一种基于三光融合的图像成像方法及装置与流程

1.本发明涉及计算机软件技术领域，尤其涉及一种基于三光融合的图像成像 方法及装置。


背景技术：

2.随着电子监控领域的发展，各种各样的电子摄像设备设计方向都向着感知 低照度发展，由于大多数摄像设备成像光谱单一，所以在观察场景以及目标的 过程中，这些设备往往只能获取单一光谱下有限的信息，对场景中的多维目标 信息无法实现广泛覆盖，而要实现对多种场景的不同光谱特征同时检测必须携 带多种光谱设备，不仅操作繁琐，也不便于携带，更提高了使用成本，最主要 的是成像精确度不够高，带来了诸多不便。所以亟需一种基于三光融合的图像 成像方法及装置，能够提高成像精确度。
3.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现 有技术。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明提出了一种基于三光融合的图像成像方法及装置，旨在 解决现有技术无法提高摄像设备最后成像的精确度的技术问题。
5.本发明的技术方案是这样实现的：
6.一方面，本发明提供了一种基于三光融合的图像成像方法，所述基于三光 融合的图像成像方法包括以下步骤：
7.s1，获取实时光谱图像数据，对该实时光谱数据进行金字塔分层，并对分 层后的光谱图像通过金字塔逆运算，获取运算后的光谱图像作为待处理光谱图 像；
8.s2，根据红外图像特点对待处理光谱图像进行处理，获取对应的图像隶属 度函数，通过模糊特征平面对该图像隶属度函数进行处理，获取处理后的待增 强光谱图像；
9.s3，对该待增强光谱图像进行灰度标记，根据标记结果对该待增强光谱图 像进行筛选，将保留的待增强光谱图像展示成像。
10.在以上技术方案的基础上，优选的，步骤s1中，获取实时光谱图像数据， 对该实时光谱数据进行金字塔分层，并对分层后的光谱图像通过金字塔逆运算， 获取运算后的光谱图像作为待处理光谱图像，还包括以下步骤，获取实时光谱 图像数据，所述光谱数据包括：光谱种类、光谱名称以及对应的图像数据，通 过光谱种类对该光谱数据进行金字塔分层，将每层的光谱数据通过对齐融合后， 将对齐融合后的光谱数据通过加权融合，获取最终融合的光谱数据，通过拉普 拉斯金字塔对该最终融合的光谱数据进行逆运算，获取运算后的光谱图像作为 待处理光谱图像。
11.在以上技术方案的基础上，优选的，还包括以下步骤，所述拉普拉斯金字 塔为：
[0012][0013]
l
i
代表运算结果，g
i
代表第i层的光谱数据，up代表映射操作，代表卷积 操作，
代表4x4的高斯内核。
[0014]
在以上技术方案的基础上，优选的，步骤s2中，根据红外图像特点对待处 理光谱图像进行处理，获取对应的图像隶属度函数，通过模糊特征平面对该图 像隶属度函数进行处理，获取处理后的待增强光谱图像，还包括以下步骤，根 据红外图像特点对待处理光谱图像进行处理，获取待处理光谱图像的图像强度， 根据该待处理光谱图像的图像强度建立该待处理光谱图像对应的图像隶属度函 数，所述图像隶属度函数包括：弱边缘隶属度函数、强边缘隶属度函数以及噪 声隶属度函数，通过模糊特征平面对该图像隶属度函数进行处理，获取处理后 的待增强光谱图像。
[0015]
在以上技术方案的基础上，优选的，还包括以下步骤，通过模糊特征平面 对该图像隶属度函数进行处理，获取处理后的待增强光谱图像，还包括以下步 骤，通过模糊特征平面分别计算该图像隶属度函数的加权系数，获取加权系数 标准值，将该图像隶属度函数的加权系数与该加权系数标准值进行比较，当该 图像隶属度函数的加权系数大于加权系数标准值时，根据该加权系数标准值对 该图像隶属度函数的加权系数进行处理，并获取处理后的待增强光谱图像；当 该图像隶属度函数的加权系数小于加权系数标准值时，重新获取光谱图像。
[0016]
在以上技术方案的基础上，优选的，步骤s3中，对该待增强光谱图像进行 灰度标记，根据标记结果对该待增强光谱图像进行筛选，将保留的待增强光谱 图像展示成像，还包括以下步骤，对该待增强光谱图像进行灰度标记，根据标 记结果对该待增强光谱图像进行筛选，获取保留的该待增强光谱图像，根据保 留的该待增强光谱图像对应的灰度标记计算该待增强光谱图像对应的映射函 数，将该映射函数等间距排列，根据排列结果将保留的待增强光谱图像展示成 像。
[0017]
在以上技术方案的基础上，优选的，对该待增强光谱图像进行灰度标记， 根据标记结果对该待增强光谱图像进行筛选，还包括以下步骤，获取该待增强 光谱图像灰度级的像素个数，获取像素个数阈值，将该待增强光谱图像灰度级 的像素个数与像素个数阈值进行比较，当待增强光谱图像灰度级的像素个数大 于像素个数阈值时，对该待增强光谱图像进行有效灰度标记，当待增强光谱图 像灰度级的像素个数小于像素个数阈值时，对该待增强光谱图像进行无效灰度 标记，并保留有效灰度标记对应的待增强光谱图像。
[0018]
更进一步优选的，所述基于三光融合的图像成像装置包括：
[0019]
