一種基于NCC算法的紅外全景圖像拼接方法技術

本發明專利技術提供一種基于NCC算法的紅外全景圖像拼接方法，該方法是對現有NCC方法的改進，改進后的方法通過對模板圖像進行灰度聚類，使得圖像特征弱化，進而大幅減少運算量；使用差分求和法確定聚類圖像在檢索范圍內的最大相似性度量值能夠使得計算量大幅度下降，從而提高運算速度；在進行模板匹配時，只需檢索原始圖像的部分區域就可計算出圖像的大致重疊區域，消除NCC算法進行模板匹配的過程中需要對每次模板移動進行相似性計算，從而克服出現模板移動過程中重疊區域的重復計算和模板像素特征數過多造成匹配過程的冗余計算的缺點，進而提高紅外全景圖像的拼接速度。

An infrared panoramic image mosaic method based on NCC algorithm

The present invention provides an infrared panoramic image mosaic method based on NCC algorithm, this method is the improvement of NCC method, the improved method based on gray clustering template image, the image features of weakening, and dramatically reduce the amount of computation; using differential summation method to determine the cluster image retrieval in maximum similarity measure the amount of calculation value can be decreased greatly within the range, so as to improve the operation speed; in template matching, part of the region can retrieve the original image can be roughly calculated the overlapping areas of the image, eliminating the need for each template mobile similarity calculation process NCC algorithm for template matching, which can overcome the emergence of overlapping repeated calculation and template pixel feature template mobile number in the process caused by excessive redundancy, calculation of the shortcomings, and improve the infrared Stitching speed of panoramic image.

