一种基于HSV空间的输变电设备红外故障图像分割方法

摘要

本发明公开了一种基于HSV空间的输变电设备红外故障图像分割方法，结合故障区域的颜色特征，利用HSV颜色空间进行故障自动分割提取。首先对红外图像进行高斯平滑预处理，然后通过观察得到的颜色特征通过HSV和RGB空间的转换提取感兴趣区域，并进一步的对检测出的多个区域进行验证，得到可靠性最高的故障区域，最后通过对整幅图像和分割区域的颜色分布情况，得到故障区域的温度和范围信息。本发明的算法摆脱了红外实验过程中人工调整、检查大量红外故障图像的缺陷，可以自动地将故障区域呈现，具有抗干扰性强、灵活性较强的特点。

主权项

一种基于HSV空间的输变电设备红外故障图像分割方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一：图像预处理，对输变电设备红外故障图像进行预处理；步骤二：感兴趣区域提取，对步骤一中经过预处理的输变电设备红外故障图像，利用HSV颜色空间提取满足设定条件的待验证的一个或多个感兴趣区域；将满足设定条件的像素点的H值计算转换到[0,1]之间，得到H值灰度图像I_H和二值化图像I_B；步骤三：故障区域验证，去掉二值化图像I_B中区域面积小于设定个像素的噪声区域，当仅剩一个区域时，该区域即为得到的故障区域；当剩多个区域时，对于剩余多个感兴趣区域的情况，标记为R_i,i＝1,2,…,n；使用区域凹凸度及区域色度分布标准差两个特征来描述每个区域，函数F最大值的区域为验证得到的故障区域；步骤四：故障区域信息整理，根据红外图像对应的温度界限[t_L,t_H]，结合故障区域图像中的温度颜色对应图例，得到故障区域的温度分布情况，而验证得到的故障区域大小就是故障的影响范围。