龔磊，姚建剛，李唐兵，張彥，廖威，伍也凡

1.湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，長沙 410082

2.江西省電力科學(xué)研究院，南昌 330006

3.湖南湖大華龍電氣與信息技術(shù)有限公司，長沙 410012

◎圖形圖像處理◎

禁忌搜索在絕緣子紅外圖像分割中的應(yīng)用

龔磊1，姚建剛1，李唐兵2，張彥3，廖威3，伍也凡3

1.湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，長沙 410082

2.江西省電力科學(xué)研究院，南昌 330006

3.湖南湖大華龍電氣與信息技術(shù)有限公司，長沙 410012

針對利用紅外成像技術(shù)檢測輸電線路中零值絕緣子所存在的圖像分割問題，提出了一種類間方差（Otsu）雙閾值分割和禁忌搜索相結(jié)合的圖像分割算法。該方法以類間方差為適應(yīng)度函數(shù)，通過領(lǐng)域移動、禁忌表、藐視準(zhǔn)則確保算法不陷入局部最優(yōu)解，同時，運行速度比基本Otsu雙閾值分割算法更快。實驗結(jié)果驗證了該算法的有效性。

零值絕緣子；類間方差法；禁忌搜索；紅外熱像；圖像分割

1 引言

絕緣子在長期運行中，會產(chǎn)生零值絕緣子，直接引起絕緣子斷串、導(dǎo)線落地以及母線失壓等事故發(fā)生[1]。傳統(tǒng)的零值絕緣子檢測方法具有工作量大、精度低及需停電等缺點。隨著紅外診斷技術(shù)的發(fā)展，文獻[2]提出了一種基于紅外成像技術(shù)的相對溫度分布特征與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的零值絕緣子識別方法，該方法能有效避免傳統(tǒng)方法的不足。而能否有效、快速將絕緣子串從拍攝的紅外圖像中分割出來是整個方法的前提與基礎(chǔ)。

目前的圖像分割方法主要有閾值法[3]、邊緣檢測法[4]、形態(tài)學(xué)分水嶺法[5]和區(qū)域跟蹤法[6]等。雖然方法眾多，但沒有一種通用的分割方法能適用于所有的圖像分割，往往需要考慮圖像的特點來采用分割方法。

絕緣子串的發(fā)熱取決于其分布電壓，而分布電壓又由絕緣電阻決定。正常絕緣子絕緣電阻大，分布電壓也大，發(fā)熱較多，相對環(huán)境大氣溫升明顯；零值絕緣子分布電壓很小，發(fā)熱功率明顯小于正常絕緣子發(fā)熱功率，但是相對環(huán)境大氣略有溫升。因此Otsu雙閾值分割方法是一種很好的選擇。但Otsu法通過搜索每一灰度級來計算其方差值，具有計算量大以及運行時間長的缺點[7]，這不滿足零值絕緣子檢測的實時性要求，故本文提出一種以O(shè)tsu函數(shù)為評價函數(shù)的禁忌搜索算法，該方法能較好地解決這個問題。

2 Otsu雙閾值分割法

設(shè)圖像的灰度級范圍從0變化至L-1，共L個灰度級，由閾值t1和t2將其分為背景B、目標(biāo)Α1和目標(biāo)Α2三部分。令pi代表灰度i在圖像中出現(xiàn)的概率，其中i∈L，背景B部分的概率為ωB，目標(biāo)Α1部分的概率為ωA1，目標(biāo)Α2部分的概率為ωA2；背景部分的均值為μB，目標(biāo)Α1部分的均值為μA1，目標(biāo)Α2部分的均值為μA2。

結(jié)合零值絕緣子紅外圖像的特點，本文將紅外圖像中背景部分記為B，零值絕緣子部分記為目標(biāo)Α1，正常絕緣子部分記為目標(biāo)Α2。當(dāng)類間方差σ2取最大值時，對應(yīng)的閾值為最佳閾值，然后令小于的灰度值為0，大于或等于的灰度值為1，從而得到分割后的二值圖。

3 禁忌搜索算法

禁忌搜索算法是一種全局性領(lǐng)域搜索算法，是對局部領(lǐng)域搜索的一種擴展。禁忌搜索算法引入了一個靈活的存儲結(jié)構(gòu)和相應(yīng)的禁忌準(zhǔn)則來記錄已經(jīng)進行過的搜索過程，能避免迂回訪問最近的已經(jīng)被訪問或搜索過的解。同時，它通過藐視準(zhǔn)則來赦免一些被禁忌的優(yōu)良狀態(tài)，從而保證多樣化的有效搜索以最終實現(xiàn)全局優(yōu)化[8]。

本文采用的禁忌搜索算法流程如圖1所示。

圖1 算法流程圖

具體實現(xiàn)步驟如下：

（1）設(shè)置參數(shù)。在本算法中候選解個數(shù)設(shè)為10，禁忌長度設(shè)為8?？紤]到圖像灰度共256級，本文將初始解設(shè)為（127，128），使搜索從可行域中間開始進行。由于閾值的取值范圍為：0＜t1≤t2＜255，故可將禁忌表設(shè)為254×254的矩陣，并將其置零。

（2）產(chǎn)生新解。新解由區(qū)間[t1-2，t1+2]和區(qū)間[t2-2，t2+2]內(nèi)的值組合而成，當(dāng)然新解也必須滿足步驟（1）中的閾值取值范圍。

（3）計算目標(biāo)函數(shù)值和選取候選解。根據(jù)公式（7）計算每一對新解的函數(shù)值，并按函數(shù)值從大到小排序。當(dāng)新解個數(shù)大于10時，選取函數(shù)值較大的10個解作為候選解；否則將全部新解作為候選解。

