紫外光和可见光图像融合现状研究

谢沈阳，侯思祖



紫外光和可见光图像融合现状研究

谢沈阳，侯思祖

（华北电力大学 电气与电子工程学院，河北 保定 071003）

紫外成像技术通过双光路系统对目标进行成像，一路通过紫外相机对240～280 nm波段的紫外光成像得到紫外图像，另一路通过可见光相机对可见光背景成像得到可见光图像，并对得到的双光路图像融合输出一路融合后图像，该系统是双输入单输出系统。该成像技术在电力和铁路等领域的电晕检测和故障定位方面具有很大的优势，受温度、背景光强度等干扰较小，弥补了其他检测技术的不足，在电力、铁路、军事等行业和领域越来越得到重视，得到了国家的大力支持和推广。

图像融合；紫外成像；电晕检测；故障定位

1 研究背景

紫外光和可见光的图像融合是基于紫外探测发展起来的，是紫外探测的一部分。20世纪60年代紫外探测起源于欧美国家的军事领域，并在80年代末得到较大发展，主要为满足发现军事目标的需求而兴起的一种成像技术[1]。该阶段的紫外探测技术仅是单通道的紫外成像，并未同可见光进行融合。20世纪90年代末，紫外技术开始在警用市场得到应用。近年来，紫外探测在民用市场尤其是电力和铁路系统的电晕监测中有所发展，相关研究逐渐增多。

紫外探测技术在军事领域主要是通过探测导弹的尾焰来定位导弹的位置，发现军事目标。开始是单通道的紫外探测，后来逐渐发展为紫外光和可见光双通道成像。在警用领域，紫外探测技术通过对指纹、体液等进行成像来提取犯罪信息。在电力和铁路领域，主要用以检测高压设备的早期故障，通过对电晕放电进行探测并结合可见光成像以达到故障定位的目的[2]。同时，紫外探测在船舶导航、森林防火等领域也有所应用。

目前，已知的应用于紫外检测中的图像融合算法相对简单，实时性相对较好，但是这些处理算法得到的图像的融合质量较低，经常会存在拼接、模糊等现象。这不仅影响观察者的感受，还对紫外检测的目标判断和识别也产生了不利影响，甚至对故障识别、故障定位和故障等级判断以及整个故障检测系统产生了影响，不利于电力和铁路系统中电气设备的安全、稳定运行，甚至有可能造成安全事故，因此，提升紫外和可见光图像融合质量迫在眉睫。

1.1 紫外成像原理

目前，紫外探测主要是通过紫外成像仪来完成的，紫外成像仪的工作原理为：系统由紫外通道和可见光通道组成的平行双光路系统，光线通过分光镜（即半透半反镜，紫外光透过，可将光反射）分成两路，一路通过紫外滤光片滤光得到240～280 nm波段的紫外光，光线经过紫外增强系统、透镜、CCD相机（CCD，Charge-coupled Device，电荷耦合元件）、同可见光光路耦合，另一路通过全反镜得到与紫外光平行的光路，通过可见光镜头、CCD相机与紫外光路耦合，最后到达图像处理系统进行图像融合，得到融合后的图像[3]。传统的可见光成像是基于太阳光的反射原理进行成像，受太阳光的影响较大，尤其是在白天阳光强烈的情况下，不利于对电晕、火焰等目标进行探测。另外，红外成像是对红外线进行探测，利用温度差原理进行成像，因此受目标的背景温度影响较大，当背景温度和目标温度相同或者接近时，很难准确发现目标[4]。

紫外成像与以上两种方式不同的是，紫外图像的获得是通过对240～280 nm波段的紫外光进行探测得到。受大气层的吸收作用影响，太阳光辐射到地球表面的该段光波几乎为0.而电晕、火焰等发光辐射的该段紫外光不受大气层的影响[5]。因此，通过对地球表面的电晕、火焰特有的波段进行探测即可避免太阳光的以及温度的影响干扰，准确探测得到电晕、火焰等目标信息，再利用可见光相机得到目标的背景成像信息，通过对两图像的融合处理即可得到目标和背景融合后的图像，以此来准确定位目标位置。

1.2 图像融合原理

图像融合可以分为三个层次，五个部分。三个层次分别为预处理层、融合层和应用层。五个部分包括原图像、去噪和增强、图像配准、图像融合和图像融合质量评价。按照信息抽象的程度与处理阶段的特点，图像融合可以分为以下三层次[6]。

1.2.1 像素级融合

像素级图像融合是最基本的融合层次。直接在图像的原始像素数据上进行操作，像素级图像融合中保留了源图像中较多的原始性信息，融合结果较为可靠。相对于其他两种融合方式，该种融合方式准确性高，融合后图像具有很强的细节表现力，但同时需要对每个像素进行处理，因此整个图像处理过程的计算量也非常大，实时性有待提高，对系统的存储和处理能力提出了较高的要求。

1.2.2 特征级融合

特征级图像融合，是对从源图像中提取出边缘、轮廓、方向等特征信息进行处理的融合方法，该种融合方法可以实现对信息的高度压缩，保留了大量图像关键信息，剔除了次要信息，因此运算量相对较小，同时实时性得到了提高，该种方法适用于对图像配准的要求较低的场合，可以适用于异源图像融合中。

1.2.3 决策级融合

决策级图像融合是对源图像的信息进行逻辑推理或统计推理而实现的融合。决策级图像融合是通过设定一定的决策准则，对图像进行特征提取并对其进行分类的一种融合方式，该种方式是以认知模型为基础，处理对象是特征类，所包含的图像细节信息更少，因此，比特征级融合计算量更小，同时具有容错性高、数据要求低、分析能力强等优点，但是需要在后台建立数据库和专家系统对特征类进行分析处理。

2 图像融合的发展现状

近几十年来，图像融合在信息判断上发挥着越来越重要的作用，相应算法的研究也得到了很大的发展。但是由于目前紫外检测在国内处于起步阶段，有关紫外光和可见光图像融合的研究相对较少。图像融合算法从最初的加权平均、到H.Adelson和J.Burt等人首次提出了利用拉普拉斯金字塔理论并应用于图像融合，此后，各专家学者在此基础上发展出了高斯金字塔、梯度金字塔、低通比率金字塔、形态学金字塔以及FSD金字塔等（filter-subtract-decimate）。其中，高斯金字塔和拉普拉斯金字塔被引用在紫外和可见光的融合中。T.Ranchin和L.Wald提出的离散小波变换进行遥感图像的融合发展出了形态学小波变换、atrous小波变换、小波帧变换、小波包变换等，其中，离散小波变换、形态学小波变换等应用于紫外可见光图像融合算法中。离散小波变换的出现使图像融合进入了快速发展的轨道，尤其在近几年新的数学模型不断改善和应用，衍生出一系列优秀成果，比如刘军提出了基于模糊矩阵的小波变换融合法。为弥补小波变换的不足，一些多尺度几何分析方法被提出，比如Ridgelet（瘠波变换）、Curvelets（曲波变换）、Contourlet（轮廓波变换）等。同时，其他的方法比如基于主成分分析的图像融合方法也得到了极大发展。此外，许多学者为提高融合图像的辨识度和观测度，在现有理论基础上又提出了假彩色融合图像的映射算法、ICA真彩色图像融合算法、基于色彩传递的伪彩色图像融合算法等彩色图像融合算法，这些算法也在紫外和可见光图像融合中有应用。2013年，张卓提出了基于PCNN和Shearlet变换的红外与可见光图像融合算法；2013年韩亮提出了图像分割与平稳小波变换法融合红外与可见光图像；2014年孙新德提出了基于QPSO和统计特征的红外与可见光图像融合；2015年马立新教授将PCNN图像融合算法应用到紫外成像系统中，取得了不错的融合效果。2016年王雪提出了基于视觉显著性和NSCT的红外与可见光图像融合算法；2017年刘先红提出了基于多尺度方向引导滤波和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合，2017年张新征提出了基于多特征一多表示融合的SAR图像目标识别；2017年杨红菊提出了基于深度卷积网络的特征融合图像检索方法，等等。

3 结论

本文对紫外成像和图像融合的原理进行了介绍，并对当前算法进行了研究，这些算法的提出和改进都大大改善了融合图像的质量。由于紫外与可见光图像的融合研究起步较晚，国内相关研究相对较少，但是这些算法在红外-可见、遥感和医学等图像融合领域有所应用，发展相对成熟，对紫外和可见光图像融合研究有很大的借鉴意义。

［1］Youngseok Kim，Kilmok Shong.The Characteristics of UV Strength According to Corona Discharge From Polymer Insulators Using a UV Sensor and Optic Lens［J］.IEEE Transactions on Power Delivery，2011，26（03）：1579-1584.

［2］李炼炼，孟刚，邓慰.输变电设备电晕放电紫外图谱量化参数提取［J］.高压电器，2017，53（07）：0229-0235.

［3］贺振华，王玮，黄文武.两种紫外成像仪检测电晕放电的对比研究［J］.高压电器，2014，8（02）：80-86.

［4］周影，娄洪伟，周跃，等.微弱日盲紫外电晕自动实时检测方法［J］.中国光学，2015，8（06）：927-932.

［5］王金炜，汤卫.SuperB便携式紫外成像仪在500 kV变电站的应用［J］.电力科技与环保，2016，32（05）：60-62.

［6］王文治.实时紫外与可见光融合信号处理及实现［D］.南京：南京理工大学，2015.

2095－6835（2019）03－0066－02

TP391.41

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2019.03.066

谢沈阳（1991—），男，研究方向为图像处理。侯思祖（1962—），男，研究方向为图像处理。

〔编辑：张思楠〕