【技術實現步驟摘要】
一種基于NCC算法的紅外全景圖像拼接方法
本專利技術涉及圖像拼接
，尤其涉及一種基于NCC算法的紅外全景圖像拼接方法。
技術介紹
在生活中時常發生停電事故，而在眾多的停電事故中，電力設備局部過熱引起的故障時有發生，為防止故障時常發生，需要對電力設備溫度進行監測管理。近年來，隨著大面陣紅外焦平面技術的發展，國內外很多電力系統均配備了紅外熱像儀，通過對紅外熱像儀的檢測能夠測量電力設備的溫度。由于紅外熱像儀只能通過人工方式對電力設備進行逐點溫度測量，操作冗長，且測量數據存儲在測溫儀的存儲卡里，對設備的工作狀況依靠人為判斷，甚至兩次巡檢之間的時間段則是完全的監測真空，因而采用紅外熱像儀進行溫度檢測具有很大局限性。紅外全景式成像是指采用特殊的成像裝置獲得周圍360度全景視場，是建立在立體的多角度、全方位場景中的成像信息組織模式。紅外全景式成像能夠應用于紅外探測器件和圖像處理技術，進而能夠應用于電力設備的測溫。在使用紅外全景式成像測量電力設備溫度時，采用旋轉拼接優化設計紅外全景成像系統，進而提高紅外全景監測的范圍及溫度測量精度，實現對電網設備的實時、在線監測及故障預警，保證電力設備的安全運行，減少停電檢修時間、次數。紅外全景式成像對周圍360度全景視場，形成多張紅外全景圖片。為實現對電力設備周圍的全局連續檢測，需要對紅外全景圖片進行拼接。現有的紅外全景圖片拼接方法通常需要對兩幅圖片全部像素進行特征提取和匹配，在匹配的過程中通常會產生無法匹配的現象，且拼接時間耗時較長，大大降低檢測效率。
技術實現思路
本專利技術提供一種基于NCC算法的紅外全景圖像拼接方法，以解決現有的紅外全景圖片拼接方法拼接時間耗時較長的問題。本專利技術提供一種基于NCC算法的紅外全景圖像拼接方法，所述方法包括：設定相似度閾值和模板N×N，檢索區域為矩形；在第一圖中以模板坐標建立模板圖像，對所述模板圖像進行灰度聚類，得到聚類圖像；所述聚類圖像在第二圖中的所述檢索區域內移動，以進行模板匹配；根據差分求和確定所述多值域模板匹配的最大相似性度量值及相應的所述聚類圖像位置；所述聚類圖像以與所述最大相似性度量值相應的所述聚類圖像位置為中心在范圍內進行橫向移動，以進行模板匹配；根據差分求和確定所述聚類圖像在橫向移動范圍內的最大相似性度量值，記錄相應的所述聚類圖像中心的橫坐標；所述聚類圖像以在所述橫向移動范圍內確定的所述最大相似性度量值相應的所述聚類圖像位置為中心在范圍內進行縱向移動，以進行模板匹配；根據差分求和確定所述聚類圖像在縱向移動范圍內的最大相似性度量值，記錄相應的所述聚類圖像中心的縱坐標；根據所述橫坐標、所述縱坐標和所述模板坐標確定圖像重疊區域；將所述圖像重疊區域進行拼接。優選地，在第一圖中以模板坐標建立模板圖像，對所述模板圖像進行灰度聚類得到聚類圖像包括：在第一圖中以模板坐標為中心建立模板圖像；根據多值域模板匹配算法對所述模板圖像進行灰度聚類得到聚類圖像。優選地，所述聚類圖像在第二圖中的所述檢索區域內移動，以進行模板匹配包括：所述聚類圖像在第二圖中以為中心在所述檢索區域內移動，移動步長為進行模板匹配。優選地，根據差分求和確定所述多值域模板匹配的最大相似性度量值及相應的所述聚類圖像位置包括：根據差分求和計算所述模板匹配的相似性度量值；記錄所述模板匹配的相似性度量值及相應的所述聚類圖像位置；判斷所述相似性度量值是否大于所述相似度閾值；若所述相似性度量值小于或等于所述相似度閾值，則更改所述聚類圖像在第二圖中的所述檢索區域，直到所述相似性度量值大于所述相似度閾值；若所述相似性度量值大于所述相似度閾值，則確定最大相似性度量值及其相應的所述聚類圖像位置。本專利技術的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：本專利技術提供一種基于NCC算法的紅外全景圖像拼接方法，所述方法包括：設定相似度閾值和模板N×N，檢索區域為矩形；在第一圖中以模板坐標建立模板圖像，對所述模板圖像進行灰度聚類，得到聚類圖像；所述聚類圖像在第二圖中的所述檢索區域內移動，以進行模板匹配；根據差分求和確定所述多值域模板匹配的最大相似性度量值及相應的所述聚類圖像位置；所述聚類圖像以與所述最大相似性度量值相應的所述聚類圖像位置為中心在范圍內進行橫向移動，以進行模板匹配；根據差分求和確定所述聚類圖像在橫向移動范圍內的最大相似性度量值，記錄相應的所述聚類圖像中心的橫坐標；所述聚類圖像以在所述橫向移動范圍內確定的所述最大相似性度量值相應的所述聚類圖像位置為中心在范圍內進行縱向移動，以進行模板匹配；根據差分求和確定所述聚類圖像在縱向移動范圍內的最大相似性度量值，記錄相應的所述聚類圖像中心的縱坐標；根據所述橫坐標、所述縱坐標和所述模板坐標確定圖像重疊區域；將所述圖像重疊區域進行拼接。本專利技術提供的基于NCC算法的紅外全景圖像拼接方法是對現有NCC方法的改進，改進后的方法通過對模板圖像進行灰度聚類，使得圖像特征弱化，進而大幅減少運算量；使用差分求和法確定聚類圖像在檢索范圍內的最大相似性度量值能夠使得計算量大幅度下降，從而提高運算速度；在進行模板匹配時，只需檢索原始圖像的部分區域就可計算出圖像的大致重疊區域，進而提高紅外全景圖像的拼接速度。應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本專利技術。附圖說明此處的附圖被并入說明書中并構成本說明書的一部分，示出了符合本專利技術的實施例，并與說明書一起用于解釋本專利技術的原理。為了更清楚地說明本專利技術實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，對于本領域普通技術人員而言，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本專利技術實施例提供的基于NCC算法的紅外全景圖像拼接方法流程示意圖；圖2為本專利技術實施例提供的基于NCC算法的紅外全景圖像拼接方法中重疊區域示意圖；圖3為本專利技術實施例提供的基于NCC算法的紅外全景圖像拼接方法中檢索區域示意圖。具體實施方式這里將詳細地對示例性實施例進行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式并不代表與本專利技術相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附權利要求書中所詳述的、本專利技術的一些方面相一致的裝置和方法的例子。請參考附圖1，附圖1示出了本專利技術實施例提供的基于NCC(NormalizedCrossCorrelationmethod，歸一化互相關算法)算法的紅外全景圖像拼接方法流程示意圖，下述具體實施例的描述均以附圖1為基礎。本專利技術實施例提供了一種基于NCC算法的紅外全景圖像拼接方法，該方法包括：S01：設定相似度閾值和模板N×N，檢索區域為矩形；S02：在第一圖中以模板坐標建立，對所述模板圖像進行灰度聚類，得到聚類圖像；S03：所述聚類圖像在第二圖中的所述檢索區域內移動，以進行模板匹配；S04：根據差分求和確定所述多值域模板匹配的最大相似性度量值及相應的所述聚類圖像位置；S05：所述聚類圖像以與所述最大相似性度量值相應的所述聚類圖像位置為中心在范圍內進行橫向移動，以進行模板匹配；S06：根據差分求和確定所述聚類圖像在橫向移動范圍內的最大相似性度量值，記錄相應的所本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于NCC算法的紅外全景圖像拼接方法，其特征在于，所述方法包括：設定相似度閾值和模板N×N，檢索區域為矩形；在第一圖中以模板坐標建立模板圖像，對所述模板圖像進行灰度聚類，得到聚類圖像；所述聚類圖像在第二圖中的所述檢索區域內移動，以進行模板匹配；根據差分求和確定所述多值域模板匹配的最大相似性度量值及相應的所述聚類圖像位置；所述聚類圖像以與所述最大相似性度量值相應的所述聚類圖像位置為中心在

