主被動(dòng)光學(xué)圖像融合技術(shù)研究

嚴(yán)　潔，阮友田，薛珮瑤

(中國(guó)電子科技集團(tuán)公司 第二十七研究所，河南 鄭州 450047)

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主被動(dòng)光學(xué)圖像融合技術(shù)研究

嚴(yán)潔*，阮友田，薛珮瑤

(中國(guó)電子科技集團(tuán)公司 第二十七研究所，河南 鄭州 450047)

摘要：本文應(yīng)用掃描式激光成像雷達(dá)獲取試驗(yàn)數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)對(duì)激光數(shù)據(jù)的三維成像處理，給出了基于目標(biāo)特征的激光雷達(dá)圖像與被動(dòng)光學(xué)圖像的數(shù)據(jù)融合方法，實(shí)現(xiàn)了激光圖像和光學(xué)圖像間的三維融合。試驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提出的基于目標(biāo)特征的兩種不同質(zhì)圖像間的融合方法是可行的，融合后的圖像具有豐富的光譜信息和三維立體信息。

關(guān)鍵詞:激光成像雷達(dá)；圖像配準(zhǔn)；數(shù)據(jù)融合；立體測(cè)繪

1引言

激光成像雷達(dá)是一種主動(dòng)式成像系統(tǒng)，能探識(shí)目標(biāo)的位置、角度、距離、時(shí)間、強(qiáng)度等信息，為實(shí)時(shí)獲取高分辨率的三維空間信息提供了一種全新的技術(shù)手段。激光成像的優(yōu)點(diǎn)是測(cè)量目標(biāo)位置精確，抗干擾和抗隱身能力強(qiáng)[1]，缺點(diǎn)是光譜信息單一，沒(méi)有物體的平面幾何形狀、紋理等信息[2]。激光成像雷達(dá)研究始于20世紀(jì)80年代，相關(guān)研究機(jī)構(gòu)在國(guó)家863計(jì)劃的支持下進(jìn)行了機(jī)載激光雷達(dá)和地面激光掃描測(cè)量系統(tǒng)的研制[3]，除此之外，近年來(lái)國(guó)內(nèi)幾所研究單位和大學(xué)也先后進(jìn)行了激光成像雷達(dá)的研制工作。

光學(xué)成像為被動(dòng)式成像，分辨率高，能真實(shí)記錄目標(biāo)表面的紋理等細(xì)節(jié),特別是可見(jiàn)光圖像不僅有明暗的變化，而且形狀邊緣清晰，圖像細(xì)節(jié)比較明顯，但其所成圖像是二維平面的，得不到物體表面的相對(duì)空間位置。如果能充分發(fā)揮光學(xué)圖像與激光圖像這兩種不同圖像各自?xún)?yōu)勢(shì)，進(jìn)行融合處理，使得融合后的圖像既能反映物體光譜信息，又包含物體幾何空間位置信息，將大幅提高目標(biāo)的測(cè)量、定位、識(shí)別和檢測(cè)概率。二者融合后，也可以實(shí)現(xiàn)高精度、高分辨率的立體測(cè)繪，充分發(fā)揮現(xiàn)有測(cè)繪衛(wèi)星數(shù)據(jù)的制圖潛力，解決長(zhǎng)期以來(lái)高精度測(cè)繪和高分辨率測(cè)繪能力無(wú)法實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的矛盾及大比例天基制圖的技術(shù)瓶頸[4]。

主被動(dòng)光學(xué)圖像融合在軍事領(lǐng)域應(yīng)用廣泛：(1)可生成數(shù)字三維電子地圖，為彈道導(dǎo)彈(特別是潛射導(dǎo)彈)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程精確打擊目標(biāo)提供必要信息；(2)為海上兵力的最優(yōu)部署以及海軍和海軍陸戰(zhàn)隊(duì)作戰(zhàn)任務(wù)(如渡海作戰(zhàn)、搶灘登陸等)的順利完成提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持；(3)能夠獲取重點(diǎn)作戰(zhàn)區(qū)域的植被覆蓋情況，包括樹(shù)冠高度、植被覆蓋率等，這些情報(bào)將為地面指揮提供有用信息，如選擇隱蔽場(chǎng)所，或者尋找突襲路線等[5]。

