基于多光谱图像配准融合的机器人巡检平台

作者：陈麒; 张杰^*

来源：计算技术与自动化, 2022, 41(02): 118-124.

DOI：10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202202022

• 设备图像
• 配准融合
• 模板匹配
• SURF算法
• RANSAC算法
• 像素叠加

针对变电站中开展机器人巡检工作时，普遍存在复杂场景下拍摄所得红外与可见光检测图像存在遮挡、旋转和视角差异等情况，进而导致图像匹配融合效率低的问题，本文提出了一种基于STM32控制的多光谱图像配准融合巡检机器人模型。该模型首先建立模板库，通过模板匹配定位图像中的目标电力设备，在此基础上使用SURF算法进行精细匹配，即利用RANSAC剔除设备特征误配点，并采用单映射FINDHOMOGRAPHY算法进行像素叠加，最终实现变电站设备的红外、可见光图像融合。实验结果表明，本文的改进算法生成特征点数量合适、质量提升明显，相比SIFT、SURF等传统图像融合算法，配准精度提高至少30%,图像处理速度提高至少30%,具备实用意义，可有效应用于设备识别、电力设备故障诊断领域。

• 单位
  汕头职业技术学院