CN114666458B - 图像融合方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

图像融合方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114666458B
CN114666458B CN202011524963.3A CN202011524963A CN114666458B CN 114666458 B CN114666458 B CN 114666458B CN 202011524963 A CN202011524963 A CN 202011524963A CN 114666458 B CN114666458 B CN 114666458B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
video
controlling
shoot
information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011524963.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114666458A (zh
Inventor
曾德恩
简采毅
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Futaihua Industry Shenzhen Co Ltd
Hon Hai Precision Industry Co Ltd
Original Assignee
Futaihua Industry Shenzhen Co Ltd
Hon Hai Precision Industry Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Futaihua Industry Shenzhen Co Ltd, Hon Hai Precision Industry Co Ltd filed Critical Futaihua Industry Shenzhen Co Ltd
Priority to CN202011524963.3A priority Critical patent/CN114666458B/zh
Priority to US17/526,265 priority patent/US20220198685A1/en
Publication of CN114666458A publication Critical patent/CN114666458A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114666458B publication Critical patent/CN114666458B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/292—Multi-camera tracking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/215—Motion-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
    • G06T7/248—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments involving reference images or patches
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/56—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof provided with illuminating means
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • H04N23/74—Circuitry for compensating brightness variation in the scene by influencing the scene brightness using illuminating means
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/222—Studio circuitry; Studio devices; Studio equipment
    • H04N5/262—Studio circuits, e.g. for mixing, switching-over, change of character of image, other special effects ; Cameras specially adapted for the electronic generation of special effects
    • H04N5/265—Mixing
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/30—Transforming light or analogous information into electric information
    • H04N5/33—Transforming infrared radiation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10048—Infrared image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20212—Image combination
    • G06T2207/20221—Image fusion; Image merging

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Studio Devices (AREA)

Abstract

本发明提供一种图像融合方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：控制所述第一摄像装置拍摄第一视频，及控制所述红外摄像装置拍摄第二视频；识别所述第一视频中每帧的图像信息；提取所述图像信息中物体的边缘信息；从所述第二视频中获取与所述第一视频对应的热影像；采用MEMC算法对所述热影像进行处理，得到预测影像；融合所述热影像、所述预测影像及所述边缘信息，得到融合影像。本发明能够将普通图像信息与热影像相融合，得到高解析度、高帧率的融合图像。

Description

图像融合方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像融合方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
目前普遍采用的红外测微仪(Microbolometer FIR)受限于成本等问题，帧率(frame rate)无法轻易提升，否则将需要大幅度的提升成本，并且，由于像素尺寸(PixelSize)较大，也难以在应用尺寸上做到高解析度。
而对于手机等移动装置或者固定式影像监控装置，由于自身体积较小，现有技术中的红外测微仪无法满足其对于解析度及帧率的要求。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种图像融合方法、装置、电子设备及存储介质，能够将普通图像信息与热影像相融合，得到高解析度、高帧率的融合图像。
一种图像融合方法，应用于电子设备，所述电子设备与第一摄像装置以及红外摄像装置相通信，所述图像融合方法包括：
控制所述第一摄像装置拍摄第一视频，及控制所述红外摄像装置拍摄第二视频；
识别所述第一视频中每帧的图像信息；
提取所述图像信息中物体的边缘信息；
从所述第二视频中获取与所述第一视频对应的热影像；
采用MEMC算法对所述热影像进行处理，得到预测影像；
融合所述热影像、所述预测影像及所述边缘信息，得到融合影像。
根据本发明优选实施例，所述控制所述红外摄像装置拍摄第二视频包括：
控制所述红外摄像装置拍摄远红外视频作为所述第二视频。
根据本发明优选实施例，所述提取所述图像信息中物体的边缘信息包括：
采用图像信号处理算法提取所述图像信息中物体的边缘信息。
根据本发明优选实施例，所述从所述第二视频中获取与所述第一视频对应的热影像包括：
确定所述第一视频的拍摄时间；
从所述第二视频中提取与所述拍摄时间匹配的视频作为与所述第一视频对应的热影像。
根据本发明优选实施例，所述采用MEMC算法对所述热影像进行处理，得到预测影像包括：
采用MEMC算法对所述热影像中的物体进行运动估计，得到所述热影像中物体的预测轨迹；
根据所述预测轨迹对所述热影像进行运动补偿，得到所述预测影像。
一种图像融合装置，运行于电子设备，所述电子设备与第一摄像装置以及红外摄像装置相通信，所述图像融合装置包括：
控制单元，用于控制所述第一摄像装置拍摄第一视频，及控制所述红外摄像装置拍摄第二视频；
识别单元，用于识别所述第一视频中每帧的图像信息；
提取单元，用于提取所述图像信息中物体的边缘信息；
获取单元，用于从所述第二视频中获取与所述第一视频对应的热影像；
处理单元，用于采用MEMC算法对所述热影像进行处理，得到预测影像；
融合单元，用于融合所述热影像、所述预测影像及所述边缘信息，得到融合影像。
根据本发明优选实施例，所述控制单元控制所述红外摄像装置拍摄第二视频包括：
控制所述红外摄像装置拍摄远红外视频作为所述第二视频。
根据本发明优选实施例，所述提取单元具体用于：
采用图像信号处理算法提取所述图像信息中物体的边缘信息。
根据本发明优选实施例，所述获取单元具体用于：
确定所述第一视频的拍摄时间；
从所述第二视频中提取与所述拍摄时间匹配的视频作为与所述第一视频对应的热影像。
根据本发明优选实施例，所述处理单元具体用于：
采用MEMC算法对所述热影像中的物体进行运动估计，得到所述热影像中物体的预测轨迹；
根据所述预测轨迹对所述热影像进行运动补偿，得到所述预测影像。
一种电子设备，所述电子设备包括：
存储器，存储至少一个指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现所述图像融合方法。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现所述图像融合方法。
由以上技术方案可以看出，本发明能够将普通图像信息与热影像相融合，得到高解析度、高帧率的融合图像。
附图说明
图1是本发明图像融合方法的较佳实施例的流程图。
图2是本发明图像融合装置的较佳实施例的功能模块图。
图3是本发明实现图像融合方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。
如图1所示，是本发明图像融合方法的较佳实施例的流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
所述图像融合方法应用于一个或者多个电子设备中，所述电子设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、嵌入式设备等。
所述电子设备可以是任何一种可与用户进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、游戏机、交互式网络电视(Internet Protocol Television，IPTV)、智能式穿戴式设备等。
所述电子设备还可以包括网络设备和/或用户设备。其中，所述网络设备包括，但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(CloudComputing)的由大量主机或网络服务器构成的云。
所述电子设备所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络(Virtual Private Network，VPN)等。
该方法应用于电子设备，所述电子设备与第一摄像装置以及红外摄像装置相通信。
S10，控制所述第一摄像装置拍摄第一视频，及控制所述红外摄像装置拍摄第二视频。
其中，所述第一摄像装置可以是普通摄像机，能够拍摄可见光视频、近红外视频等。
例如：所述控制所述第一摄像装置拍摄第一视频包括：
检测当前环境的亮度；
当所述亮度高于预设阈值时，控制所述第一摄像装置拍摄可见光视频及/或近红外视频作为所述第一视频；或者
当所述亮度低于或者等于所述预设阈值时，启动照明装置，并控制所述第一摄像装置拍摄近红外视频作为所述第一视频。
其中，所述预设阈值可以进行自定义配置，当所述亮度高于所述预设阈值时，说明所述当前环境为光线充足环境，反之，说明所述当前环境为光线昏暗环境。
通过上述实施方式，无论光线充足与否，都能够为后续进行边缘检测提供有效的数据基础。
进一步地，所述照明装置可以包括，但不限于：LED(Light Emitting Diode，发光二极管)装置、laser近红外光源等。
在本实施例中，所述控制所述红外摄像装置拍摄第二视频包括：
控制所述红外摄像装置拍摄远红外视频作为所述第二视频。
需要说明的是，热敏元件(Microbolometer)的像素尺寸较大，对于手机等体积较小的移动装置来说，很难达到高解析度，本实施方式通过和具有较高解析度的第一视频结合，能够在有限的体积下通过图像融合实现高解析度。
S11，识别所述第一视频中每帧的图像信息。
在本实施例中，所述图像信息包括，但不限于以下一种或者多种信息的组合：
颜色特征信息、纹理特征信息、形状特征信息和空间关系特征信息等。
S12，提取所述图像信息中物体的边缘信息。
在本发明的至少一个实施例中，所述提取所述图像信息中物体的边缘信息包括：
采用图像信号处理算法(Image Signal Processing)提取所述图像信息中物体的边缘信息。
其中，所述边缘信息是指所述图像信息中物体的轮廓线等信息。
通过上述实施方式，能够结合普通相机拍摄的图像信息进行边缘检测，以便后续融合热影像。
S13，从所述第二视频中获取与所述第一视频对应的热影像。
在本发明的至少一个实施例中，所述从所述第二视频中获取与所述第一视频对应的热影像包括：
确定所述第一视频的拍摄时间；
从所述第二视频中提取与所述拍摄时间匹配的视频作为与所述第一视频对应的热影像。
通过上述实施方式，能够保证获取的热影像与所述视频段属于相同的拍摄时间，避免后续图像融合时出现偏差。
S14，采用MEMC(Motion estimation,motion compensation)算法对所述热影像进行处理，得到预测影像。
在本发明的至少一个实施例中，所述采用MEMC算法对所述热影像进行处理，得到预测影像包括：
采用MEMC算法对所述热影像中的物体进行运动估计，得到所述热影像中物体的预测轨迹；
根据所述预测轨迹对所述热影像进行运动补偿，得到所述预测影像。
通过上述实施方式，结合MEMC算法对所述热影像进行运动估计及运动补偿，提高了热影像的帧率，视频的画面将更加流畅，使最终输出更为流畅的高帧率图像。
S15，融合所述热影像、所述预测影像及所述边缘信息，得到融合影像。
可以理解的是，所述预测影像属于热影像，没有明显的边缘特征，本实施方式将所述热影像、所述预测影像与所述边缘信息进行融合，得到的融合影像将具有明显的边缘特征，即得到了高解析度的融合影像。
通过上述实施方式所得到的目标视频融合了可见光或者近红外影像与热影像，不仅具有高解析度，同时还具有高帧率。
需要说明的是，上述图像融合方法可以应用于冷热水管抓漏、电路短路侦测、体温感测及预防医学等，还可以取代手机等移动设备的景深相机，直接侦测人体、动物热感，实现人物背景的虚化等。
由以上技术方案可以看出，本发明能够控制所述第一摄像装置拍摄第一视频，及控制所述红外摄像装置拍摄第二视频，识别所述第一视频中每帧的图像信息，并提取所述图像信息中物体的边缘信息，进一步从所述第二视频中获取与所述第一视频对应的热影像，采用MEMC算法对所述热影像进行处理，得到预测影像，进而结合MEMC算法对所述热影像进行运动估计及运动补偿，提高了热影像的帧率，视频的画面将更加流畅，使最终输出更为流畅的高帧率图像，融合所述热影像、所述预测影像及所述边缘信息，得到融合影像，所述融合影像将具有明显的边缘特征，即得到了高解析度、高帧率的融合影像。
如图2所示，是本发明图像融合装置的较佳实施例的功能模块图。所述图像融合装置11包括控制单元110、识别单元112、提取单元113、获取单元114、处理单元115、融合单元116。本发明所称的模块/单元是指一种能够被处理器13所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在存储器12中。在本实施例中，关于各模块/单元的功能将在后续的实施例中详述。
该装置运行于电子设备，所述电子设备与第一摄像装置以及红外摄像装置相通信。
控制单元110控制所述第一摄像装置拍摄第一视频，及控制所述红外摄像装置拍摄第二视频。
其中，所述第一摄像装置可以是普通摄像机，能够拍摄可见光视频、近红外视频等。
例如：所述控制单元110控制所述第一摄像装置拍摄第一视频包括：
检测当前环境的亮度；
当所述亮度高于预设阈值时，控制所述第一摄像装置拍摄可见光视频及/或近红外视频作为所述第一视频；或者
当所述亮度低于或者等于所述预设阈值时，启动照明装置，并控制所述第一摄像装置拍摄近红外视频作为所述第一视频。
其中，所述预设阈值可以进行自定义配置，当所述亮度高于所述预设阈值时，说明所述当前环境为光线充足环境，反之，说明所述当前环境为光线昏暗环境。
通过上述实施方式，无论光线充足与否，都能够为后续进行边缘检测提供有效的数据基础。
进一步地，所述照明装置可以包括，但不限于：LED(Light Emitting Diode，发光二极管)装置、laser近红外光源等。
在本实施例中，所述控制单元110控制所述红外摄像装置拍摄第二视频包括：
控制所述红外摄像装置拍摄远红外视频作为所述第二视频。
需要说明的是，热敏元件(Microbolometer)的像素尺寸较大，对于手机等体积较小的移动装置来说，很难达到高解析度，本实施方式通过和具有较高解析度的第一视频结合，能够在有限的体积下通过图像融合实现高解析度。
识别单元112识别所述第一视频中每帧的图像信息。
在本实施例中，所述图像信息包括，但不限于以下一种或者多种信息的组合：
颜色特征信息、纹理特征信息、形状特征信息和空间关系特征信息等。
提取单元113提取所述图像信息中物体的边缘信息。
在本发明的至少一个实施例中，所述提取单元113提取所述图像信息中物体的边缘信息包括：
采用图像信号处理算法(Image Signal Processing)提取所述图像信息中物体的边缘信息。
其中，所述边缘信息是指所述图像信息中物体的轮廓线等信息。
通过上述实施方式，能够结合普通相机拍摄的图像信息进行边缘检测，以便后续融合热影像。
获取单元114从所述第二视频中获取与所述第一视频对应的热影像。
在本发明的至少一个实施例中，所述获取单元114从所述第二视频中获取与所述第一视频对应的热影像包括：
确定所述第一视频的拍摄时间；
从所述第二视频中提取与所述拍摄时间匹配的视频作为与所述第一视频对应的热影像。
通过上述实施方式，能够保证获取的热影像与所述视频段属于相同的拍摄时间，避免后续图像融合时出现偏差。
处理单元115采用MEMC(Motion estimation,motion compensation)算法对所述热影像进行处理，得到预测影像。
在本发明的至少一个实施例中，所述处理单元115采用MEMC算法对所述热影像进行处理，得到预测影像包括：
采用MEMC算法对所述热影像中的物体进行运动估计，得到所述热影像中物体的预测轨迹；
根据所述预测轨迹对所述热影像进行运动补偿，得到所述预测影像。
通过上述实施方式，结合MEMC算法对所述热影像进行运动估计及运动补偿，提高了热影像的帧率，视频的画面将更加流畅，使最终输出更为流畅的高帧率图像。
融合单元116融合所述热影像、所述预测影像及所述边缘信息，得到融合影像。
可以理解的是，所述预测影像属于热影像，没有明显的边缘特征，本实施方式将所述热影像、所述预测影像与所述边缘信息进行融合，得到的融合影像将具有明显的边缘特征，即得到了高解析度的融合影像。
通过上述实施方式所得到的目标视频融合了可见光或者近红外影像与热影像，不仅具有高解析度，同时还具有高帧率。
需要说明的是，上述图像融合方法可以应用于冷热水管抓漏、电路短路侦测、体温感测及预防医学等，还可以取代手机等移动设备的景深相机，直接侦测人体、动物热感，实现人物背景的虚化等。
由以上技术方案可以看出，本发明能够控制所述第一摄像装置拍摄第一视频，及控制所述红外摄像装置拍摄第二视频，识别所述第一视频中每帧的图像信息，并提取所述图像信息中物体的边缘信息，进一步从所述第二视频中获取与所述第一视频对应的热影像，采用MEMC算法对所述热影像进行处理，得到预测影像，进而结合MEMC算法对所述热影像进行运动估计及运动补偿，提高了热影像的帧率，视频的画面将更加流畅，使最终输出更为流畅的高帧率图像，融合所述热影像、所述预测影像及所述边缘信息，得到融合影像，所述融合影像将具有明显的边缘特征，即得到了高解析度、高帧率的融合影像。
如图3所示，是本发明实现图像融合方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括存储器12、处理器13和总线，还可以包括存储在所述存储器12中并可在所述处理器13上运行的计算机程序，例如图像融合程序。
本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是电子设备1的示例，并不构成对电子设备1的限定，所述电子设备1既可以是总线型结构，也可以是星形结构，所述电子设备1还可以包括比图示更多或更少的其他硬件或者软件，或者不同的部件布置，例如所述电子设备1还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
需要说明的是，所述电子设备1仅为举例，其他现有的或今后可能出现的电子产品如可适应于本发明，也应包含在本发明的保护范围以内，并以引用方式包含于此。
其中，存储器12至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器12在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。存储器12在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card,SMC)、安全数字(Secure Digital,SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器12还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器12不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如图像融合程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器13在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。处理器13是所述电子设备1的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备1的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器12内的程序或者模块(例如执行图像融合程序等)，以及调用存储在所述存储器12内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。
所述处理器13执行所述电子设备1的操作***以及安装的各类应用程序。所述处理器13执行所述应用程序以实现上述各个图像融合方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤。
或者，所述处理器13执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如：
控制所述第一摄像装置拍摄第一视频，及控制所述红外摄像装置拍摄第二视频；
识别所述第一视频中每帧的图像信息；
提取所述图像信息中物体的边缘信息；
从所述第二视频中获取与所述第一视频对应的热影像；
采用MEMC算法对所述热影像进行处理，得到预测影像；
融合所述热影像、所述预测影像及所述边缘信息，得到融合影像。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器12中，并由所述处理器13执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述电子设备1中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成控制单元110、识别单元112、提取单元113、获取单元114、处理单元115、融合单元116。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、计算机设备，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述图像融合方法的部分。
所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指示相关的硬件设备来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。
其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，在图3中仅用一根箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。所述总线被设置为实现所述存储器12以及至少一个处理器13等之间的连接通信。
尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器13逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
进一步地，所述电子设备1还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接。
可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
图3仅示出了具有组件12-13的电子设备1，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
结合图1，所述电子设备1中的所述存储器12存储多个指令以实现一种图像融合方法，所述处理器13可执行所述多个指令从而实现：
控制所述第一摄像装置拍摄第一视频，及控制所述红外摄像装置拍摄第二视频；
识别所述第一视频中每帧的图像信息；
提取所述图像信息中物体的边缘信息；
从所述第二视频中获取与所述第一视频对应的热影像；
采用MEMC算法对所述热影像进行处理，得到预测影像；
融合所述热影像、所述预测影像及所述边缘信息，得到融合影像。