主被動(dòng)光學(xué)圖像融合在民用領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用前景，是三維數(shù)字城市最具有發(fā)展?jié)摿Φ囊环N數(shù)據(jù)獲取手段，可以應(yīng)用于車(chē)輛自動(dòng)導(dǎo)航、建筑

物測(cè)繪、道路網(wǎng)測(cè)繪、交通信號(hào)管理、車(chē)輛行駛速度和停車(chē)場(chǎng)違規(guī)現(xiàn)象的檢測(cè)、高速公路路面測(cè)繪等[6]。

2激光成像雷達(dá)技術(shù)

2.1　激光成像雷達(dá)技術(shù)原理

激光成像雷達(dá)技術(shù)是一種主動(dòng)式傳感器技術(shù)。與微波雷達(dá)相比，由于激光比微波波長(zhǎng)要短，激光成像雷達(dá)具有更高的分辨率；與普通光學(xué)成像技術(shù)相比，激光成像雷達(dá)可以提供距離數(shù)據(jù)，因而可以獲取目標(biāo)的三維圖像[5]。

直接探測(cè)體制的掃描激光成像雷達(dá)主要是由激光發(fā)射/接收系統(tǒng)、發(fā)射/接收光學(xué)系統(tǒng)、圖像處理單元[7]、信號(hào)探測(cè)系統(tǒng)、掃描系統(tǒng)、控制系統(tǒng)等組成[8]。在控制系統(tǒng)控制下，激光雷達(dá)完成探測(cè)區(qū)域地毯式逐點(diǎn)探測(cè)，經(jīng)數(shù)據(jù)和圖像處理完成整幀圖像。激光掃描成像雷達(dá)的每個(gè)激光發(fā)射脈沖對(duì)應(yīng)一個(gè)目標(biāo)距離，對(duì)探測(cè)區(qū)域的測(cè)量通過(guò)多次發(fā)射測(cè)量完成，按一定時(shí)間、空間順序逐點(diǎn)拼接后獲得整幅圖像。

激光圖像又稱(chēng)為強(qiáng)度圖像，是建立在單點(diǎn)、主動(dòng)探測(cè)基礎(chǔ)上的直接探測(cè)成像系統(tǒng)，激光的三維圖像不僅有利于仔細(xì)觀察目標(biāo)的空間構(gòu)成細(xì)節(jié)，還可以采用多種處理方式從各個(gè)方向、不同距離上對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行匹配和逼近，較之一般的光學(xué)二維成像有其特定優(yōu)勢(shì)，是一種有效的目標(biāo)觀測(cè)技術(shù)。

2.2　激光成像雷達(dá)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)

激光成像雷達(dá)數(shù)據(jù)反映了目標(biāo)的位置、角度、距離、時(shí)間、強(qiáng)度等多種信息。但實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)不同的需要和設(shè)備狀態(tài)，得到的往往是特定工作波長(zhǎng)的目標(biāo)距離和強(qiáng)度信息。激光成像雷達(dá)數(shù)據(jù)具有以下特點(diǎn)：

(1)在幾何分布上，激光成像雷達(dá)數(shù)據(jù)是對(duì)真實(shí)目標(biāo)物的抽樣探測(cè)，其數(shù)據(jù)點(diǎn)是離散的、不連續(xù)的；

(2)數(shù)據(jù)量大，從時(shí)間上計(jì)算，試驗(yàn)設(shè)備每秒鐘測(cè)量1×104個(gè)點(diǎn)，連續(xù)工作1 h產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量

