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圖像多幀融合技術及應用案例

  • 來源:光虎

圖像融合(Image Fusion)是指將多元信道所采集到的關于同一目標的圖像數據和計算機技術等,最大限度的提取各自信道中的有利信息,最后綜合成高質量的圖像,以提高圖像信息的利用率、提升原始圖像的空間分辨率和光譜分辨率,利于檢測。 待融合圖像已配準好且像素位寬一致,綜合和提取兩個或多個多源圖像信息。兩幅(多幅)已配準好且像素位寬一致的待融合源圖像,如果配準不好且像素位寬不一致,其融合效果不好。

圖像融合作為信息融合的一個分支,是信息融合研究中的一個熱點。圖像融合的數據形式是包含有明暗、色彩、溫度、距離以及其他的景物特征的圖像。這些圖像可以以一幅,或者一列的形式給出。而圖像融合是將2張或2張以上的圖像信息融合到1張圖像上,使得融合的圖像含有更多的信息、能夠更方便人來觀察或者計算機處理。圖像融合的目標是在實際應用目標下將相關信息最大合并的基礎上減少輸出的不確定度和冗余度。圖像融合的優點很明顯,它能擴大圖像所含有的時間空間信息,減少不確定性,增加可靠性,改進系統的魯棒性能。

圖像融合技術的優點

高效的圖像融合方法可以根據需要綜合處理多源通道的信息,從而有效地提高了圖像信息的利用率、系統對目標探測識別的可靠性及系統的自動化程度。以增強圖像中信息透明度、可靠性以及使用率,以形成對目標的清晰、完整、準確的信息描述。

這諸多方面的優點使得圖像融合在醫學、遙感、機器視覺、氣象預報及軍事目標識別等方面的應用潛力得到充分認識、尤其在機器視覺方面。

圖像融合算法的方式

一般情況下,圖像融合由低到高分為三個層次:數據級融合、特征級融合、決策級融合。數據級融合也稱像素級融合,是指直接對傳感器采集來得數據進行處理而獲得融合圖像的過程,它是高層次圖像融合的基礎,也是目前圖像融合研究的重點之一。這種融合的優點是保持盡可能多得現場原始數據,提供其它融合層次所不能提供的細微信息。

像素級融合中有空間域算法和變換域算法,空間域算法中又有多種融合規則方法,如邏輯濾波法,灰度加權平均法,對比調制法等;變換域中又有金字塔分解融合法,小波變換法。其中的小波變換是當前最重要,最常用的方法。

在特征級融合中,保證不同圖像包含信息的特征,如紅外光對于對象熱量的表征,可見光對于對象亮度的表征等等。

決策級融合主要在于主觀的要求,同樣也有一些規則,如貝葉斯法,D-S證據法和表決法等。

融合算法常結合圖像的平均值、熵值、標準偏差、平均梯度;平均梯度反映了圖像中的微小細節反差與紋理變化特征,同時也反映了圖像的清晰度。目前對圖像融合存在兩個問題:最佳小波基函數的選取和最佳小波分解層數的選取。

圖像融合技術在機器視覺中的應用

很多產線上的產品生產出來之后,都有保護膜作為保護,防止產品上出現指紋、劃痕等缺陷,但包裹保護膜之后,人工對于產品的外觀檢測時間就變得更長,也間接地提高了人工成本,在外觀檢測時,如果引入圖像融合,則會大大減少時間,從而減少成本。

如圖所示為普通光源直接照射帶薄膜物體表面的效果:

圖片

物體由于被薄膜遮擋,導致部分表面產生不可避免的反光,從而干擾整體的檢測。

使用四分區時序環形光源,分別獲取四個不同方向的打光效果圖:

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再進行多圖像融合,得到如下效果圖:

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不難看出,通過多方向光照得出的圖像,通過圖像融合后,薄膜對物體造成的干擾已經微乎其微,很容易就可以對處理后的圖像進行分析,例如OCR字符識別等。



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