基于可见光图像配准的红外测温系统云台位置校准方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种红外测温系统位置校准方法，尤其是涉及一种基于可见光图像配 准的红外测温系统云台位置校准方法。
【背景技术】
[0002] 随着视频监控系统的快速发展，带预置位功能的云台使用越来越广泛，特别是在 红外测温系统中得到了广泛应用。通过云台内置菜单设置预置位可快速定位目标，理想情 况下，由云台以及载荷的测温仪构成的扫描测温系统可对远距离的目标进行温度检测，通 过设置预置位实现云台对多目标点的重复式扫描测温。但由于云台的预置位功能在云台长 时间运行后会发生位置偏差，即使使用复位自检程序降低云台本身运行带来的位置偏差， 但扫描系统在固定端仍将不可避免的出现结构固件热胀冷缩的现象，使系统监测到的测温 点偏离实际目标位置，导致预置位的精度不高，不能满足一些场合精确控制的要求。
[0003] 人们采用很多方法修正这种偏差，如进行图像匹配等。目前用于图像匹配的方法 主要有基于图像灰度相关方法、基于图像特征方法、基于神经网络和遗传算法等人工智能 方法。其中，基于图像灰度的匹配算法简单，匹配准确率高，但是计算量大，不利于实时处 理。对灰度变化、旋转、形变以及遮挡等比较敏感；基于图像特征的方法计算量相对较小，对 灰度变化、形变及遮挡有较好的适应性，但是匹配精度不高；基于神经网络、遗传算法等人 工智能的方法发展较晚，算法还不成熟。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的就是为了解决上述红外测温系统的云台预置位功能在长时间运行 后会发生位置偏差，即使使用复位自检程序，仍存在固定端热胀冷缩的影响的问题，提供一 种重复运算少、图片匹配速度高、有效实现测温位置矫正的基于可见光图像配准的红外测 温系统云台位置校准方法。
[0005] 本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0006] -种基于可见光图像配准的红外测温系统云台位置校准方法，该方法包括以下步 骤：
[0007] 1)通过可见光视频探头预先采集预置位的标准图像，并存储为模板图像；
[0008] 2)在云台再次回到预置位时，通过可见光视频探头采集预置位的当前图像，将该 当前图像称为目标图像；
[0009] 3)获取模板图像与目标图像间的位置偏差，判断该位置偏差是否大于预定阈值， 若是，则执行步骤4)，若否，则返回步骤2);
[0010] 4)云台控制器根据所述位置偏差产生补偿参数，通过该补偿参数控制云台转动， 校准云台预置位。
[0011] 所述可见光视频探头与红外测温探头平行固定于云台上。
[0012] 所述步骤3)中，通过最大互相关算法获取模板图像与目标图像间的位置偏差。
[0013] 所述最大互相关算法采用最大互相关快速算法，且在搜索相关匹配点时，同时采 用粗匹配和精匹配确定最终匹配点。
[0014] 所述步骤4)中，补偿参数根据所述位置偏差与云台实际运行距离的关系获得。
[0015] 与现有技术相比，本发明具有以下优点：
[0016] (1)本发明将可见光视频探头、红外测温仪、扫描云台、云台控制器组合在一起，利 用可见光视频探头采集目标点的图像信息，并对比采集到的图像和实际目标点图像差别， 通过最大互相关算法得到位置偏差，以此作为控制云台的水平、垂直运动校准的依据，实现 预置位的校准，具有操作计算简单，耗时少、功能实用等优点。
[0017] (2)采用最大互相关系数算法对模板图像和目标图像进行图像匹配，通过简化相 关系数的计算公式，在不影响匹配精度的情况下，达到减少相关度量计算量。
[0018] (3)本发明采用粗匹配和精匹配两个过程，有效提高了匹配速度。
【附图说明】
[0019] 图1为本发明的流程示意图；
[0020] 图2为本发明位置偏差校准流程图；
[0021] 图3摄像机预置位偏差校准流程图；
[0022] 图4是粗匹配示意图；
[0023] 图5是精匹配示意图。
【具体实施方式】
[0024] 下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案 为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于 下述的实施例。
[0025] 本发明实施例提供一种基于可见光图像配准的红外测温系统云台位置校准方法， 该方法通过可见光视频探头对云台的预置位进行校准，将红外测温系统改造为由可见视频 探头、红外测温仪、扫描云台和云台控制器组成，其中，可见光视频探头与红外测温探头平 行固定于云台上，通过旋转云台实现联动。本方法通过可见光视频探头获取模板图像，以及 云台离开预置位并再次回到预置位的目标图像，然后通过最大互相关算法分析模板图像与 目标图像的位置偏差，并利用云台控制器控制云台的转动，使云台快速回到预置位，为了更 好的控制云台精度，用户可根据当前预置位调用指令获取其目标位置数据与该运行过程所 获得云台实际位置更新位置补偿模块中的补偿参数，从而解决云台长时间运行后位置偏差 的问题。
[0026] 如图1所示，该方法具体包括以下步骤：
[0027] 步骤S101，通过可见光视频探头预先采集预置位的标准图像，并存储为模板图 像；
[0028] 步骤S102,云台回到目标的预置位；
[0029] 步骤S103,通过可见光视频探头采集预置位的当前图像，将该当前图像称为目标 图像；
[0030] 步骤S104,获取模板图像与目标图像间的位置偏差；
[0031] 步骤S105,云台控制器根据位置偏差产生补偿参数；
[0032] 步骤S106,通过该补偿参数控制云台转动，校准云台预置位。
[0033] 如图2所示，位置偏差校准流程具体为：
[0034] 步骤S201，云台回到目标的预置位；
[0035] 步骤S202,通过可见光视频探头采集预置位的当前图像，将该当前图像称为目标 图像；
[0036] 步骤S203,通过最大互相关算法分析模板图像与目标图像的位置偏差，确定最大 的匹配点的中心坐标，与模板图像的中心坐标相减，就可以得到目标图像与模板图像的位 置偏差；
[0037] 步骤S204,判断该位置偏差是否大于预定阈值，若是，则云台控制器根据位置偏 差产生补偿参数，通过该补偿参数控制云台转动，校准云台回到预置位，若否，则返回步骤 S202〇
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