有3.6×107個(gè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)；

(3)光譜信息單一，這也是很多應(yīng)用研究中將激光雷達(dá)數(shù)據(jù)與其它光學(xué)傳感器數(shù)據(jù)融合使用的原因之一；

(4)存在數(shù)據(jù)縫隙。由于遮擋、物體特性(如發(fā)生鏡面反射時(shí)，盤(pán)古大觀樓圖像中的玻璃反射)等因素，數(shù)據(jù)中有時(shí)會(huì)出現(xiàn)區(qū)域無(wú)回波的現(xiàn)象，稱(chēng)為數(shù)據(jù)縫隙。

2.3　激光成像雷達(dá)的偽彩顯示

激光成像雷達(dá)數(shù)據(jù)的偽彩色處理就是把激光掃描得到的各點(diǎn)距離值按照某種關(guān)系映射成相應(yīng)的彩色，這種映射之間的對(duì)應(yīng)僅限于輸入和輸出像素之間，而對(duì)于數(shù)據(jù)空間位置的變化并沒(méi)有涉及。試驗(yàn)中采用的編碼方式為彩虹編碼，共256色，顏色與距離遠(yuǎn)近成線性關(guān)系。圖1為盤(pán)古大觀樓的可見(jiàn)光圖像與激光圖像色彩對(duì)比。

圖1　盤(pán)古大觀樓的可見(jiàn)光圖像與激光圖像 Fig.1　Visible-light image and laser image of Pangu Plaza

3主被動(dòng)光學(xué)成像融合技術(shù)研究

3.1　融合流程

激光成像與被動(dòng)光學(xué)成像的兩種圖像融合流程見(jiàn)圖2。由于激光圖像與光學(xué)圖像分別由不同傳感器獲取，屬非同質(zhì)圖像，在成像機(jī)理、電磁波段、時(shí)相、空間分辨率等方面存在較大差異，所以，二者間的圖像降噪預(yù)處理和配準(zhǔn)成為這兩種圖像相融合的前提和基礎(chǔ)。

圖2　激光圖像與可見(jiàn)光圖像的融合流程 Fig.2　Fusion process of laser image and visible-light image

3.2　激光雷達(dá)數(shù)據(jù)降噪預(yù)處理

從三維激光雷達(dá)掃描系統(tǒng)中得到的激光數(shù)據(jù)不可避免地存在著噪聲，需要降噪預(yù)處理。在預(yù)處理中，主要工作包括由激光點(diǎn)云網(wǎng)格化，在激光點(diǎn)云網(wǎng)格化處理前，需要首先進(jìn)行濾波去除噪聲，通過(guò)內(nèi)插得到格網(wǎng)數(shù)據(jù)以及等值線的追蹤。得到格網(wǎng)數(shù)據(jù)后又將點(diǎn)云量化為距離灰度圖像，同時(shí)為了單獨(dú)提取出有用的建筑物，并對(duì)激光點(diǎn)云圖像進(jìn)行閾值分割。

3.3　可見(jiàn)光圖像降噪預(yù)處理

光學(xué)圖像經(jīng)常被不同種類(lèi)的噪聲污染，如高斯噪聲、椒鹽噪聲等。預(yù)處理主要完成圖像的亮度調(diào)節(jié)、去除噪聲[9]。在圖像處理中去除噪聲起著重要的作用，對(duì)圖像分割、圖像識(shí)別、特征提取具有直接影響。

圖像濾波既要消除圖像以外噪聲，同時(shí)又保持圖像細(xì)節(jié)。常用的線性濾波器和中值濾波器效果不佳[9], 自適應(yīng)中值濾波是對(duì)中值濾波的改進(jìn)，相應(yīng)地可以保存更多的圖像細(xì)節(jié)，并可以平滑密度更高的椒鹽噪聲[10]，因此，根據(jù)圖像的特點(diǎn)采用改進(jìn)型的自適應(yīng)中值濾波器對(duì)光學(xué)影像進(jìn)行了處理，該方法首先去除噪聲圖像濾波窗口中最大和最小灰度像素，然后求中值，再計(jì)算出該中值與對(duì)應(yīng)的像素灰度值之間的差值，與閾值比較，以確定是否用差值代替該像素的灰度值。