分层模块，用于获取实时光谱图像数据，对该实时光谱数据进行金字塔分 层，并对分层后的光谱图像通过金字塔逆运算，获取运算后的光谱图像作为待 处理光谱图像；
[0020]
处理模块，用于根据红外图像特点对待处理光谱图像进行处理，获取对应 的图像隶属度函数，通过模糊特征平面对该图像隶属度函数进行处理，获取处 理后的待增强光谱图像；
[0021]
成像模块，用于对该待增强光谱图像进行灰度标记，根据标记结果对该待 增强光谱图像进行筛选，将保留的待增强光谱图像展示成像。
[0022]
第二方面，所述基于三光融合的图像成像方法还包括一种设备，所述设备 包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基 于三光融合的图像成像方法程序，所述基于三光融合的图像成像方法程序配置 为实现如上文所述的基于三光融合的图像成像方法的步骤。
[0023]
第三方面，所述基于三光融合的图像成像方法还包括一种介质，所述介质 为计算机介质，所述计算机介质上存储有基于三光融合的图像成像方法程序， 所述基于三光融合的图像成像方法程序被处理器执行时实现如上文所述的基于 三光融合的图像成像方法的步骤。
[0024]
本发明的一种基于三光融合的图像成像方法相对于现有技术具有以下有益 效果：
[0025]
(1)通过金字塔对实时光谱图像数据进行分层的方式，能够同时处理多种光 谱数据，并且金字塔分层也有利于后续对光谱进行处理，提高了光谱图像数据 最后成像的精确度。
[0026]
(2)通过红外图像特点以及灰度标记的方式，对分层后的光谱图像数据进行 先处理后标记，能够极大程度提高光谱图像数据最后成像的精确度。
附图说明
[0027]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施 例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述 中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付 出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0028]
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备的结构示意图；
[0029]
图2为本发明基于三光融合的图像成像方法第一实施例的流程示意图；
[0030]
图3为本发明基于三光融合的图像成像方法第一实施例的功能模块示意图。
具体实施方式
[0031]
下面将结合本发明实施方式，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、 完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本发明一部分实施方式，而不是 全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出 创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
[0032]
如图1所示，该设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(centralprocessing unit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存 储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口 1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户 接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以 包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless
‑
fidelity，wi
‑
fi)接 口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory， ram)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(non
‑
volatile memory， nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001 的存储装置。
[0033]
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对设备的限定，在 实际应用中设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者 不同的部件布置。
[0034]
