一种基于空域和时域分析相结合的电力视频图像条纹故障检测方法

摘要

本发明公开了一种基于空域和时域分析相结合的电力视频图像条纹故障检测方法，其步骤如下：对原始视频图片进行空域处理转换为边缘图片，空域处理流程主要包括了对原始视频图片进行图像边缘处理、图像边缘检测处理，处理后的边缘图片通过空域至频域变换，将边缘图片转换为频域图片，在频域部分，通过频域图片处理、图片亮点提取的处理流程，最终得出视频图像条纹的评价值。本方法可用于对电力视频设备的故障检测具有快速、精确的特点。

主权项

一种基于空域分析和时域分析相结合的电力视频图像条纹故障检测方法，其特征在于：该方法包括步骤如下：S1 ：对原始视频图片转换为灰度图像，并计算图像的复杂度、平均梯度，作为图像边缘提取的输入因子；S2 ：采用图像边缘增强方法、滑窗边缘提取方法，结合图像边缘提取的输入因子，提取原始图像中的边缘，最终生成相应的边缘图片；S3 ：经过空域处理后的边缘图片，采用离散傅里叶逆变换将边缘图片转换为频域图片；S4 ：变换后的图片亮点全部分布在图片的四个角，通过对称转换后，将亮点全部集中在中心点，采用5*5滑窗对图片亮点进行检测，得出亮点数值，并结合图片边缘平均梯度、图片边缘复杂度作为影响因子，得出最终的视频图片条纹评价因子，根据评价因子分布特点得出评价值。