[发明专利]一种电力巡检场景下的红外与可见光图像配准方法

说明书

本发明涉及一种电力巡检场景下的红外与可见光图像配准方法，包括以下步骤：步骤S1:获取电力设备的红外图像与可见光图像；步骤S2:通过Sobel边缘检测算子分别提取电力设备红外与可见光图像的边缘信息，得到红外与可见光的边缘图像；步骤S3:采用SuperPoint特征提取网络分别检测两幅边缘图像的特征点并计算描述子；步骤S4:根据步骤S3得到的两幅边缘图像的特征点，通过SuperGlue特征匹配网络对特征点进行匹配，筛选得出正确的特征点匹配对，同时剔除不可匹配的特征点；步骤S5:根据匹配特征点对计算仿射变换模型参数，通过双线性插值对待配准图像进行空间坐标变换，实现图像配准。本发明实现对电力设备红外与可见光图像的精确配准，在可见光图像背景中获取电力设备的温度信息。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种电力巡检场景下的红外与可见光图像配准方法。

背景技术

电网的建设和维护对于国家以及社会的发展有着重要的作用，电力事业是国家综合实力提升以及社会高速发展的重要保障。电力设备是电网中的重要组成部分，当电力设备正常工作时，在电流的作用下会产生一定的热量，但温度应当在一定的范围内。当电力设备老化或故障时，会出现设备局部发热异常的状况，危及电网的安全稳定运行。因此有必要对电力设备进行安全检测，及时发现设备异常发热状况并维修。

现有的电力设备发热检测通常使用测温仪或红外相机的方式进行，需要在电力系统中大规模地布置检测仪器，成本高、容易遗漏死角，并且检测结果需要由技术人员进行分析判断，花费的人力物力大，效率低。随着图像处理技术的发展，可以采用红外与可见光图像协同处理的方式，结合红外图像能检测物体温度、抗干扰能力强以及可见光图像细节信息丰富、分辨率高的特点，实现在可见光图像背景中获取电力设备温度信息的功能。结合红外与可见光图像的检测结果信息丰富，易于观察，便于技术人员对电力设备进行异常发热检测。

红外与可见光图像协同处理的前提需要将二者图像进行配准。图像配准是从不同传感器、不同视角、不同时间获取的两幅或多幅图像中识别然后对应出相同或相似的结构和内容，依据一些相似性度量决定图像间的变换参数，使两幅或多幅图像变换到同一坐标系下，在像素层上得到最佳匹配的过程。红外与可见光图像配准属于多模态图像配准，由于二者成像机理不同导致图像之间存在明显差异，红外图像相较于可见光图像分辨率低、图像模糊、细节信息较差，并且二者的灰度特征具有较大差异，配准难度较大。现有的方法多基于图像点特征进行配准：如SIFT和SURF等方法。然而大部分方法在红外与可见光图像配准方面的精确度和正确率很低，无法实现配准。针对这一问题，需要一种能对红外和可见光图像进行精确配准的方法。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种电力巡检场景下的红外与可见光图像配准方法，实现对电力设备红外与可见光图像的精确配准，在可见光图像背景中获取电力设备的温度信息。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种电力巡检场景下的红外与可见光图像配准方法，包括以下步骤：

步骤S1:获取电力设备的红外图像与可见光图像；

步骤S2:通过Sobel边缘检测算子分别提取电力设备红外与可见光图像的边缘信息，得到红外与可见光的边缘图像；

步骤S3:采用SuperPoint特征提取网络分别检测两幅边缘图像的特征点并计算描述子；

步骤S4:根据步骤S3得到的两幅边缘图像的特征点，通过SuperGlue特征匹配网络对特征点进行匹配，筛选得出正确的特征点匹配对，同时剔除不可匹配的特征点；

步骤S5:根据匹配特征点对计算仿射变换模型参数，通过双线性插值对待配准图像进行空间坐标变换，实现图像配准。

进一步的，所述步骤S2具体为: