一种基于可变基点阵列的声热图像融合算法

技术领域

本发明涉及声热图像融合算法技术领域，具体为一种基于可变基点阵列的声热图像融合算法。

背景技术

图像融合是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。

但是现有的声信号与图像融合技术都是基于固定基点的波束形成算法，当需要同时与可见光和热成像图像信号融合时，无法做到并行运算效率低，此外由于阵列与图像传感器的位置原因导致偏差大。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于可变基点阵列的声热图像融合算法，以解决上述背景技术中提出的问题。

本申请实施例采用下述技术方案：

一种基于可变基点阵列的声热图像融合算法，将若干超声传感器以螺旋阵列的形式排布组成超声传感器阵列，将可见光镜头设置在螺旋阵列的中心处，将红外成像模组设置在螺旋阵列的下侧，并将超声传感器、可见光镜头、红外成像模组均通信连接至同一个FPGA图像处理模块；所述FPGA图像处理模块接收超声传感器、可见光镜头、红外成像模组采集的数据进行图像融合，所述FPGA图像处理模块进行图像融合的过程为：所述FPGA图像处理模块利用通过多个呈螺旋阵列排布的超声传感器采集的数据采用波束形成算法确定扫描平面声场强度，当与可见光图像进行融合时将靠近可见光镜头处的数字麦克风作为第一参考阵元，以第一参考阵元为基准计算声场强度得到声强矩阵，将矩阵向上平移，通过平移使其与可见光镜头坐标位置重合，将平移后的声场强度信息与可见光图像像素数据叠加从而得到声像；当与红外热成像图像融合时将靠近红外成像模组处数字麦克风作为第二参考阵元，以第二参考阵元为基准计算声场强度得到声强矩阵，将矩阵向下平移并与红外热成像温度数据叠加从而得到声热融合图像，按照如下公式，半径r以米为单位分别取值0.012、0.021、0.030、0.040、0.051、0.063、0.074，得到超声传感器螺旋阵列：

其中x、y分别代表横、纵坐标，θ代表圆的等分角度，j代表不同圆的标号。

有益效果：

该算法提出了一种同时集成可见光镜头和红外成像模组的超声传感器，并基于该超声传感器给出了变化基点的图像融合算法，解决了原有算法效率低及偏差大的问题，并实现了可见光声图像和红外声图像同时显示的效果。

优选的，分别选择靠近可见光镜头和红外成像模组的阵元作为参考阵元，由此第一参考阵元及第二参考阵元的坐标分别为(0.012，0.011)(0.012，0.004)。

优选的，所述s(t)为窄带信号模型，以N表示阵元编号，θ为声信号入射角，d为阵元间距，x

其中s(t)为一个信号假设，λ为麦克风读取到的波长。

优选的，所述阵列信号模型可通过以下矩阵形式表示：

增加约束条件：

优选的，所述变基点图像融合算法为：

利用上述阵列信号模型，设各阵元所测结果矩阵为X，快拍数为N计算其协方差矩阵：

计算声压聚焦方向矢量：

优选的，所述其中fi为中心频率，Rn为扫描矩阵,C为声速

计算声压矩阵：P＝|A′*R*A|。

优选的，所述当以第一参考阵元为基点时扫描矩阵偏移量为：

e

当以第二参考阵元为基点时扫描矩阵偏移量为：

e

优选的，所述在以第一参考阵元为基点时阵列声强模型为：

P

在以第二参考阵元为基点时阵列声强模型为：

P

其约束条件依然为：

优选的，所述由以上P

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本发明的声热融合成像仪的结构示意图；

图2为本发明的数据处理流程的示意图；

图3为本发明的麦克风及摄像头分布的示意图；

图4为本发明的声信号与阵元角度的示意图；

图5为本发明的阵列效果测试的示意图。

图中：1、超声传感器；2、可见光镜头；3、红外成像模组；4、图像处理单元；5、主控板；6、USB接口；7、LCD触摸屏；8、快捷按键；9、超级电容；10、电池模块。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。

请参阅图1-5，一种基于可变基点阵列的声热图像融合算法；将若干超声传感器1以螺旋阵列的形式排布组成超声传感器阵列，将可见光镜头2设置在螺旋阵列的中心处，将红外成像模组3设置在螺旋阵列的下侧，并将超声传感器1、可见光镜头2、红外成像模组3均通信连接至同一个FPGA图像处理模块4；FPGA图像处理模块4接收超声传感器1、可见光镜头2、红外成像模组3采集的数据进行图像融合，FPGA图像处理模块4进行图像融合的过程为：FPGA图像处理模块4利用通过多个呈螺旋阵列排布的超声传感器1采集的数据采用波束形成算法确定扫描平面声场强度，当与可见光图像进行融合时将靠近可见光镜头2处的数字麦克风作为第一参考阵元，以第一参考阵元为基准计算声场强度得到声强矩阵，将矩阵向上平移，通过平移使其与可见光镜头2坐标位置重合，将平移后的声场强度信息与可见光图像像素数据叠加从而得到声像；当与红外热成像图像融合时将靠近红外成像模组3处数字麦克风作为第二参考阵元，以第二参考阵元为基准计算声场强度得到声强矩阵，将矩阵向下平移并与红外热成像温度数据叠加从而得到声热融合图像，按照如下公式，半径r以米为单位分别取值0.012、0.021、0.030、0.040、0.051、0.063、0.074，得到超声传感器螺旋阵列：

分别选择靠近可见光镜头2和红外成像模组3的阵元作为参考阵元，由此第一参考阵元及第二参考阵元的坐标分别为(0.012，0.011)、(0.012，0.004)；

如图4所示，s(t)为窄带信号模型，以N表示阵元编号，θ为声信号入射角，d为阵元间距，x

阵列信号模型可通过以下矩阵形式表示：

增加约束条件：

如图5所示设置模拟声源通过matlab测试阵列效果，且效果较为理想；

变基点图像融合算法为：

利用上述阵列信号模型，设各阵元所测结果矩阵为X，快拍数为N

计算其协方差矩阵：

计算声压聚焦方向矢量：

其中fi为中心频率，Rn为扫描矩阵,C为声速

计算声压矩阵：P＝|A′*R*A|

当以第一参考阵元为基点时扫描矩阵偏移量为：

e

当以第二参考阵元为基点时扫描矩阵偏移量为：

e

在以第一参考阵元为基点时阵列声强模型为：

P

在以第二参考阵元为基点时阵列声强模型为：

P

其约束条件依然为：

计算流程如图2所示，由以上P

在使用时，通过IPG芯片扫描读取128路数字麦克风数据，然后分别以第一参考阵元和第二参考阵元来计算声场强度，分别能够得到第一声强矩阵和第二声强矩阵，接着分别将第一声强矩阵向上偏移与可见光图像叠加，将第二声强矩阵向下偏移与红外热成像叠加，最后将计算出的可见光图像与红外热成像图像融合叠加，最后通过LCD触摸屏7将融合后的图像显示出来。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。