[发明专利]一种用于无人机故障监测的图像融合方法与系统

权利要求书

1.一种用于无人机故障监测的图像融合方法，其特征在于，包括：

获取可见光图像和紫外图像；

分别对所述可见光图像和所述紫外图像进行滤波得到滤波后的可见光图像和紫外图像；

获取融合参数；

基于融合参数利用快速小波变换法对所述滤波后的可见光图像和紫外图像进行融合得到融合图像；

对所述融合图像的信息量进行评估得到融合图像的互信息量；

利用所述互信息量对所述融合参数进行优化直到融合图像的互信息量达到最大。

2.根据权利要求1所述的一种用于无人机故障监测的图像融合方法，其特征在于，所述分别对所述可见光图像和所述紫外图像进行滤波得到滤波后的可见光图像和紫外图像，包括：

以所述可见光图像或者所述紫外图像的任意一点为中心取N*N图像区域作为滤波器窗口；

计算滤波器窗口中所有图像点的权系数；

利用所述权系数对滤波器窗口内所有图像点的灰度值进行加权求和作为滤波器的输出得到滤波后的可见光图像或者紫外图像。

3.根据权利要求2所述的一种用于无人机故障监测的图像融合方法，其特征在于，所述计算滤波器窗口中所有图像点的权系数，包括：

采用公式：

得到滤波器窗口内图像点(i，j)的权系数；其中，d(i，j)表示灰度中值点为I(i，j)与中值点I(m，n)的距离。

4.根据权利要求1所述的一种用于无人机故障监测的图像融合方法，其特征在于，对所述融合图像的信息量进行评估得到融合图像的互信息量，包括：

采用公式：

得到融合图像的互信息量；其中，A表示可见光图像，B表示紫外图像，F表示融合图像，L表示图像的灰度级i，j，k均表示灰度值，范围从0～L-1，p_abf(i,j,k)表示A、B、F三个图像中灰度值分别为i,j,k的图像点的概率，p_ab(i,j)表示A、B两个图像中灰度值分别为i,j的图像点的概率，p_f(k)表示F图像中灰度值分别为i,j的图像点的概率。

5.一种用于无人机故障监测的图像融合系统，其特征在于，包括：

获取可见光图像和紫外图像；

分别对所述可见光图像和所述紫外图像进行滤波得到滤波后的可见光图像和紫外图像；

获取融合参数；

基于融合参数利用快速小波变换法对所述滤波后的可见光图像和紫外图像进行融合得到融合图像；

对所述融合图像的信息量进行评估得到融合图像的互信息量；

利用所述互信息量对所述融合参数进行优化直到融合图像的互信息量达到最大。

6.根据权利要求5所述的一种用于无人机故障监测的图像融合系统，其特征在于，所述分别对所述可见光图像和所述紫外图像进行滤波得到滤波后的可见光图像和紫外图像，包括：

以所述可见光图像或者所述紫外图像的任意一点为中心取N*N图像区域作为滤波器窗口；

计算滤波器窗口中所有图像点的权系数；

利用所述权系数对滤波器窗口内所有图像点的灰度值进行加权求和作为滤波器的输出得到滤波后的可见光图像或者紫外图像。

7.根据权利要求6所述的一种用于无人机故障监测的图像融合系统，其特征在于，所述计算滤波器窗口中所有图像点的权系数，包括：

采用公式：

得到滤波器窗口内图像点(i，j)的权系数；其中，d(i，j)表示灰度中值点为I(i，j)与中值点I(m，n)的距离。

8.根据权利要求5所述的一种用于无人机故障监测的图像融合系统，其特征在于，对所述融合图像的信息量进行评估得到融合图像的互信息量，包括：

采用公式：

得到融合图像的互信息量；其中，A表示可见光图像，B表示紫外图像，F表示融合图像，L表示图像的灰度级i，j，k均表示灰度值，范围从0～L-1，p_abf(i,j,k)表示A、B、F三个图像中灰度值分别为i,j,k的图像点的概率，p_ab(i,j)表示A、B两个图像中灰度值分别为i,j的图像点的概率，p_f(k)表示F图像中灰度值分别为i,j的图像点的概率。