如图1所示，作为一种介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信 模块、用户接口模块以及基于三光融合的图像成像方法程序。
[0035]
在图1所示的设备中，网络接口1004主要用于建立设备与存储基于三光融 合的图
像成像方法系统中所需的所有数据的服务器的通信连接；用户接口1003 主要用于与用户进行数据交互；本发明基于三光融合的图像成像方法设备中的 处理器1001、存储器1005可以设置在基于三光融合的图像成像方法设备中，所 述基于三光融合的图像成像方法设备通过处理器1001调用存储器1005中存储 的基于三光融合的图像成像方法程序，并执行本发明实施提供的基于三光融合 的图像成像方法。
[0036]
结合图2，图2为本发明基于三光融合的图像成像方法第一实施例的流程示 意图。
[0037]
本实施例中，所述基于三光融合的图像成像方法包括以下步骤：
[0038]
s1：获取实时光谱图像数据，对该实时光谱数据进行金字塔分层，并对分 层后的光谱图像通过金字塔逆运算，获取运算后的光谱图像作为待处理光谱图 像。
[0039]
应当理解的是，本实施系统首先会获取实时光谱图像数据，所述光谱数据 包括：光谱种类、光谱名称以及对应的图像数据，通过光谱种类对该光谱数据 进行金字塔分层，将每层的光谱数据通过对齐融合后，将对齐融合后的光谱数 据通过加权融合，获取最终融合的光谱数据，通过拉普拉斯金字塔对该最终融 合的光谱数据进行逆运算，获取运算后的光谱图像作为待处理光谱图像。
[0040]
应当理解的是，上述拉普拉斯金字塔为：
[0041][0042]
l
i
代表运算结果，g
i
代表第i层的光谱数据，up代表映射操作，代表卷积 操作，代表4x4的高斯内核。
[0043]
应当理解的是，通过金字塔分层的方式，可以将多种实时光谱图像数据按 照光谱种类进行不同分层，通过这种分层方式能够提高系统对于多种实时光谱 图像数据的处理效率，并且不同的分层并不会互相干扰，反而可以提高整个成 像过程的效率。
[0044]
s2：根据红外图像特点对待处理光谱图像进行处理，获取对应的图像隶属 度函数，通过模糊特征平面对该图像隶属度函数进行处理，获取处理后的待增 强光谱图像。
[0045]
应当理解的是，之后系统会根据红外图像特点对待处理光谱图像进行处 理，获取待处理光谱图像的图像强度，根据该待处理光谱图像的图像强度建立 该待处理光谱图像对应的图像隶属度函数，所述图像隶属度函数包括：弱边缘 隶属度函数、强边缘隶属度函数以及噪声隶属度函数，通过模糊特征平面对该 图像隶属度函数进行处理，获取处理后的待增强光谱图像。
[0046]
应当理解的是，系统通过模糊特征平面分别计算该图像隶属度函数的加权 系数，获取加权系数标准值，将该图像隶属度函数的加权系数与该加权系数标 准值进行比较，当该图像隶属度函数的加权系数大于加权系数标准值时，根据 该加权系数标准值对该图像隶属度函数的加权系数进行处理，并获取处理后的 待增强光谱图像；当该图像隶属度函数的加权系数小于加权系数标准值时，重 新获取光谱图像。
[0047]
s3：对该待增强光谱图像进行灰度标记，根据标记结果对该待增强光谱图 像进行筛选，将保留的待增强光谱图像展示成像。
[0048]
应当理解的是，系统最后会对该待增强光谱图像进行灰度标记，根据标记 结果对该待增强光谱图像进行筛选，获取保留的该待增强光谱图像，根据保留 的该待增强光谱图像对应的灰度标记计算该待增强光谱图像对应的映射函数， 将该映射函数等间距排列，根据排列结果将保留的待增强光谱图像展示成像。
[0049]
应当理解的是，系统还会获取该待增强光谱图像灰度级的像素个数，获取 像素个数阈值，将该待增强光谱图像灰度级的像素个数与像素个数阈值进行比 较，当待增强光谱图像灰度级的像素个数大于像素个数阈值时，对该待增强光 谱图像进行有效灰度标记，当待增强光谱图像灰度级的像素个数小于像素个数 阈值时，对该待增强光谱图像进行无效灰度标记，并保留有效灰度标记对应的 待增强光谱图像。
[0050]
需要说明的是，以上仅为举例说明，并不对本技术的技术方案构成任何限 定。
[0051]
通过上述描述不难发现，本实施例通过获取实时光谱图像数据，对该实时 光谱数据进行金字塔分层，并对分层后的光谱图像通过金字塔逆运算，获取运 算后的光谱图像作为待处理光谱图像；根据红外图像特点对待处理光谱图像进 行处理，获取对应的图像隶属度函数，通过模糊特征平面对该图像隶属度函数 进行处理，获取处理后的待增强光谱图像；对该待增强光谱图像进行灰度标记， 根据标记结果对该待增强光谱图像进行筛选，将保留的待增强光谱图像展示成 像。本实施例通过金字塔对光谱图像进行分层，然后利用红外图像对分层后的 光谱图像进行处理，能够适应多种光谱，并且极大程度提高了光谱成像的精确 度，提升了用户体验。
[0052]
此外，本发明实施例还提出一种基于三光融合的图像成像装置。如图3所 示，该基于三光融合的图像成像装置包括：分层模块10、处理模块20以及成像 模块30。
[0053]