3.4　激光圖像與可見(jiàn)光圖像的配準(zhǔn)

不同設(shè)備獲取得到的距離圖像和光學(xué)圖像，由于設(shè)備的視場(chǎng)、成像角度等的不同導(dǎo)致同一物體在不同的圖像中成像大小比例和位置不同。圖像融合關(guān)鍵的一步是圖像配準(zhǔn)，因此，圖像配準(zhǔn)的好壞決定圖像融合質(zhì)量的好壞[11]。圖像配準(zhǔn)就是兩幅圖像描述同一個(gè)物體的相同位置進(jìn)行匹配，建立兩幅圖像之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，確定相應(yīng)幾何變換，以便進(jìn)行進(jìn)一步的圖像融合。圖像配準(zhǔn)在空間上將兩幅圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，包括相對(duì)配準(zhǔn)和絕對(duì)配準(zhǔn)。絕對(duì)配準(zhǔn)的對(duì)象為多幅圖像，對(duì)它們?cè)谕坏乩碜鴺?biāo)系下進(jìn)行幾何校正，校正之后重新采樣并形成相同分辨率的圖像。相對(duì)配準(zhǔn)的參考對(duì)象為某一波段圖像，坐標(biāo)系可以任意選擇，配準(zhǔn)的時(shí)候是圖像對(duì)圖像，另一幅圖像與參考圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。通常情況下，將兩個(gè)圖像進(jìn)行對(duì)比，然后選擇同名控制點(diǎn)，并用二次或三次多項(xiàng)式的模型建立兩個(gè)同名像素的關(guān)系，最終采樣成相同分辨率的圖像。本文采用相對(duì)配準(zhǔn)的方法，相對(duì)配準(zhǔn)多采用空間域配準(zhǔn)，空間域配準(zhǔn)通?？梢苑殖梢韵虏襟E：

(1)選擇明顯的特征：將要配準(zhǔn)的兩幅圖像進(jìn)行對(duì)比，仔細(xì)找出它們比較顯著的地物特征，如區(qū)域輪廓線、邊界以及線狀物交叉點(diǎn)等。

(2)特征匹配：匹配時(shí)要基于一定的配準(zhǔn)算法，確定控制點(diǎn)，控制點(diǎn)可以選用兩幅圖像上對(duì)應(yīng)的明顯地物特征。

(3)找出空間變化：圖像之間的映射關(guān)系要根據(jù)控制點(diǎn)來(lái)建立。

(4)插值：映射關(guān)系建立以后，根據(jù)此映射關(guān)系對(duì)非參考圖像重新采樣，最終獲得與參考圖像配準(zhǔn)的圖像。

一般情況下，需要1~2個(gè)像素來(lái)確立空間域配準(zhǔn)的精度?？臻g域配準(zhǔn)中，最關(guān)鍵的一步是找出控制點(diǎn)，控制點(diǎn)的選擇需要借助特征匹配，找出對(duì)應(yīng)的顯著的地物點(diǎn)，這也是最為困難的一步?？臻g域配準(zhǔn)方法有以下幾種：

