2.6 圖像融合處理計算機

為了減少人工判讀誤差，在利用示溫漆圖像進行溫度場識別之前，必須進行圖像融合及圖像處理，圖像融合處理計算機就是把從CCD圖像傳感器獲取的目標圖像采集存儲到計算機存儲器里，并對目標圖像進行數字融合和溫度識別處理，從而得到測試目標溫度場分布情況。

3 系統軟件設計

基于圖像融合的發(fā)動機溫度場測試系統軟件設計流程如圖3所示。

整個軟件設計主要包括以下3個部分：圖像融合預處理和圖像融合、融合圖像后處理、測試目標示溫漆圖像的顏色溫度識別。圖像融合預處理是指把N 個傳感器在不同角度獲得的N 個目標圖像分別進行圖像校正，圖像增強、圖像配準預處理后再進行圖像融合。圖像融合的目的是為了擴大系統工作范圍、提高系統的可靠性和圖像空間分辨率、改善圖像精度，增強特征顯示能力，提供變化測試能力，替代或修補圖像數據的缺陷等。

常用的圖像融合算法有基于空間的圖像融合和基于變換域的圖像融合兩大類。本課題采用基于變換域圖像融合算法中的小波融合算法對目標圖像進行融合，該算法具有能夠去除特征相關性，提供多尺度信息，對所感興趣的特征和細節(jié)信息進行強化等優(yōu)點。

基于小波變換算法的圖像融合的結果如圖4 所示，圖像C 是圖像A 和圖像B 融合后的圖像，這里小波基系數用sym6、分解層數是3層、低頻取平均、高頻取窗口系數加權。

計算出圖像融合的3 個評價指標：信息熵、空間頻率和平均梯度，通過計算結果數值比較，融合后圖像的3個指標都有明顯地提升，這說明融合后圖像質量和清晰度都明顯地提高了。

圖像融合后進行圖像后處理：包括特征選取、空間變換、彩色量化、圖像分割。最后根據示溫漆的顏色溫度特性對目標圖像進行溫度識別。示溫漆顏色圖像溫度值的判斷方法如下：要判斷A點的溫度值，就要尋找曲線上與A點距離最近的一點B,點A與點B的距離可用歐式距離表示。若AB 為最小距離，則認為B 點所對應的溫度值即為A點的溫度。

4 結語

該測試系統中，圖像融合是圖像處理的關鍵，它直接決定了圖像處理后的質量和清晰度。實驗證明，該系統明顯地提高了發(fā)動機溫度場的測試效率和測試精度，具有非常好的應用推廣價值。