基于无人机巡线可见光影像的电力设备中绝缘子的提取方法

摘要

本发明公开了基于无人机巡线可见光影像的电力设备中绝缘子的提取方法，包括：获得电力设备的可见光图像；对含有绝缘子的可见光影像，遍历整个影像，利用边缘和纹理信息检测出种子区域，直至到没有潜在的种子区域，其中利用Canny边缘检测算子和边界连接算法提取边界；获得种子区域之后，进行种子区域扩张以获得完整的绝缘子，种子区域扩张方向包括4个方向：行方向上单环向上扩张，行方向上单环向下扩张，列方向的单像素向右扩张，列方向的单像素向左扩张，由三个因素，基于纹理的测量值，基于边缘的量测值以及基于纹理的相似性因素，来确定是否允许往这个方向扩张。种子区域不断扩张，最后得到完整绝缘子。

主权项

基于无人机巡线可见光影像的电力设备中绝缘子的提取方法，该方法包括如下步骤：(1)采用可见光影像拍摄电力设备，获得电力设备图像，该电力设备图像中包含至少一个能被识别的绝缘子图像；(2)选取任意一个能被识别的绝缘子图像，进行如下步骤；(3)选择一个方形区域作为种子区域，该种子区域的大小要小于绝缘子图像；(4)最佳种子区域的获取：在选取的绝缘子图像中移动种子区域进行搜索，以匹配得到最佳种子区域，具体搜索过程为种子区域自绝缘子图像的左上角，沿着行和列的方向，直到右下角进行移动，种子区域在移动过程中与该种子区域相重合的绝缘子图像的区域称之为候选种子区域，通过计算种子区域移动过程中的边缘度量值E、纹理度量值T和灰度一致性度量值S三个度量值，来判断该种子区域是否为最佳种子区域，其中，T表示种子区域中绝缘子环片之间的纹理相似性度量值，更高的T值表示更高的可能存在的绝缘子形状；E描述候选种子区域内绝缘子环片的边缘度量值，较高的E值表示有绝缘子种子区域的概率更高；S为候选绝缘子种子区域内的灰度值均匀分布度量值，较高的S值表明存在绝缘子种子区域的可能性更高；其中，E值采用公式(4)进行计算：$E=\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\Sigma }}{E}_i}{m}---\left(4\right)$E_i是候选绝缘子种子区域内绝缘子环片的边缘度量值，m是每个候选绝缘子种子区域内绝缘子环片的个数，公式(4)的分子表明基于绝缘子边缘度量值的总和，E表示候选绝缘子种子区域内边界点的平均分布状况；E_i采用公式(5)进行计算：$E_i=log\left(log\right(\frac{n_i}{B.width}*10)*10)---\left(5\right)$n_i是每个绝缘子环片中边界点的总个数，B.Width是候选绝缘子种子区域的宽度，T值是以候选绝缘子种子区域中心的3*3像素邻域中的图像边缘梯度阈值，若该区域图像边缘梯度极大值小于T则认为相似，反之不相似；S值为候选区域内的灰度值标准差；根据上述计算所得的种子区域的边缘度量值E，纹理度量值T，和灰度一致性度量值S，然后采用公式(6)计算基于纹理的相似性因素t，该基于纹理的相似性因素t就是边缘度量值E，纹理度量值T，和灰度一致性度量值S的加权和，t＝0.2T+0.4E+0.4S  (6)根据计算结果，将基于纹理的相似性因素t按降序排列，取前三行对应的绝缘子候选种子区域作为最佳候选种子区域；(5)最佳种子区域的扩张：对步骤(4)选出来的最佳种子区域进行扩张，以提取出完整的绝缘子区域，该最佳种子区域的扩张包括四个方向上的扩张，即行方向上绝缘子单环向上扩张、行方向上绝缘子单环向下扩张、列方向上的单像素向右扩张和列方向上的单像素向左扩张，在每个方向的扩张过程中，通过估计边缘度量值E，纹理度量值T和基于纹理的相似性因素t三个因素来决定是否允许该方向的扩张，只要上述四个方向中有一个方向允许扩张，扩张过程继续，直到最后得到完整的绝缘子区域；其中，允许扩张的条件有如下三个：(a)扩张前t值与扩张后t值差值的绝对值<10(b)扩张前E值与扩张后E值差值的绝对值<1(c)扩张前T值与扩张后T值差值的绝对值<15同时满足上述三个条件时，扩张继续，否则，则不允许扩张，扩张结束；(6)对电力设备图像中的其它绝缘子图像均按照与步骤(3)—(5)相同的步骤处理，直到电力设备图像中能被识别的所有绝缘子图像全部处理完毕，得到完整的绝缘子区域。