(1)配準(zhǔn)時(shí)基于控制點(diǎn)的方法。點(diǎn)特征具有廣泛的適用性，并擁有簡(jiǎn)單的計(jì)算與描述特征，點(diǎn)特征也是最基本的特征[12]。提取點(diǎn)特征需要用到興趣算子或有利算子，比較常用的如Moravec 算子、Dreschler算子[6]、Forstner 算子、Hannah算子等。本文選擇Forstner算子定位特征點(diǎn)，是因?yàn)樗木扰c速度相比其它算子比較適中。特征點(diǎn)得到以后對(duì)其進(jìn)行匹配，配準(zhǔn)的時(shí)候先估計(jì)幾何變換參數(shù)，這個(gè)過(guò)程需要遵循以下兩個(gè)步驟：選擇和匹配圖像中的控制點(diǎn)，控制點(diǎn)匹配后，從中獲取相關(guān)信息，并找出匹配函數(shù)，匹配函數(shù)要能夠匹配圖像中的剩余點(diǎn)。關(guān)于圖像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)的確定需要先選出控制點(diǎn)，控制點(diǎn)為每幅圖像中選出的一個(gè)特別的可分辨點(diǎn)集。曲面高點(diǎn)、圖像中線條交叉點(diǎn)或者邊界封閉區(qū)域重心都可以作為控制點(diǎn)。從兩幅圖像中選出兩個(gè)控制點(diǎn)集并確立后，然后對(duì)其進(jìn)行匹配。在圖像算法研究領(lǐng)域，這種配準(zhǔn)方法以其優(yōu)越的性能，成為圖像配準(zhǔn)算法研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)[13]。

(2)配準(zhǔn)時(shí)基于矩的方法。本文用到的控制結(jié)構(gòu)是一個(gè)圖像矩，該圖像矩比較復(fù)雜，其中的每幅圖像都是被標(biāo)準(zhǔn)化的圖像，也就是與一個(gè)矩被歸一化的參照位置進(jìn)行匹配[14-15]。

(3)配準(zhǔn)時(shí)基于邊緣的方法?？刂泣c(diǎn)一般選擇圖像邊緣，并實(shí)現(xiàn)邊緣匹配，匹配的時(shí)候通過(guò)比較邊緣像素密度來(lái)實(shí)現(xiàn)，直接導(dǎo)出幾何變換參數(shù)并對(duì)其中一幅圖像實(shí)施相應(yīng)的變換[15]。

3.5　圖像配準(zhǔn)試驗(yàn)

圖像配準(zhǔn)的過(guò)程中有一個(gè)非常關(guān)鍵的問(wèn)題，即如何對(duì)選定的圖像進(jìn)行空間變換或幾何變換。選定標(biāo)準(zhǔn)圖像為圖像I(x,y)，選定待配準(zhǔn)圖像為圖像J(x,y)，這個(gè)過(guò)程中找到一個(gè)最佳的變換T,這是圖像配準(zhǔn)的目的所在，即使得圖像J(x,y) 經(jīng)T變換后J′=T(J)，使得與標(biāo)準(zhǔn)圖像的對(duì)齊度最大化。

采用的配準(zhǔn)方法為基于控制點(diǎn)的方法，選定清華校門(mén)的激光圖像和可見(jiàn)光圖像，以此作為試驗(yàn)的對(duì)象，對(duì)其進(jìn)行配準(zhǔn)的實(shí)現(xiàn)步驟如下：

(1)標(biāo)準(zhǔn)圖像和待配準(zhǔn)圖像分別得到之后，并將其讀入工作區(qū)；

(2)圖像中的成對(duì)控制點(diǎn)得以指定；

(3)控制點(diǎn)對(duì)得以保存；

(4)使用的變換類(lèi)型選定后，借助控制點(diǎn)對(duì)推算出變換參數(shù)；

(5)借助變換參數(shù)將待配準(zhǔn)的圖像實(shí)施空間幾何變換，獲得配準(zhǔn)后圖像。

配準(zhǔn)試驗(yàn)過(guò)程見(jiàn)圖3，圖3(a)是相機(jī)拍攝的清華大學(xué)校門(mén)可見(jiàn)光圖像，圖3(b)是由圖3(a)得到的標(biāo)準(zhǔn)灰度圖像，圖3(c)是激光成像雷達(dá)得到的圖像，圖3(d)是由圖3(c)經(jīng)過(guò)降噪預(yù)處理得到的待配準(zhǔn)圖像。圖3(e)是控制點(diǎn)選取界面，它能同時(shí)顯示待配準(zhǔn)圖像和標(biāo)準(zhǔn)圖像，并能分別進(jìn)行放大顯示以方便選取控制點(diǎn)，本例中選取了6個(gè)控制點(diǎn)，圖3(f)是利用得到的變換函數(shù)對(duì)圖3(d)進(jìn)行配準(zhǔn)后的結(jié)果。