具体地，所述处理器13对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。***权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种图像融合方法，应用于电子设备，所述电子设备与第一摄像装置以及红外摄像装置相通信，其特征在于，所述图像融合方法包括：
控制所述第一摄像装置拍摄第一视频，及控制所述红外摄像装置拍摄第二视频；所述控制所述第一摄像装置拍摄第一视频包括：检测当前环境的亮度；当所述亮度高于预设阈值时，控制所述第一摄像装置拍摄可见光视频及/或近红外视频作为所述第一视频；或者当所述亮度低于或者等于所述预设阈值时，启动照明装置，并控制所述第一摄像装置拍摄近红外视频作为所述第一视频，其中，所示第一视频的解析度大于所述第二视频的解析度；
识别所述第一视频中每帧的图像信息；
提取所述图像信息中物体的边缘信息；
从所述第二视频中获取与所述第一视频对应的热影像；
采用MEMC算法对所述热影像进行处理，得到预测影像，包括：采用MEMC算法对所述热影像中的物体进行运动估计，得到所述热影像中物体的预测轨迹；根据所述预测轨迹对所述热影像进行运动补偿，得到所述预测影像；
融合所述热影像、所述预测影像及所述边缘信息，得到融合影像。
2.如权利要求1所述的图像融合方法，其特征在于，所述控制所述红外摄像装置拍摄第二视频包括：
控制所述红外摄像装置拍摄远红外视频作为所述第二视频。
3.如权利要求1所述的图像融合方法，其特征在于，所述提取所述图像信息中物体的边缘信息包括：
采用图像信号处理算法提取所述图像信息中物体的边缘信息。
4.如权利要求1所述的图像融合方法，其特征在于，所述从所述第二视频中获取与所述第一视频对应的热影像包括：
确定所述第一视频的拍摄时间；
从所述第二视频中提取与所述拍摄时间匹配的视频作为与所述第一视频对应的热影像。
5.一种图像融合装置，运行于电子设备，所述电子设备与第一摄像装置以及红外摄像装置相通信，其特征在于，所述图像融合装置包括：
控制单元，用于控制所述第一摄像装置拍摄第一视频，及控制所述红外摄像装置拍摄第二视频；所述控制所述第一摄像装置拍摄第一视频包括：检测当前环境的亮度；当所述亮度高于预设阈值时，控制所述第一摄像装置拍摄可见光视频及/或近红外视频作为所述第一视频；或者当所述亮度低于或者等于所述预设阈值时，启动照明装置，并控制所述第一摄像装置拍摄近红外视频作为所述第一视频，其中，所示第一视频的解析度大于所述第二视频的解析度；
识别单元，用于识别所述第一视频中每帧的图像信息；
提取单元，用于提取所述图像信息中物体的边缘信息；
获取单元，用于从所述第二视频中获取与所述第一视频对应的热影像；
处理单元，用于采用MEMC算法对所述热影像进行处理，得到预测影像，包括：采用MEMC算法对所述热影像中的物体进行运动估计，得到所述热影像中物体的预测轨迹；根据所述预测轨迹对所述热影像进行运动补偿，得到所述预测影像；
融合单元，用于融合所述热影像、所述预测影像及所述边缘信息，得到融合影像。
6.如权利要求5所述的图像融合装置，其特征在于，所述控制单元控制所述红外摄像装置拍摄第二视频包括：
控制所述红外摄像装置拍摄远红外视频作为所述第二视频。
7.如权利要求5所述的图像融合装置，其特征在于，所述提取单元具体用于：
采用图像信号处理算法提取所述图像信息中物体的边缘信息。
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
存储器，存储至少一个指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现如权利要求1至4中任意一项所述的图像融合方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现如权利要求1至4中任意一项所述的图像融合方法。
CN202011524963.3A 2020-12-22 2020-12-22 图像融合方法、装置、电子设备及存储介质 Active CN114666458B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011524963.3A CN114666458B (zh) 2020-12-22 2020-12-22 图像融合方法、装置、电子设备及存储介质
US17/526,265 US20220198685A1 (en) 2020-12-22 2021-11-15 Image fusion method and electronic device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011524963.3A CN114666458B (zh) 2020-12-22 2020-12-22 图像融合方法、装置、电子设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114666458A CN114666458A (zh) 2022-06-24
CN114666458B true CN114666458B (zh) 2024-07-02

