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基于多传感器图像融合的温度场测试系统

/?? 2014年01月03日 ?? 收藏0

常用的图像融合算法有基于空间的图像融合和基于变换域的图像融合两大类。本课题采用基于变换域图像融合算法中的小波融合算法对目标图像进行融合,该算法具有能够去除特征相关性,提供多尺度信息,对所感兴趣的特征和细节信息进行强化等优点。

基于小波变换算法的图像融合的结果如图4所示,图像C是图像A和图像B融合后的图像,这里小波基系数用sym6、分解层数是3层、低频取平均、高频取窗口系数加权。

计算出图像融合的3个评价指标:信息熵、空间频率和平均梯度,通过计算结果数值比较,融合后图像的3个指标都有明显地提升,这说明融合后图像质量和清晰度都明显地提高了。

图像融合后进行图像后处理:包括特征选取、空间变换、彩色量化、图像分割。最后根据示温漆的颜色温度特性对目标图像进行温度识别。示温漆颜色图像温度值的判断方法如下:要判断A点的温度值,就要寻找曲线上与A点距离最近的一点B,点A与点B的距离可用欧式距离表示。若AB 为最小距离,则认为B 点所对应的温度值即为A点的温度。

4 结语

该测试系统中,图像融合是图像处理的关键,它直接决定了图像处理后的质量和清晰度。实验证明,该系统明显地提高了发动机温度场的测试效率和测试精度,具有非常好的应用推广价值。


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