3.6　基于像素特征的融合

設(shè)f(x,y)為激光圖像 ，設(shè)(uL,vL)為中心點(diǎn) ，設(shè)θ為任一像素點(diǎn)(x1,y1)對(duì)應(yīng)的掃描線和激光雷達(dá)中心線的水平夾角，設(shè)φ為縱向夾角，設(shè)g(x,y)為攝像機(jī)獲得的光學(xué)圖像，設(shè)(uo,vo)為中心點(diǎn)，激光成像雷達(dá)和攝像機(jī)的標(biāo)定獲得兩種圖像，它們的分辨率比值為(ka,kb)，配準(zhǔn)后，得到的激光圖像的平移量為(tx,ty)。

激光圖像上的任意一點(diǎn)和與其對(duì)應(yīng)的光學(xué)圖像上的像素點(diǎn)坐標(biāo)之間存在的函數(shù)關(guān)系為對(duì)應(yīng)關(guān)系：

(1)

式中：a(x),b(y)為ka,kb,tx,ty的函數(shù)。

深度圖像上點(diǎn)A到對(duì)應(yīng)光學(xué)圖像上點(diǎn)A′的位置計(jì)算步驟為：

(1)把激光深度圖像投影到光學(xué)圖像上，獲得深度圖像的投影圖；

(2)計(jì)算出與深度圖像上點(diǎn)A 對(duì)應(yīng)的投影圖上的點(diǎn)B 的坐標(biāo)值；

(3)通過(guò)配準(zhǔn)，得到深度圖像的投影圖和光學(xué)圖像中心點(diǎn)的偏移量tx,ty及二者的比值ka,kb；

(4)根據(jù)偏移量tx,ty及比值ka,kb計(jì)算出光學(xué)圖像上對(duì)應(yīng)于點(diǎn)B的點(diǎn)A′的坐標(biāo)值。

經(jīng)過(guò)變換后，給出深度圖像上某一點(diǎn)的位置，就可以得到它所對(duì)應(yīng)的光學(xué)圖像上對(duì)應(yīng)點(diǎn)的位置和顏色值，即對(duì)于空間圖像上任一點(diǎn)的描述有兩個(gè)值：一是顏色值(光譜信息值)，二是深度值(距離值)，這樣所得到的圖像數(shù)據(jù)包含的信息有被觀測(cè)物體的光譜信息和三維深度信息。

3.7　融合試驗(yàn)結(jié)果及分析

根據(jù)所提出的數(shù)據(jù)融合思路，利用試驗(yàn)系統(tǒng)得到的數(shù)據(jù)，對(duì)配準(zhǔn)后的清華大學(xué)校門(mén)等圖像進(jìn)行融合試驗(yàn)。

圖4　清華大學(xué)校門(mén)融合圖像 Fig.4　Fused image of Tsinghua University′s school gate

試驗(yàn)結(jié)果如圖4所示，圖中給出了相應(yīng)場(chǎng)景的可見(jiàn)光照片。從試驗(yàn)結(jié)果可以看出，本文所提出的基于目標(biāo)特征的兩種不同質(zhì)圖像間的融合方法是可行的。但從實(shí)際效果來(lái)看，融合后圖像并沒(méi)有可見(jiàn)光圖像清晰，主要有以下原因：

