农业物联网双光谱热成像图像融合模型设计摘要：在湖南国家农村农业信息化示范省农业物联网平台信息服务过程中，为了全天候捕捉农业虫害信息，实时监测目标点的温度场变化，采用双光谱热成像技术。针对图像融合策略专门设计了一个单窗口双通道的双光谱图像融合模型。该模型经过分光片的目标光源分别成像，然后通过图像配准融合模块将所成图像匹配重合，并按一定的视场角比例显示于同一窗口中从而在图像融合过程消除了光轴、探测器像素阵列、探测器位置等偏差带来的不利影响，使双光谱图像的重合部分非常一致。这种设备不仅提高了融合成像的质量，而且节约了制造成本。关键词：双光谱热成像技术；农业物联网；图像融合；可见光图像；红外线图像中图分类号：TH744.1文献标识码：A文章编号：2095-1302（2015）07-00-030引言随着国家对粮食安全的重视，持续对农业加大投入力度。近三年来，各地政府深入推进本地农业的农村信息化建设。2011年，国家科技部针对我国农业物联网应用与国外的差距，推出了“农村物联网综合信息服务科技工程（2012BAD35B00）”课题[1]，课题组专门针对农作物病虫害搭建预测防控系统，在测试过程中，主要采用双光谱热成像监控技术，基于成本核算限制与当前设备的局限性，专门研究了一个单窗口双通道模型，来对监控目标的实时温度场分布进行采集，实现对报警点准确定位功能。1研究进展热成像技术主要指利用红外探测器和光学成像物镜接受被测目标的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上，从而获得红外热像图，这种热图像与物体表面的热分布场相对应，实现将物体发出的不可见红外能量转变为可见的热图像，通过不同颜色代表被测物体的不同温度[2]。由于红外热图像的清晰度和分辨率较低，不利于目标的识别、定位、跟踪及人眼的判别，而可见光图像能提供高清晰度和分辨率的目标图像，有着红外图像不可比拟的优势，因此模型设计采用红外热成像和可见光成像，既能得到目标的温度场分布又能得到高分辨率的目标背景图像。采取双通道成像方式能够克服单一波段信息获取的局限性，实现双波段同步成像[3-5]。然而当前多光谱热成像图像融合需要考虑多方面的因素，实际操作较复杂。大多数红外线与可见光双通道成像采用并排放置的方式，两个通道的光轴有一定的距离，采集到的图像有一定距离差，导致图像配准和融合过程不能得到理想的效果，存在失配的问题，针对这种情况有许多研究文献都涉及这个问题[4-7]。现有技术中有同轴可见光与红外线双通道成像的手持式红外热像仪[8]，该设备在系统使用过程中难以保证光轴的高精度重合，需要采用图像校正特征提取等复杂的图像处理过程，同时利用镀膜技术进行分光，虽能获得同轴双光谱双通道成像图像，但由于镀膜材料本身的缺陷，其分光技术在较复杂的户外环境中不能发挥其性能，而且由于镀膜工艺的限制，难以实现大视角信息采集。当前热成像技术主要应用于军事与工业方面，在农业方面的应用案例较少，即使有，也集中在实验室，离工程应用、产业转化还需走很长的路，不过随着农业信息化的步伐加快及农业物联网设备的普及，这些成果也很快会进入农村市场。2基本原理2.1红外线测温原理在自然界中，一切温度高于绝对零度（-273.15℃）的物体都在不停地向周围空间发出红外线能量。红外辐射能量的大小及其波长的分布与物体表面温度有着十分密切的关系。因此通过对物体自身辐射的红外能量的测量，就能准确地测定物体表面温度，这就是红外辐射测温所依据的原理[9]。2.2热红外成像技术热红外成像技术是利用物体自身的热辐射特性，把物体不可见的热辐射情况转换为可视热图的技术。热红外成像的核心设备是探测器，整个热像仪的组成结构如图1所示。图1红外热像仪组成结构示意图物体的红外辐射经过由镜头组成的光学系统聚集到探测器上，探测器把入射的热辐射转换成电平信号，电平信号经视频处理单元进行数字图像处理后，转换成在显示设备上可见的红外热图，有了热图便能计算出目标物体的温度[10]。2.3图像融合图像融合是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后...