（4）藐視準(zhǔn)則。當(dāng)最佳候選解的目標(biāo)函數(shù)值大于最優(yōu)解的目標(biāo)函數(shù)值時，則無視其禁忌屬性，將其作為最優(yōu)解，然后將禁忌表中非零元素減1，再設(shè)置其禁忌長度；否則轉(zhuǎn)步驟（5）。

（5）依次判斷候選解的禁忌屬性。如禁忌長度為零，則將該解作為當(dāng)前解，再更新禁忌表。

（6）終止條件。本算法根據(jù)迭代步數(shù)來判斷是否終止算法。經(jīng)過對多張圖片處理，發(fā)現(xiàn)迭代步數(shù)為260時，算法能有效地對圖片進行分割。

4 實驗結(jié)果及分析

實驗圖片在人工氣候?qū)嶒炇覂?nèi)，由FILR SYSTEMS公司生產(chǎn)的型號為P30的紅外攝像儀拍攝。在圖片分割前，先進行濾波和圖像增強預(yù)處理。為驗證本文算法的有效性，將本文方法與Otsu單閾值法、基本Otsu雙閾值法進行比較。

結(jié)合表1和圖2可得出：Otsu單閾值法雖然運行速度最快，但不能對圖像進行有效分割，存在過分割現(xiàn)象；本文分割方法得到的最終閾值非常接近基本Otsu雙閾值法，且兩者的分割效果也幾乎相同，它們的分割結(jié)果是可以滿足實際工程的需要，但是，本文方法在運行時間上比基本Otsu雙閾值法要短得多，從而為零值絕緣子的實時檢測打下了良好的基礎(chǔ)，提高了檢測效率。

表1 三種算法的比較

圖2 原圖及各方法分割效果圖

5 結(jié)論

本文提出了一種以O(shè)tsu函數(shù)為評價函數(shù)的禁忌搜索圖像分割算法。Otsu雙閾值分割法能有效地對零值絕緣子紅外圖像進行分割，但是該方法需搜索每一灰度級，運行時間長；禁忌搜索法通過禁忌表來記錄已搜索過的解，能幫助算法擺脫局部最優(yōu)解。本文將Otsu雙閾值分割法和禁忌搜索算法結(jié)合在一起，既能對圖像進行準(zhǔn)確分割，又能加快分割速度，為零值絕緣子的實時檢測提供了保障。

[1]關(guān)志成，劉瑛巖，周遠翔，等.絕緣子及輸變電設(shè)備外絕緣[M].北京：清華大學(xué)出版社，2006：143-144，162-163.

[2]姚建剛，關(guān)石磊，陸佳政，等.相對溫度分布特征與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的零值絕緣子識別方法[J].電網(wǎng)技術(shù)，2012，36（2）：170-175.

[3]鄒小林，馮國燦.基于正則割（Ncut）的多閾值圖像分割方法[J].計算機工程與應(yīng)用，2012，48（19）：174-178.

[4]姚宇峰，夏開建，鐘珊，等.改進的形態(tài)學(xué)和小波變換邊緣檢測算法研究[J].計算機工程與應(yīng)用，2011，47（21）：214-216.

[5]陳婷婷，程小平.采用模糊形態(tài)學(xué)和形態(tài)學(xué)分水嶺算法的圖像分割[J].西南大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2008，30（3）：142-145.

[6]Hijjatoleslami S A，Kittler J.Region growing：a new approach[J].IEEE Trans on Image Processing，1998，7（7）：1079-1084.

[7]郭永芳，于明，黃凱.基于細菌趨藥性的Ostu雙閾值圖像分割算法[J].計算機工程，2011，37（22）：8-11.

[8]董宗然，陳明華，李迎秋.最短路徑問題的禁忌搜索求解方法[J].計算機工程與應(yīng)用，2010，46（33）：36-38.

GONG Lei1,YAO Jiangang1,LI Tangbing2,ZHANG Yan3,LIAO Wei3，WU Yefan3

1.School of Electrical&Information Engineering,Hunan University,Changsha 410082,China
2.Jiangxi Electric Power Research Institute,Nanchang 330006,China
3.Hunan HDHL Electrical&Information Tech Co.,LTD,Changsha 410012,China

According to the image segmentation problem of using infrared imaging technique to detect zero resistance insulator in transmission lines,an image segmentation method on the combination of Otsu double thresholds segmentation and tabu search is proposed.This method takes Otsu for fitness function,and avoids getting into the local best by field moving,tabu list and aspiration criterion,at the same time,it runs faster than the basic Otsu double thresholds segmentation. The experimental result shows the validity of this algorithm.

zero resistance insulator;Otsu;tabu search;infrared image;image segmentation

A

TM85

10.3778/j.issn.1002-8331.1210-0251

GONG Lei,YAO Jiangang,LI Tangbing,et al.Tabu search algorithm application in segmentation of insulator infrared image.Computer Engineering and Applications,2014,50（6）：132-134.

國家重點產(chǎn)業(yè)振興和技術(shù)改造項目（國發(fā)改投資[2010]2272）。

龔磊（1988—），男，碩士研究生，主要研究方向為輸電線路狀態(tài)檢修及診斷、圖像處理；姚建剛（1952—），男，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向為線路及防污、配電系統(tǒng)自動化和新型輸電方式、電力市場等。E-mail：gongl227@163.com

2012-10-26

2012-12-14

1002-8331（2014）06-0132-03

CNKI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版：2013-01-11，http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20130111.0953.021.html