(1)試驗(yàn)時(shí)可見(jiàn)光圖像由數(shù)碼相機(jī)得到，其光軸與激光成像雷達(dá)設(shè)備不完全同軸，二者間未經(jīng)過(guò)嚴(yán)格標(biāo)定；

(2)二者間的配準(zhǔn)不十分嚴(yán)格，導(dǎo)致融合圖像有明顯縫隙；

(3)由于實(shí)際得到的可見(jiàn)光圖像分辨率為2 816 pixel×2 112 pixel，激光圖像分辨率為512 pixel×500 pixel，采取的融合方法是將可見(jiàn)光圖像分辨率降低后與激光圖像配準(zhǔn)，使得圖像的分辨率降低。

以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果是目前技術(shù)所能達(dá)到的一個(gè)階段水平。本文所討論主被動(dòng)圖像融合技術(shù)是可行的，但還有很多算法需要深入研究，后續(xù)的研究工作仍然任重道遠(yuǎn)。

4結(jié)論

激光圖像與光學(xué)圖像兩種不同質(zhì)圖像間相融合，可以使圖像在具有豐富的光譜信息的同時(shí)，也具有三維立體信息，其融合結(jié)果對(duì)物體的認(rèn)知有著重要意義。圖像配準(zhǔn)是進(jìn)行融合的前提和基礎(chǔ)，圖像配準(zhǔn)試驗(yàn)時(shí)采用基于控制點(diǎn)的方法效果顯著，融合后圖像中每個(gè)像元既反映光譜信息，又包含距離觀測(cè)點(diǎn)的距離信息，該技術(shù)在探測(cè)、圖像重建和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域均可以得到應(yīng)用[16]。本文利用激光成像雷達(dá)獲取數(shù)據(jù)，給出了主被動(dòng)光學(xué)圖像融合方法，實(shí)現(xiàn)了激光圖像和光學(xué)圖像的三維融合， 融合后的圖像具有豐富的光譜和三維立體信息，在未來(lái)三維城市、立體測(cè)繪等領(lǐng)域有著廣泛的前景。

參考文獻(xiàn)：

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嚴(yán)　潔(1973—)，女，河南信陽(yáng)人，碩士，高級(jí)工程師，1997年于杭州電子科技大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位，2006年于西安電子科技大學(xué)獲得碩士學(xué)位，主要從事激光測(cè)量、激光雷達(dá)、圖像處理等方面的研究。E-mail:1916757427@qq.com

阮友田(1973—)，男，湖北孝感人，本科，高級(jí)工程師，2002年于長(zhǎng)春理工大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位，主要從事激光測(cè)量、激光雷達(dá)、圖像處理等方面的研發(fā)工作。E-mail:nbaibai@sohu.com

薛珮瑤( 1982—)女，陜西大荔人，碩士，工程師，2008年于長(zhǎng)春理工大學(xué)獲得碩士學(xué)位，主要從事光學(xué)設(shè)計(jì)及光學(xué)應(yīng)用技術(shù)研究。E-mail:64558394@qq.com

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Active and passive optical image fusion technology

YAN Jie*, RUAN You-tian, XUE Pei-yao

(The27thResearchInstituteofChinaElectronicsTechnology

GroupCorporation,Zhengzhou450047,China)

Abstract:In this paper, we use scanning laser imaging radar to acquire test data and achieve three-dimensional imaging process to laser data, giving data fusion method based on target features between laser radar image and passive optical image, and realizing three-dimensional fusion between laser image and optical image. The test results show that the fusion method of different image qualities based on target features proposed in this paper is feasible. The fused image has both rich spectral and three-dimensional informations.

Key words:laser imaging radar;image registration;data fusion;stereo mapping

作者簡(jiǎn)介：

*Corresponding author, E-mail:1916757427@qq.com

中圖分類(lèi)號(hào)：TP751

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

doi:10.3788/CO.20150803.0378

文章編號(hào)2095-1531(2015)03-0378-08

收稿日期:2014-12-19；

修訂日期:2015-02-15