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申请/专利权人：江苏省特种设备安全监督检验研究院
摘要：本发明公开了可见光图像与红外图像的异源图像配准及双目定位方法，属于计算机视觉与图像处理技术领域。本发明通过使用红外图像定位棋盘格对双目图像进行图像校正，使用目标检测算法对校正后的图像进行目标检测及语义分割，识别出感兴趣的目标区域并获取其掩码构建二值掩码图像，然后使用边缘检测算法探测出二值掩码图像中能够互相匹配的特征点并计算特征点描述子，对特征点筛选，获得同一目标的多组特征点对的像素坐标视差值，对视差值进行均值计算，使用视差均值和标定参数结合三角测量原理计算目标人员与左目相机的位置。本发明将红外图像与可见光图像进行融合处理，获取到稳定且准确的视差信息，有效地完成了人员目标的识别与定位。
主权项：1.可见光图像与红外图像的异源图像配准及双目定位方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1、分别获取可见光相机采集的图像和红外相机采集的图像；S2、对由可见光相机和红外相机组成的双目视觉系统进行标定，获取双目相机的标定参数，得到双目图像，其中，所述标定参数包括可见光相机和红外相机的内参、外参和畸变参数；S3、对可见光图像和红外图像进行立体校正，消除双目图像之间的畸变，使得双目图像中的左目图像和右目图像在水平方向上对齐；若可见光相机与红外相机为上下位置摆放则将两张图片逆时针旋转90°后再进行校正对齐，获得校正后的可见光图像Image_vis和校正后的红外图像Image_ir；S4、利用YOLOv8算法分别对校正后的可见光图像和红外图像进行目标检测及语义分割，识别出感兴趣的目标区域，得到目标类别并根据其语义分割结果创建感兴趣目标的掩码轮廓图像；S5、对完成校正的红外掩码图像和可见光掩码图像进行对应特征点提取及匹配；S6、输出双目图像及配对点的坐标，计算已匹配特征点的视差并取其均值作为目标视差；S7、通过视差及标定参数得到重投影矩阵，利用三角测量原理计算目标图像在实际空间中的三维坐标；所述感兴趣的目标区域是指在图像或视频中需要被特别关注和处理的特定对象区域；所述YOLOv8算法是一种目标检测算法。
全文数据：
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百度查询： 江苏省特种设备安全监督检验研究院 可见光图像与红外图像的异源图像配准及双目定位方法
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