【技術特征摘要】
1.一種基于NCC算法的紅外全景圖像拼接方法，其特征在于，所述方法包括：設定相似度閾值和模板N×N，檢索區域為矩形；在第一圖中以模板坐標建立模板圖像，對所述模板圖像進行灰度聚類，得到聚類圖像；所述聚類圖像在第二圖中的所述檢索區域內移動，以進行模板匹配；根據差分求和確定所述多值域模板匹配的最大相似性度量值及相應的所述聚類圖像位置；所述聚類圖像以與所述最大相似性度量值相應的所述聚類圖像位置為中心在范圍內進行橫向移動，以進行模板匹配；根據差分求和確定所述聚類圖像在橫向移動范圍內的最大相似性度量值，記錄相應的所述聚類圖像中心的橫坐標；所述聚類圖像以在所述橫向移動范圍內確定的所述最大相似性度量值相應的所述聚類圖像位置為中心在范圍內進行縱向移動，以進行模板匹配；根據差分求和確定所述聚類圖像在縱向移動范圍內的最大相似性度量值，記錄相應的所述聚類圖像中心的縱坐標；根據所述橫坐標、所述縱坐標和所述模板坐標確定圖像重疊區域；將所述圖像重疊區域進行拼接。2.根據權利要求1所述的基于NCC算法的紅外全景圖像拼接方法，其特征在...

【專利技術屬性】
技術研發人員：于虹，蔡成濤，
申請(專利權)人：云南電網有限責任公司電力科學研究院，哈爾濱工程大學，
類型：發明
國別省市：云南,53