[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

说明书

本发明提供了一种用于无人机故障监测的图像融合方法与系统，包括：分别对可见光图像和紫外图像进行滤波得到滤波后的可见光图像和紫外图像；基于融合参数利用快速小波变换法对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；利用互信息量对融合参数进行优化直到融合图像的互信息量达到最大。本发明通过利用融合图像的互信息量来调整融合参数，可以大大提高图像的融合质量。

技术领域

本发明涉及无人机故障监测技术领域，特别是涉及一种用于无人机故障监测的图像融合方法与系统。

背景技术

随着经济和科学技术的不断发展，各种电力系统也得到了完善。近年来，无人机在电力系统当中的应用范围越来越广泛，无人机的有效应用促进了电力行业的可持续发展。电力系统的应用范围比较广泛，因此传统意义上的电力管理体系渐渐无法满足当前电力行业的发展需求。而无人机的应用则解决了相关问题，降低了电力建设难度，解决了区域巡检问题。

电力巡检无人机可携带可见光、紫外成像等专用设备对电力线路进行高精度的巡视，从而对故障点进行细致的分析，在分析时需要对紫外辐射信号进行定位和故障分析，因此必须经过图像融合，将分离的紫外和可见光信号合为一帧图像，从而准确判断发生紫外辐射的位置和故障状况。

目前的图像融合方法一般都是基于图像的各个像素点的灰度值进行融合的，其具体的思路就是对待融合图像的每个像素点进行加权求和，得到融合后的图像，但是这样的融合方式会导致融合后的图像变的模糊，使得融合后图像的信息量大大降低。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的是提供一种用于无人机故障监测的图像融合方法与系统。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种用于无人机故障监测的图像融合方法，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。

优选的，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。

优选的，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。

优选的，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：