周 影，婁洪偉*，周 躍，畢 琳，張鑫磊

（1.中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所，吉林長春130033；2.長春理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院，吉林長春130022）

微弱日盲紫外電暈自動實(shí)時(shí)檢測方法

周 影1，婁洪偉1*，周 躍1，畢 琳2，張鑫磊1

（1.中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所，吉林長春130033；2.長春理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院，吉林長春130022）

針對目前商用日盲紫外/可見光雙譜段電暈探測儀對故障的判定效率低且容易受噪聲干擾問題，本文提出了一種微弱日盲紫外電暈自動實(shí)時(shí)檢測方法。在分析電暈?zāi)繕?biāo)和噪聲時(shí)間域統(tǒng)計(jì)特性的基礎(chǔ)上，該方法利用電暈?zāi)繕?biāo)在時(shí)間域連續(xù)的特點(diǎn)，首先完成灰度圖像二值化、形態(tài)學(xué)膨脹等預(yù)處理，其次將N幀連續(xù)圖像累加后閾值化，最后進(jìn)行特征提取，獲取電暈位置、面積等特征信息，實(shí)現(xiàn)電暈的自動實(shí)時(shí)檢測。在完成設(shè)備輻射標(biāo)定的基礎(chǔ)上，可立即回溯得到故障的光子計(jì)數(shù)參考值。建立了該方法的探測概率、虛警率數(shù)學(xué)模型。將其在高速數(shù)字處理平臺TMS320DM642上實(shí)現(xiàn)并輸入測試視頻，結(jié)果表明：在典型參數(shù)情況下該方法單次檢測虛警概率為2.85×10－5，處理時(shí)間小于120ms，可實(shí)現(xiàn)微弱日盲紫外電暈的實(shí)時(shí)檢測。

日盲紫外；電暈探測；自動檢測

1 引 言

輸電線路或變電器等高壓電力設(shè)備由于絕緣性能的降低或表面污穢存在等因素影響，其絕緣表面的電場分布極不均勻，當(dāng)電場強(qiáng)度增大到超過空氣分子的游離強(qiáng)度后，會導(dǎo)致設(shè)備表面的空氣局部被電離，這時(shí)可以聽到“刺刺”的放電聲，嗅到臭氧的氣味，如在夜晚還可以看到藍(lán)紫色熒光，這種現(xiàn)象稱為“電暈放電”或簡稱“電暈”［1-3］。電暈的發(fā)生伴隨著光、熱、聲等現(xiàn)象，導(dǎo)致電力設(shè)備表面腐蝕，其產(chǎn)生的脈沖電磁波對無線電和高頻通信產(chǎn)生干擾，同時(shí)還是電力系統(tǒng)中重要的電能損耗原因之一［4-5］。因此，快速準(zhǔn)確地檢查出電暈放電的位置，可及時(shí)更換損壞的部件，減小能量損耗，保證高壓電力系統(tǒng)可靠運(yùn)行。

電暈放電過程中產(chǎn)生的輻射涵蓋了紫外、可見和紅外譜段。相對而言，在紫外譜段探測發(fā)現(xiàn)電暈時(shí)間早，且可工作在強(qiáng)烈的日光環(huán)境中，是目前主要的電暈探測手段之一。紫外電暈探測的工作譜段為240～280 nm的“太陽光譜盲區(qū)”，簡稱“日盲區(qū)”［6-7］。太陽在該譜段輻射被大氣平流層中的臭氧強(qiáng)烈吸收，近地表這一譜段的輻射幾乎不存在，為日盲紫外電暈探測提供極佳的背景［8-9］。為實(shí)現(xiàn)電暈精確檢測，紫外電暈探測系統(tǒng)包括日盲紫外和可見兩個(gè)工作通道，二者視場完全匹配。日盲紫外通道探測視場內(nèi)的電暈信號，可見光通道輔助定位，實(shí)現(xiàn)電暈的精確探測。

目前，市場上的日盲紫外/可見光雙通道電暈探測儀均無法實(shí)現(xiàn)對紫外電暈?zāi)繕?biāo)的自動檢測，僅通過對特定ROI（Region of Interst：感興趣區(qū)）區(qū)域內(nèi)的統(tǒng)計(jì)獲取光子計(jì)數(shù)值，如以色列Ofil公司最新型號Luminar紫外電暈探測儀，判斷效率低，操作人員容易疲勞。同時(shí)，在預(yù)先選定的ROI（比目標(biāo)實(shí)際占用區(qū)域要大得多）進(jìn)行特征提取后回溯光子計(jì)數(shù)值的方法誤差也比較大。因此，迫切需要一種可以自動檢測視場內(nèi)紫外電暈?zāi)繕?biāo)的方法。

相對于紅外或可見圖像處理，涉及日盲紫外成像目標(biāo)檢測領(lǐng)域的文獻(xiàn)較少。借鑒紅外和可見光圖像處理方法，紫外圖像處理的低通濾波［11］、多幀平均和時(shí)域遞歸濾波方法［12-13］僅適用于目標(biāo)輻射較強(qiáng)，系統(tǒng)增益設(shè)置低的情況。閆豐［10］等人提出利用連續(xù)三幀圖像（第1～3幀）進(jìn)行累加再與后續(xù)三幀圖像（第2～4幀）累加所得的圖像進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算的方法抑制ICCD的散彈噪聲。該方法噪聲抑制效果良好，而對目標(biāo)的檢測概率低?；谛螒B(tài)學(xué)的紫外目標(biāo)提取算法［14-15］主要利用目標(biāo)和散彈噪聲點(diǎn)在形狀上的差別實(shí)現(xiàn)二者的區(qū)分，要求電暈占用像素值較大，二者差別明顯，方能有效剔除噪聲。因此，目前文獻(xiàn)中已提出的紫外圖像處理算法僅適用于電暈紫外輻射較強(qiáng)時(shí)的檢測，對于微弱的電暈信號檢測概率低，極易將其作為干擾信號剔除，降低了高壓電力設(shè)備早期探傷的概率。

針對紫外微弱電暈信號的自動實(shí)時(shí)檢測，本文基于圖像中散彈噪聲和電暈信號在統(tǒng)計(jì)域分布的差別，提出了基于MN規(guī)則的電暈信號自動檢測算法，可大幅抑制圖像中隨機(jī)出現(xiàn)的散彈噪聲，實(shí)時(shí)自動檢測并標(biāo)示極為微弱的電暈信號，輸出質(zhì)心、面積等特征信息，自動回溯電暈?zāi)繕?biāo)的光子計(jì)數(shù)值，實(shí)現(xiàn)紫外電暈的自動檢測及故障處理決策，應(yīng)用前景良好。

2 日盲紫外ICCD的極微弱信號探測

由于電暈放電的日盲紫外輻射微弱，且近地表大氣對日盲紫外譜段的強(qiáng)烈吸收或散射（根據(jù)Modtran模型，大氣透明度為0.2/km）。目前，唯一實(shí)用化的紫外通道面陣成像探測器件為二代日盲紫外增強(qiáng)型電荷耦合器件（intensified charge coupled device，ICCD）。該器件基于外光電效應(yīng)工作，典型結(jié)構(gòu)如圖1所示，它主要由入射窗、光電陰極、MCP（微通道板）、熒光屏、耦合光錐、可見光CCD組成。從入射窗入射的光子照射到光電陰極上，按一定的量子轉(zhuǎn)換效率轉(zhuǎn)化為光電子，在加速電場的作用下光電子進(jìn)入MCP進(jìn)行培增，然后聚焦到熒光屏激發(fā)出可見光，通過光纖光錐將圖像耦合到可見光CCD上，最后由電子線路讀出，完成從入射光到電子圖像的轉(zhuǎn)換。

圖1 日盲紫外ICCD結(jié)構(gòu)原理圖Fig.1 Structure diagram of solar-blind ultraviolet ICCD

為實(shí)現(xiàn)微弱電暈信號探測，日盲紫外ICCD內(nèi)部的MCP一般為V形兩級級聯(lián)結(jié)構(gòu)，可提供超過106的電子增益，具備光子計(jì)數(shù)探測能力［16］。日盲紫外極微弱信號探測時(shí)的目標(biāo)和噪聲在如此高增益作用下，其特征與常見的紅外、可見圖像差異非常明顯。電暈系統(tǒng)中日盲紫外通道的主要噪聲來源為環(huán)境中帶外散射光子經(jīng)光電陰極轉(zhuǎn)換后的光電子倍增后的散彈噪聲，表現(xiàn)為日盲紫外圖像中隨機(jī)分布的白色斑點(diǎn)，如圖2所示。該圖采用中國科學(xué)院長春光機(jī)所研發(fā)的日盲紫外/可見光雙譜段電暈探測儀對晴朗天空拍攝，無目標(biāo)。

圖2 日盲紫外ICCD的散射噪點(diǎn)Fig.2 Scattering noise of solar-blind ultraviolet ICCD

對電暈系統(tǒng)中散彈噪聲的分析與建模是抑制噪聲、設(shè)計(jì)目標(biāo)檢測算法的基礎(chǔ)。在日盲紫外電暈探測中，微弱電暈信號的單幀圖像與散彈噪聲在面積、平均灰度等特征差別微小，并不能成為與二者區(qū)分的標(biāo)志。二者唯一的差別在于時(shí)間和空間分布。

