仲莉恩 馮 輝 隋立林

（華北電力大學(xué)，北京 102206）

1 引言

電力系統(tǒng)中絕緣子擔(dān)負(fù)著輸電線路機(jī)械支撐和電氣絕緣的重要作用，一旦絕緣子發(fā)生故障，就會(huì)影響電力供應(yīng)，給電力系統(tǒng)帶來?yè)p失。因此，絕緣子的檢測(cè)[1-2]和定位工作就顯得尤為重要。

傳統(tǒng)方法由人工攜帶檢測(cè)裝置到高壓桿塔附近檢測(cè)，檢測(cè)任務(wù)重，強(qiáng)度大。紅外熱像儀法根據(jù)絕緣子串分布電壓在各片絕緣子上反映的熱分布，進(jìn)行成像處理來檢測(cè)絕緣子。該方法可以遠(yuǎn)距離檢測(cè)但關(guān)于絕緣子絕緣阻值變化與發(fā)熱量還沒有一致性的研究結(jié)果。激光多普勒振動(dòng)法也可以較準(zhǔn)確的檢測(cè)，但該儀器造價(jià)昂貴且笨重。因此，合適的檢測(cè)方法[3]不僅可以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確定位，而且能夠減輕工作人員的負(fù)擔(dān)。圖像處理和視頻監(jiān)控技術(shù)在絕緣子檢測(cè)上的應(yīng)用，極大地提高了檢測(cè)效率。

本文提出了一種利用邊緣方向直方圖的來定位絕緣子的方法。該方法先分別計(jì)算圖像子塊和模板的邊緣方向矢量，并通過矢量變換得到變形模板的邊緣方向矢量；之后，進(jìn)行子塊和模板的邊緣方向矢量匹配，從而得到絕緣子的候選區(qū)域；而后，對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行連續(xù)性判斷，最終得到準(zhǔn)確定位地絕緣子區(qū)域。

2 利用邊緣方向定位絕緣子

絕緣子具有明顯的紋理特征，可以將紋理比較強(qiáng)的區(qū)域作為候選區(qū)域，接著通過一些后處理得到絕緣子準(zhǔn)確定位的區(qū)域。為了形象表述絕緣子，本文選用邊緣方向直方圖（Edge Orientation Histogram，EOH)特征。首先分別提取圖像子塊和模板的EOH，根據(jù)EOH中各方向所占百分比，建立邊緣方向矢量(Edge Orientation Vector,EOV)，并對(duì)模板EOV通過矢量變換得到變形模板的EOV；接著，圖像子塊和模板的EOV進(jìn)行匹配得到絕緣子的候選區(qū)域；然后，對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行連續(xù)性判斷可以得到準(zhǔn)確定位地絕緣子圖像，本文方法框圖見圖1。

圖1 絕緣子定位方法框圖

2.1 EOV提取

絕緣子明顯的邊緣方向使其與周圍物體有很大的區(qū)別。利用EOH來檢測(cè)，可以實(shí)現(xiàn)絕緣子的準(zhǔn)確定位。

目前，EOH已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于顯著圖像特征的提取[4]，目標(biāo)檢測(cè)[5]，由Chee等[6]提出了一種基于MPEG-7的EOH圖像檢索方案，它把塊邊緣模式分為6種：水平邊緣、45°邊緣、垂直邊緣、135°邊緣、無向邊緣和無邊緣，通過提取前5種塊邊緣模式構(gòu)造局部和全局邊緣直方圖描述符，從而進(jìn)行圖像檢索。

（1）模板EOV提取

模板EOV提取，是建立模板上述5種邊緣模式的EOH，根據(jù)各邊緣所占百分比，創(chuàng)建EOV，圖2為包含了k=3個(gè)小塊的模板圖像。具體過程：首先將模板分割成互相不重疊的m×n個(gè)子塊，每個(gè)子塊又分為若干像素塊，每個(gè)像素塊被等分成4個(gè)子像素塊,對(duì)位于位置(i ,j)像素塊，從左到右，從上到下子像素塊的平均像素值分別表示為a0(i,j),a1(i,j) ,a2(i,j),a3(i,j)，fOirection為各方向邊緣模式濾波系數(shù)[7]，δOirection是模式度量值。應(yīng)用公式1和圖3分別計(jì)算出5種邊緣模式度量值。

之后m×n個(gè)子塊度量值累加，由其最大值確定模板的邊緣模式。如果其最大值小于給定的門限T1，則為無邊緣模式；否則，最大值所代表的方向則是該模板圖像的邊緣方向，接著計(jì)算EOH百分比得到模板的EOV，見公式（2）。

而后通過矢量變換，得到變形模板的EOV，圖4行向量分別為水平方向、45°方向、豎直方向、135°方向的EOV。

圖2 絕緣子模板圖像

圖3 5種邊緣模式濾波系數(shù)

