融合图像数据的获取方法和装置、存储介质及电子装置与流程

本技术涉及图像处理，具体而言，涉及一种融合图像数据的获取方法和装置、存储介质及电子装置。

背景技术：

1、目前，在对不同图像数据的配准过程中，通常会利用不同图像之间的关联算法将不同的图像数据进行拟合和处理，得到配准的结果。但该配准过程仅仅是通过图像数据之间的差异来进行关联算法的应用，在对不同类型、不同位置的图像数据进行配准时容易产生偏差和错误。

2、例如：在通过关联算法中的特征点匹配法对光伏组串的可见光图像数据以及热红外图像数据进行配准的过程中，由于可见光图像数据与热红外图像数据的成像模式不同，尤其是热红外图像数据包含的是温度信息，纹理不够丰富，导致对热红外图像数据的特征提取难度大，进而导致对可将光图像数据与热红外图像数据进行配准时，容易产生偏差和错误。

3、针对相关技术中，对光伏组串的可见光图像数据与热红外图像数据的配准精度差的问题，尚未得到有效方案。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种融合图像数据的获取方法和装置、存储介质及电子装置，以至少解决现有技术中，对光伏组串的可见光图像数据与热红外图像数据的配准精度差的问题。

2、根据本技术实施例的一个实施例，提供了一种融合图像数据的获取方法，包括：通过设置有激光雷达传感器的无人机采集目标光伏组串的原始图像数据，以及通过所述激光雷达传感器确定所述无人机与所述目标光伏组串的测距数据，其中，所述原始图像数据包括：所述目标光伏组串的可见光图像数据、所述目标光伏组串的热红外图像数据；根据所述可见光图像数据对应的第一内外方位元素，以及所述测距数据，确定所述可见光图像数据中包括的第一特征点对应的三维坐标；根据所述热红外图像数据对应的第二内外方位元素，以及所述测距数据，确定所述热红外图像数据中包括的第二特征点对应的三维坐标；根据所述第一特征点对应的三维坐标和所述第二特征点对应的三维坐标配准所述可见光图像数据和所述热红外图像数据，以获取所述目标光伏组串的融合图像数据。

3、在一个示例性实施例中，通过所述激光雷达传感器确定所述无人机与所述目标光伏组串的测距数据，包括：通过所述激光雷达传感器向所述目标光伏组串发射第一激光脉冲；计算发射所述第一激光脉冲的第一时间与接收到第二激光脉冲的第二时间的时间差值，其中，所述第二激光脉冲是所述目标光伏组串对所述第一激光脉冲的反射脉冲；通过所述时间差值计算所述测距数据。

4、在一个示例性实施例中，通过所述激光雷达传感器向所述目标光伏组串发射第一激光脉冲，包括：确定所述激光雷达传感器的激光探测头所处的工作状态；在所述工作状态是正常激活状态，且所述无人机处于采集时刻的情况下，通过所述激光雷达传感器向所述目标光伏组串发射第一激光脉冲，其中，所述采集时刻用于指示所述无人机采集所述原始图像数据的时刻。

5、在一个示例性实施例中，根据所述可见光图像数据对应的第一内外方位元素，以及所述测距数据，确定所述可见光图像数据中包括的第一特征点对应的三维坐标，包括：获取所述第一特征点在所述可见光图像数据中的第一像素坐标，以及获取所述第一特征点在所述测距数据中对应的第一测距子数据；通过所述第一内外方位元素将所述第一像素坐标转换为所述第一特征点的二维坐标；通过所述第一特征点的二维坐标和所述第一测距子数据确定所述第一特征点对应的三维坐标。

6、在一个示例性实施例中，根据所述热红外图像数据对应的第二内外方位元素，以及所述测距数据，确定所述热红外图像数据中包括的第二特征点对应的三维坐标，包括：获取所述第二特征点在所述热红外图像数据中的第二像素坐标，以及获取所述第二特征点在所述测距数据中对应的第二测距子数据；通过所述第二内外方位元素将所述第二像素坐标转换为所述第二特征点的二维坐标；通过所述第二特征点的二维坐标和所述第二测距子数据确定所述第二特征点对应的三维坐标。

7、在一个示例性实施例中，根据所述第一特征点对应的三维坐标和所述第二特征点对应的三维坐标配准所述可见光图像数据和所述热红外图像数据，以获取所述目标光伏组串的融合图像数据，包括：获取第一坐标集合和第二坐标集合，其中，所述第一坐标集合包括：多个所述第一特征点分别对应的三维坐标，所述第二坐标集合包括：多个所述第二特征点分别对应的三维坐标，所述第一特征点是所述可见光图像数据中的任一特征点，所述第二特征点是所述热红外图像数据中的任一特征点；匹配所述第一坐标集合和所述第二坐标集合，以获取所述目标光伏组串的融合图像数据。

8、在一个示例性实施例中，匹配所述第一坐标集合和所述第二坐标集合，以获取所述目标光伏组串的融合图像数据，包括：通过所述第二坐标集合中的第一目标三维坐标确定所述第一坐标集合中的第二目标三维坐标，其中，所述第一目标三维坐标与所述第二目标三维坐标具有相同的坐标值；通过所述第一目标三维坐标对应的第三特征点，和所述第二目标三维坐标对应的第四特征点，对齐所述可见光图像数据与所述热红外图像数据；通过图像融合算法将对齐后的可见光图像数据与热红外图像数据进行融合，得到所述融合图像数据。

9、根据本技术实施例的另一个实施例，还提供了一种融合图像数据的获取装置，包括：采集模块，用于通过设置有激光雷达传感器的无人机采集目标光伏组串的原始图像数据，以及通过所述激光雷达传感器确定所述无人机与所述目标光伏组串的测距数据，其中，所述原始图像数据包括：所述目标光伏组串的可见光图像数据、所述目标光伏组串的热红外图像数据；第一确定模块，用于根据所述可见光图像数据对应的第一内外方位元素，以及所述测距数据，确定所述可见光图像数据中包括的第一特征点对应的三维坐标；第二确定模块，用于根据所述热红外图像数据对应的第二内外方位元素，以及所述测距数据，确定所述热红外图像数据中包括的第二特征点对应的三维坐标；配准模块，用于根据所述第一特征点对应的三维坐标和所述第二特征点对应的三维坐标配准所述可见光图像数据和所述热红外图像数据，以获取所述目标光伏组串的融合图像数据。

10、根据本技术实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述方法。

11、根据本技术实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述的方法。

12、根据本技术实施例的又一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项方法实施例中的步骤。

13、在本技术实施例中，通过设置有激光雷达传感器的无人机采集目标光伏组串的原始图像数据，以及通过所述激光雷达传感器确定所述无人机与所述目标光伏组串的测距数据，其中，所述原始图像数据包括：所述目标光伏组串的可见光图像数据、所述目标光伏组串的热红外图像数据；根据所述可见光图像数据对应的第一内外方位元素，以及所述测距数据，确定所述可见光图像数据中包括的第一特征点对应的三维坐标；根据所述热红外图像数据对应的第二内外方位元素，以及所述测距数据，确定所述热红外图像数据中包括的第二特征点对应的三维坐标；根据所述第一特征点对应的三维坐标和所述第二特征点对应的三维坐标配准所述可见光图像数据和所述热红外图像数据，以获取所述目标光伏组串的融合图像数据。通过上述实施例，解决了现有技术中，对光伏组串的可见光图像数据与热红外图像数据的配准精度差的问题，提高了可见光图像数据与热红外图像数据的配准精度，进而使得获得的融合图像数据质量更高。