Family

ID=82023686

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011524963.3A Active CN114666458B (zh) 2020-12-22 2020-12-22 图像融合方法、装置、电子设备及存储介质

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20220198685A1 (zh)
CN (1) CN114666458B (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110706178A (zh) * 2019-09-30 2020-01-17 杭州海康威视数字技术股份有限公司 图像融合装置、方法、设备及存储介质
CN110766706A (zh) * 2019-09-26 2020-02-07 深圳市景阳信息技术有限公司 图像融合方法、装置、终端设备及存储介质
CN111225150A (zh) * 2020-01-20 2020-06-02 Oppo广东移动通信有限公司 插帧处理方法及相关产品

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019060858A1 (en) * 2017-09-22 2019-03-28 Intellisense Systems, Inc. LONG REACH INFRARED IMAGER SYSTEMS AND METHODS
US10757384B2 (en) * 2017-09-28 2020-08-25 Gopro, Inc. Desaturation control
JP6864757B2 (ja) * 2017-11-01 2021-04-28 シャープ株式会社 映像処理装置、表示装置、映像処理方法、制御プログラム、および記録媒体
CN109410159A (zh) * 2018-09-11 2019-03-01 上海创客科技有限公司 双目可见光及红外热成像复合成像***、方法及介质
CN113228046B (zh) * 2018-12-27 2024-03-05 浙江大华技术股份有限公司 图像融合的***和方法
CN110213501A (zh) * 2019-06-25 2019-09-06 浙江大华技术股份有限公司 一种抓拍方法、装置、电子设备及存储介质
CN114119378A (zh) * 2020-08-31 2022-03-01 华为技术有限公司 图像融合方法、图像融合模型的训练方法和装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110766706A (zh) * 2019-09-26 2020-02-07 深圳市景阳信息技术有限公司 图像融合方法、装置、终端设备及存储介质
CN110706178A (zh) * 2019-09-30 2020-01-17 杭州海康威视数字技术股份有限公司 图像融合装置、方法、设备及存储介质
CN111225150A (zh) * 2020-01-20 2020-06-02 Oppo广东移动通信有限公司 插帧处理方法及相关产品

Also Published As

Publication number Publication date
US20220198685A1 (en) 2022-06-23
CN114666458A (zh) 2022-06-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111814646B (zh) 基于ai视觉的监控方法、装置、设备及介质
CN108090908B (zh) 图像分割方法、装置、终端及存储介质
CN108513069B (zh) 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备
TWI608428B (zh) 利用影像辨識產生相對應資訊之影像處理系統及其相關方法
WO2022134957A1 (zh) 摄像头遮挡检测方法及***、电子设备及存储介质
WO2019190174A1 (en) Electronic device for monitoring health of eyes of user and method for operating the same
US20210044756A1 (en) Display and imaging device
JP7485071B2 (ja) 熱痕跡領域抽出装置、熱痕跡領域抽出方法及びプログラム
EP3776469A1 (en) System and method for 3d association of detected objects
CN105554366A (zh) 一种多媒体拍摄处理方法、装置及智能终端
US10063825B2 (en) Method of operating mobile device and mobile system
CN114666458B (zh) 图像融合方法、装置、电子设备及存储介质
CN113888500A (zh) 基于人脸图像的炫光程度检测方法、装置、设备及介质
US10178252B2 (en) Photographing process remaining time reminder method and system
US20140147052A1 (en) Detecting Broken Lamps In a Public Lighting System Via Analyzation of Satellite Images
US20190113959A1 (en) Power consumption management device and power consumption management method for backlight module
TWI754496B (zh) 圖像融合方法、裝置、電子設備及存儲介質
TWI503759B (zh) 人臉偵測之雲端智慧監視系統
US11546558B2 (en) Method for displaying a video stream of a scene
CN111145100B (zh) 动态影像生成方法及***、计算机装置、及可读存储介质
Bako et al. Embedded implementation of a real-time motion estimation method in video sequences
CN117877398B (zh) 一种oled显示屏检测方法、装置、***及存储介质
US20230386094A1 (en) Remote collaboration method, remote device and storage medium
CN114302057B (zh) 图像参数确定方法、装置、电子设备及存储介质
Khan et al. A proposed fire detection survelliance through machine learning based on haar cascade classifier

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant