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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利红外可见光双通道同步成像实时配准融合采集方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115063477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210397510.1，技术领域涉及：G06T7/66；该发明授权红外可见光双通道同步成像实时配准融合采集方法及装置是由回丙伟;梅益文;佘丹丹;胡向阳设计研发完成，并于2022-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本红外可见光双通道同步成像实时配准融合采集方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及光学成像数据采集与处理领域，尤其是一种红外可见光双通道同步成像实时配准融合采集方法及装置，所述装置包括红外相机、可见光相机、同步控制单元、数据采集处理软件、嵌入式计算机和便携式电源，红外相机和可见光相机用于获取同一场景的图像，同步控制单元用于使红外相机和可见光相机在同一时刻获取同一场景的一对图像；数据采集处理软件用于从相机中读出图像数据并对图像进行融合；嵌入式计算机用于运行数据采集处理软件和记录存储融合后的数据；便携式电源为红外相机、可见光相机和嵌入式计算机供电。本发明能够实时获取同时具有时间对齐和空间配准特性的红外与可见光图像通道，并实现红外图像与可见光图像的像素对齐。

本发明授权红外可见光双通道同步成像实时配准融合采集方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种红外可见光双通道同步成像实时配准融合采集方法，其特征在于，该方法分为以下步骤：S1，从红外相机和可见光相机中同步读取一对原始图像，其中红外图像I0的图像尺寸为W0×H0，以像元为单位；可见光图像I1的图像尺寸为W1×H1，以像元为单位；S2，对图像进行坐标系中心化，即将图像的坐标系原点分别置于红外和可见光图像的中心位置；具体来说，假设红外图像I0图像像平面坐标为坐标系中心化后的坐标为u,v，则坐标中心化变换关系见1式： 同理，可见光图像I1像平面坐标为坐标系中心化后的坐标为x,y，坐标中心化变换关系见2式： S3，坐标系中心化后，两幅图像中的同名像点坐标u,v和x,y满足3式定义的变换关系模型，所述同名像点是指在两幅图像中对应于同一个物理空间点的两个图像点： 式中，a1,b1,c1,a2,b2,c2,a3,b3称为变换系数，并将这些系数记为一个向量T＝[a1,b1,c1,a2,b2,c2,a3,b3]，上述8个系数排列后构成的矩阵H称为单应性矩阵： S4,令单应性矩阵H为单位矩阵，得到变换系数a1,b1,c1,a2,b2,c2,a3,b3的初始值a10,b10,c10,a20,b20,c20,a30,b30： 式中，f0为红外相机镜头焦距，μ0为红外相机像元尺寸，f1为可见光相机镜头焦距，μ1为可见光相机像元尺寸；S5，将H0中的系数展开排列后得到向量T0＝[a10,b10,c10,a20,b20,c20,a30,b30]，并将T0作为向量T初始值，通过构建最优化数学模型并求解，得到向量T的精确值T*，具体如下：S5.1，分别对红外图像I0和可见光图像I1进行图像预处理，得到预处理后的红外梯度图像S0和预处理后的可见光梯度图像S1，具体如下：S5.1.1，对红外图像I0和可见光图像I1分别高通滤波求梯度，得到红外图像的梯度G0和可见光图像的梯度G1；S5.1.2，对红外图像的梯度G0和可见光图像的梯度G1分别进行低通滤波，得到平滑后的红外梯度图像S0和可见光梯度图像S1；S5.2，根据预处理后的红外梯度图像S0和可见光梯度图像S1，结合公式1和公式3，建立最优数学模型并构造目标函数： 其中，S0u,v表示图像S0在坐标位置u,v处的图像值；S1x,y表示图像S1在坐标位置x,y处的图像值，且坐标x,y是坐标u,v根据1式和3式算得出的；N表示红外梯度图像S0中像素点的个数；将6式写成向量形式： 故向量T最优化数学模型的最终形式如下： 式中，函数L表示8个待优化系数a1,b1,c1,a2,b2,c2,a3,b3的能量函数；S5.3，迭代求解最优化模型，得到向量T的精确值T*；S6，根据向量T的精确值T*，对图像重采样与通道融合，具体如下：S6.1，将向量T*中的元素，按照4式进行排列，得到由中心化坐标系下红外图像到可见光图像的单应性矩阵H*，并根据H*中的元素a1*,b1*,c1*,a2*,b2*,c2*,a3*,b3*和1、2两式计算像平面坐标系下可见光图像到红外图像的单应性矩阵K*： 式中c',c1',c2'的计算见10—12式： S6.2，根据单应性矩阵K*，对可见光图像进行重采样得到与红外图像像素对齐的可见光图像重采样的目标区域尺寸为红外图像尺寸W0×H0；S7，将图像与图像I0通过不同的图像通道作为一个数据文件进行记录保存。

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