外热成像仪上，所述处理方法包括：

步骤S1、预先将可见光摄像头与红外摄像头完成配准；

步骤S2、采用可见光摄像头采集可见光图像数据，采用红外摄像头采集红外图像数据；

步骤S3、同步储存可见光图像数据及红外图像数据，并对可见光图像数据及红外图像数据进行预处理；

步骤S4、将完成预处理后的可见光图像数据及红外图像数据对应地生成可见光图像帧数据及红外图像帧数据，并储存；

步骤S5、使用OpenCV对相邻两帧的可见光图像帧数据进行SURF算法提取特征点；

步骤S6、若相邻两帧的可见光图像帧数据上特征点的数量大于设定匹配阈值，则该两帧可见光图像帧数据存在重叠画面；

步骤S7、使用转换矩阵对存在重叠画面的两帧可见光图像帧数据进行转换，得到两帧透视图像，两帧透视图像进行像素加权处理后进行拼接；

步骤S8、使用转换矩阵对步骤S7中的两帧可见光图像帧数据对应的红外图像帧数据进行转换拼接；

步骤S9、重复步骤S6至S8，直至完成所有红外图像帧数据拼接。

优选的，在步骤S5中，所述SURF算法包括：

步骤S51、构建Hessian矩阵生成兴趣点；

步骤S52、构建尺度空间，改变高斯滤波器的窗口大小获得不同尺度的图像；图像经过不同尺寸盒子滤波器的滤波处理，生成多幅Hessian行列式图像，构成高斯金字塔尺度空间；

步骤S53、将经过Hessian矩阵处理过的每个像素点在其3*3*3的三维领域内进行非极大值抑制，记录特征点位置；

步骤S54、采用三维线性插值法得到亚像素级的特征点；

步骤S55、选取特征点主方向，以尺度值为s的特征点为圆心，在半径为6s的圆内使用尺寸为4s的Harr小波模板来计算梯度，选取小波特征总和最大的方向为主方向；

步骤S56、以特征点为圆心，取20s*20s的正方形窗口，将窗口划分为16个大小为4s*4s的子窗口；统计子区域内25个像素的水平和垂直方向的Harr小波特征，得到一个四维向量，每个特征点形成4*16个特征描述子用以描述该特征点。

优选的，在步骤S6中，根据欧式距离公式判断相邻两帧的可见光图像帧数据上特征点的数量是否大于设定匹配阈值，所述欧式距离公式为：