发明内容

为解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种双光融合无人机的图像采集系统，本发明利用特定的算法处理图像，然后进行可见光和红外光图像融合，具有实时显示、低延时快速传输等优点，可以有效解决森林火点不易找寻、人员搜救容易遗漏等的问题，可以更加精准的相应作业。

为解决上述技术问题，本发明提供技术方案如下：

本发明提供一种双光融合无人机的图像采集系统，包括：数据采集模块、智能数据处理模块和实时数据传输模块。

所述数据采集模块用于可见光图像和红外光图像的采集，并将采集的图像传输至所述智能数据处理模块；

所述智能数据处理模块用于存储并处理采集到的可见光图像和红外光图像，包括存储单元、数据解析单元、智能算法单元和数据融合单元；

所述存储单元用于接收所述数据采集模块传输的数据并存储；所述数据解析单元用于对接收到的图像进行数据解析，并将解析的数据传输至智能算法单元；所述智能算法单元用于对解析后的数据进行拓扑自适应snake算法模型处理；所述数据融合单元用于将处理过的可见光和红外光图像经过配准融合，并将融合后的图像传输至所述实时数据传输模块；

所述实时数据传输模块包括图传天空端、通讯链路和图传地面端，用于接收所述智能数据处理模块融合后的图像，并实时由机载的图传天空端经过特定频段的通讯链路发送至地面端。

进一步的，所述数据采集模块包括数据采集卡、双镜头增稳云台以及安装在所述双镜头增稳云台上的可见光镜头和红外光镜头；所述可见光镜头和红外光镜头拍摄图像后传输至所述数据采集卡进行存储，所述数据采集卡将接收的数据同步传输至所述智能数据处理模块。

进一步的，所述智能算法单元用于对解析后的数据进行拓扑自适应snake算法模型处理，包括：

步骤1：基于拓扑自适应snake模型获取所述可见光图像中的初始感兴趣区域；

步骤2：通过气球拓扑自适应snake外力模型来对所述初始感兴趣区域进行膨胀处理，得到感兴趣区域；

步骤3：在所述红外光图像中提取出与所述感兴趣区域相对应的红外光信号子图像I_s；

步骤4：对于所述红外光信号子图像I_s进行有效数据提取，得到有效数据子图像I_t；

步骤5：对于有效数据子图像I_t进行小面积信号滤除，得到过滤子图像I_p。

进一步的，所述步骤1具体为：通过人机交互界面设定红外图像热量阈值，并进行阈值范围内人工神经网络标定自动选定初始感兴趣区域。

进一步的，所述步骤2中，气球拓扑自适应snake外力模型为：

其中，k₁，k₂表示常数，k₁，k₂均为实数，表示单位外法向量，Eext＝-|ΔI(x,y)|²，I(x,y)表示位于(x,y)坐标处的信号强度。

进一步的，所述步骤4具体为：

利用预定阈值对红外光信号子图像I_s进行杂乱信号滤除得到有效数据子图像I_t，

预先设定两个阈值I₀和I₁，I₀<I₁，利用这两个阈值滤除红外光信号子图像I_s中红外光信号强度小于I₀或者大于I₁的信号，即：

在红外光信号子图像I_s中，如果位于(x,y)坐标处的信号强度I(x,y)满足I(x,y)<I₀，或者I(x,y)>I₁，则令I(x,y)＝0，进行信号滤除。

优选的，所述信号滤除过程中，某个像素点δ领域范围内有5个或以上的坐标没有信号，则将该像素点上的信号滤除。

进一步的，所述步骤5具体为：

首先设定阈值S₀，在所述有效数据子图像I_t中，对于某个信号聚集的区域而言，该区域的面积小于S₀，则将该区域内所有点的信号滤除。

进一步的，所述数据融合单元将所述过滤子图像I_p叠加到可见光图像上得到契伦科夫配准图像并输出，得到双光融合图像。

优选的，所述将所述过滤子图像I_p叠加到可见光图像的过程中，过滤子图像I_p均匀固定在[L,I_max]的色阶上进行着色，其中，L＝256，I_max是光学图像的最大信号值。

Snakes模型的基本思想很简单，它以构成一定形状的一些控制点为模板(轮廓线)，通过模板自身的弹性形变，与图像局部特征相匹配达到调和，即某种能量函数极小化，完成对图像的分割。再通过对模板的进一步分析而实现图像的理解和识别。简单的来讲，snake模型就是一条可变形的参数曲线及相应的能量函数，以最小化能量目标函数为目标，控制参数曲线变形，具有最小能量的闭合曲线就是目标轮廓。构造Snakes模型的目的是为了调和上层知识和底层图像特征这一对矛盾。无论是亮度、梯度、角点、纹理还是光流，所有的图像特征都是局部的。所谓局部性就是指图像上某一点的特征只取决于这一点所在的邻域，而与物体的形状无关。但是人们对物体的认识主要是来自于其外形轮廓。如何将两者有效地融合在一起正是Snakes模型的长处。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明提供的双光融合无人机的图像采集系统，无人机抵达指定作业位置后的数据采集阶段，确定好拍摄位置后同时采集可见光图像和红外光图像。可见光镜头采集可见光图像，红外光镜头采集红外光图像，通过双镜头增稳云台固定两个镜头，既可以固定镜头的位置方便图像的处理，又可以提高镜头的稳定性，提升采集图像的质量。根据不同作业需求，将飞机飞行至相应的位置并进行图像采集，采集后经数据采集卡将采集到的图像传输至智能数据处理模块。存储单元来存储待处理图像；处理采集到的可见光图像和红外光图像；解析两种图像，进行特征点提取；通过智能算法模型处理，进行图像的匹配；最后在进行图像融合并且把融合后图像发送至实时数据传输模块。将处理好的融合后图像迅速实时传输，由机载的低延时高清晰度图传天空端经过特定频段的通讯链路发送至地面端，地面端接收到处理后的图像可进行实时的显示，以便开展后续的火灾抢救和人员搜救的工作。

本发明的利用拓扑自适应snake算法模型对可见光图像进行感兴趣区域选取，然后再对红外光图像进行相应位置的提取，并对其进行杂乱信号滤除和小面积信号滤除，得到过滤子图像与可见光图像融合后，进行图像传输，实现双光图像快速融合。本发明利用特定的算法处理图像，然后进行可见光和红外光图像融合，具有实时显示、低延时快速传输等优点，可以有效解决森林火点不易找寻、人员搜救容易遗漏等的问题，可以更加精准的相应作业。