（2）圖像子塊EOV提取

圖像子塊EOV的提取首先將圖像分成模板大小的塊，而后針對(duì)每一個(gè)子塊應(yīng)用如上方法，得到具有邊緣方向子塊的EOV。

2.2 候選區(qū)域確定

絕緣子具有明顯的邊緣方向特征，通過模板和圖像子塊的EOV匹配得到絕緣子的候選區(qū)域。具體過程如下：首先，將該子塊與邊緣方向一致的模板應(yīng)用歐式距離計(jì)算EOV，當(dāng)距離小于閥值T2，則繼續(xù)進(jìn)行判斷；接著，按照如圖5的形式將子塊其沿邊緣方向分割為k個(gè)小子塊，將小子塊的EOV兩兩應(yīng)用歐氏距離后，個(gè)距離取平均，當(dāng)平均距離小于門限T3時(shí)，該子塊作為候選塊，并為其建立一個(gè)m×n值為1的矩陣，不滿足條件的子塊均建立零矩陣，由此形成了候選區(qū)域，如圖6（a）所示。

2.3 連續(xù)性判斷

為了確認(rèn)候選區(qū)域，需要對(duì)上述結(jié)果進(jìn)一步處理。考慮到絕緣子具有一定長(zhǎng)度，且形狀多為矩形，可以對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行基于連續(xù)性的判斷。這一步主要進(jìn)行兩個(gè)操作，一是去除候選區(qū)域中一些誤檢的塊，而這些誤檢塊大部分是孤立的；二是對(duì)非矩形的候選區(qū)域進(jìn)行延伸，使其準(zhǔn)確定位到目標(biāo)區(qū)域。具體操作如下：首先，對(duì)矩陣為1的候選塊進(jìn)行如下判斷：將垂直于其邊緣方向的2個(gè)鄰塊矩陣?yán)奂?，若和?，則將此塊置為零矩陣，這樣，孤立塊被去除，如圖6（b）所示。然而，上一步絕緣子仍不完整，為了達(dá)到較準(zhǔn)確的定位，在此基礎(chǔ)上實(shí)施第二步操作：對(duì)候選塊垂直于其邊緣方向擴(kuò)展一個(gè)模板大小的窗口，應(yīng)用2.2的方法，對(duì)擴(kuò)展塊和目標(biāo)塊組成的整體進(jìn)行判斷，若其是絕緣子，則用上述方法繼續(xù)擴(kuò)展判斷；若不是，將窗口縮為k-1/k模板大小，計(jì)算此窗口塊和模板EOV的歐氏距離，若小于閥值T4，k-1/k大小的塊為目標(biāo)塊，擴(kuò)展結(jié)束；若仍不是則繼續(xù)判斷，直至窗口縮至1/k模板大小。圖6（c）為完整的絕緣子圖像。

3 實(shí)驗(yàn)與分析

本文對(duì)水平方向、45°方向、豎直方向、135°方向的絕緣子圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，得到了較為準(zhǔn)確定位結(jié)果。表1為實(shí)驗(yàn)所使用參數(shù)，圖4為實(shí)驗(yàn)所用變形模板的EOV，圖7為各方向定位結(jié)果圖。從大量的測(cè)試圖像來分析，對(duì)如上方向絕緣子，能夠進(jìn)行準(zhǔn)確定位。

表1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)

圖4 變形模板EOV

圖5 邊緣方向分割圖

圖6 豎直方向絕緣子獲取圖像

圖7 各方向絕緣子獲取圖像

4 結(jié)論

本文提出了一種利用邊緣方向直方圖和變形模板的方法檢測(cè)絕緣子。該算法能夠在較低的成本下，達(dá)到準(zhǔn)確定位地目的。但是實(shí)驗(yàn)中有較多的經(jīng)驗(yàn)閾值，自動(dòng)化性比較差，在以后實(shí)驗(yàn)中改進(jìn)；另外，該算法能夠?qū)θ缟戏较蜻M(jìn)行準(zhǔn)確的檢測(cè)，而對(duì)于任意方向的絕緣子的定位在下一步的工作中實(shí)現(xiàn)。

[1] 嚴(yán)璋.電氣絕緣在線檢測(cè)技術(shù)[M].中國(guó)電力出版社,1995.

[2] 轟一雄,尹項(xiàng)根.絕緣子在線檢測(cè)方法的探討[J].電瓷避雷器,2002(2)：3-7.

[3] 王雪,張冠軍,嚴(yán)璋.國(guó)內(nèi)高壓絕緣子在線檢測(cè)方法綜述[J].電瓷避雷器,2002(6)：4.

[4] D.G.Lowe.Distinctive image features from scale- invariant key points[J].Int’l Journal of Computer Vision,60(2)：91-110,Nov.2004.

[5] K.Levi and Y.Weiss.Learning object detection from a small number of examples：The importance of good features[C].In Proc.IEEE Conf.Comp.Vision Pattern Recognition,volume 2,pages 53-60,Washington,DC,2004.

[6] Chee Won Sun ,Park Dong Kwon,Park Soo2J un.Efficient Use of MPEG27 Edge Histogram Descriptor [J].ETRI Jour2 nal,2002,24 (1) ：35242.

[7] 康勤.基于MPEG27 邊緣直方圖描述符的圖像檢索算法[J].西南大學(xué)學(xué)報(bào)2008,30(5).