分层模块10，用于获取实时光谱图像数据，对该实时光谱数据进行金字塔 分层，并对分层后的光谱图像通过金字塔逆运算，获取运算后的光谱图像作为 待处理光谱图像；
[0054]
处理模块20，用于根据红外图像特点对待处理光谱图像进行处理，获取对 应的图像隶属度函数，通过模糊特征平面对该图像隶属度函数进行处理，获取 处理后的待增强光谱图像；
[0055]
成像模块30，用于对该待增强光谱图像进行灰度标记，根据标记结果对该 待增强光谱图像进行筛选，将保留的待增强光谱图像展示成像。
[0056]
此外，需要说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，并不对 本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际 的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的，此处不做限 制。
[0057]
另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所 提供的基于三光融合的图像成像方法，此处不再赘述。
[0058]
此外，本发明实施例还提出一种介质，所述介质为计算机介质，所述计算 机介质上存储有基于三光融合的图像成像方法程序，所述基于三光融合的图像 成像方法程序被处理器执行时实现如下操作：
[0059]
s1，获取实时光谱图像数据，对该实时光谱数据进行金字塔分层，并对分 层后的光谱图像通过金字塔逆运算，获取运算后的光谱图像作为待处理光谱图 像；
[0060]
s2，根据红外图像特点对待处理光谱图像进行处理，获取对应的图像隶属 度函数，通过模糊特征平面对该图像隶属度函数进行处理，获取处理后的待增 强光谱图像；
[0061]
s3，对该待增强光谱图像进行灰度标记，根据标记结果对该待增强光谱图 像进行筛选，将保留的待增强光谱图像展示成像。
[0062]
进一步地，所述基于三光融合的图像成像方法程序被处理器执行时还实现 如下操作：
[0063]
获取实时光谱图像数据，所述光谱数据包括：光谱种类、光谱名称以及对 应的图像数据，通过光谱种类对该光谱数据进行金字塔分层，将每层的光谱数 据通过对齐融合后，将对齐融合后的光谱数据通过加权融合，获取最终融合的 光谱数据，通过拉普拉斯金字塔对该最终融合的光谱数据进行逆运算，获取运 算后的光谱图像作为待处理光谱图像。
[0064]
进一步地，所述基于三光融合的图像成像方法程序被处理器执行时还实现 如下操作：
[0065]
所述拉普拉斯金字塔为：
[0066][0067]
l
i
代表运算结果，g
i
代表第i层的光谱数据，up代表映射操作，代表卷积 操作，代表4x4的高斯内核。
[0068]
进一步地，所述基于三光融合的图像成像方法程序被处理器执行时还实现 如下操作：
[0069]
根据红外图像特点对待处理光谱图像进行处理，获取待处理光谱图像的图 像强度，根据该待处理光谱图像的图像强度建立该待处理光谱图像对应的图像 隶属度函数，所述图像隶属度函数包括：弱边缘隶属度函数、强边缘隶属度函 数以及噪声隶属度函数，通过模糊特征平面对该图像隶属度函数进行处理，获 取处理后的待增强光谱图像。
[0070]
进一步地，所述基于三光融合的图像成像方法程序被处理器执行时还实现 如下操作：
[0071]
通过模糊特征平面分别计算该图像隶属度函数的加权系数，获取加权系数 标准值，将该图像隶属度函数的加权系数与该加权系数标准值进行比较，当该 图像隶属度函数的加权系数大于加权系数标准值时，根据该加权系数标准值对 该图像隶属度函数的加权系数进行处理，并获取处理后的待增强光谱图像；当 该图像隶属度函数的加权系数小于加权系数标准值时，重新获取光谱图像。
[0072]
进一步地，所述基于三光融合的图像成像方法程序被处理器执行时还实现 如下操作：
[0073]
对该待增强光谱图像进行灰度标记，根据标记结果对该待增强光谱图像进 行筛选，获取保留的该待增强光谱图像，根据保留的该待增强光谱图像对应的 灰度标记计算该待增强光谱图像对应的映射函数，将该映射函数等间距排列， 根据排列结果将保留的待增强光谱图像展示成像。
[0074]
进一步地，所述基于三光融合的图像成像方法程序被处理器执行时还实现 如下操作：
[0075]
获取该待增强光谱图像灰度级的像素个数，获取像素个数阈值，将该待增 强光谱图像灰度级的像素个数与像素个数阈值进行比较，当待增强光谱图像灰 度级的像素个数大于像素个数阈值时，对该待增强光谱图像进行有效灰度标记， 当待增强光谱图像灰度级的像素个数小于像素个数阈值时，对该待增强光谱图 像进行无效灰度标记，并保留有效灰度标记对应的待增强光谱图像。
[0076]
以上所述仅为本发明的较佳实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本 发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本 发明的保护范围之内。