散彈噪聲絕大部分是環(huán)境中的散射光子噪聲，由于環(huán)境中光子的隨機(jī)散射，圖像中出現(xiàn)的散彈噪聲理論上將在圖像中隨機(jī)分布，也即是說在二維平面上均勻隨機(jī)分布。不過由于該分布與濾光片均勻性、光電陰極響應(yīng)均勻性等因素有關(guān)，不同的探測系統(tǒng)差異較大。為獲取散彈噪聲位置分布，將電暈探測系統(tǒng)面向晴朗天空，分析記錄了約2 h、7 200幀圖像中的散彈噪聲質(zhì)心坐標(biāo)（x，y），將二維平面劃分為48×48個(gè)小塊，統(tǒng)計(jì)質(zhì)心落入其中的噪點(diǎn)數(shù)量，得到的分布如圖3所示?？梢娖渑c二維均勻分布較為接近，可按照二維均勻分布建模。

圖3 散彈噪聲位置統(tǒng)計(jì)分布Fig.3 Statistical distribution of shot noise′s location

3 基于MN規(guī)則的電暈自動檢測算法

3.1 基本思路

在探測微弱電暈信號時(shí)，由于信號微弱，高增益下單幀圖像中目標(biāo)與散彈噪聲并無明顯區(qū)別，僅在多幀連續(xù)圖像中存在差別。散射噪點(diǎn)由于在二維圖像中隨機(jī)均勻分布，在某一位置持續(xù)出現(xiàn)的概率極低，而目標(biāo)由于持續(xù)存在，其在圖像中表現(xiàn)為在某一位置連續(xù)多幀出現(xiàn)。利用上述特點(diǎn)，采用MN規(guī)則進(jìn)行噪聲抑制、目標(biāo)檢測是行之有效的方法。MN規(guī)則多用于航跡起始或刪除邏輯，在N次探測中目標(biāo)出現(xiàn)次數(shù)超過M次，即認(rèn)為是有效目標(biāo)；否則認(rèn)為是雜波，予以剔除。

如前所述，電暈探測系統(tǒng)為探測極微弱的電暈信號，增益設(shè)置較高，電暈信號和散彈噪聲點(diǎn)均占有幾十甚至數(shù)百個(gè)像素的面積，且由于系統(tǒng)采用凝視探測工作模式，在連續(xù)幀中電暈在序列圖像中位置基本保持不變，而散彈噪聲卻隨機(jī)分布。因此，可以將當(dāng)前幀后面的M幀圖像二值化后直接相加得到累加圖像，然后逐個(gè)像素與N進(jìn)行比較，再與當(dāng)前圖像相與后進(jìn)行特征提取。由于目標(biāo)具有一定的面積，且在某一位置持續(xù)出現(xiàn)，這樣在相與圖像后會留下一定面積的連通體，而噪聲由于幀間相互獨(dú)立，連續(xù)幀中在同一位置附近出現(xiàn)次數(shù)超過N次的概率極小，噪點(diǎn)在與圖像中將不會再有連通體出現(xiàn)。這就是本文提出的基于MN規(guī)則的電暈自動檢測算法的基本思路，如圖4所示。

圖4 本文算法基本思路Fig.4 Basic idea of the algorithm in this paper

該算法將MN判斷規(guī)則轉(zhuǎn)化為連續(xù)幀圖像的運(yùn)算，利用高速圖像處理DSP芯片的內(nèi)部流水線優(yōu)化處理。同時(shí)最終圖像中絕大部分像素為零，能夠以較快速度完成二值圖像的標(biāo)記運(yùn)算，保證檢測的實(shí)時(shí)性。

3.2 算法流程

電暈探測系統(tǒng)具有日盲紫外和可見兩個(gè)工作通道，該算法將實(shí)時(shí)處理日盲紫外通道的實(shí)時(shí)視頻，完成視場內(nèi)電暈信號自動檢測，標(biāo)記后與可見光通道實(shí)現(xiàn)像素級融合，并輸出至終端用戶。結(jié)合與可見通道的融合，本算法流程如圖5所示。

圖5 自動檢測算法流程Fig.5 Flow diagram of algorithm in this paper

（1）紫外圖像的預(yù)處理，包括灰度圖像的二值化和形態(tài)學(xué)膨脹運(yùn)算。根據(jù)圖像特征分析，極微弱電暈探測中日盲紫外圖像灰度級并不能提供更多信息，因此首先二值化有利于減小處理信息量，提高實(shí)時(shí)性。而形態(tài)學(xué)膨脹運(yùn)算則可以減小因大氣擾動或平臺抖動帶來的目標(biāo)漂移，提升對目標(biāo)的探測概率。

（2）二值圖像累加。設(shè)預(yù)處理完成后的圖像幀編號為i，在某一位置（x，y）處連續(xù)N幀的像素值為X（x，y，i），X（x，y，i＋1），…X（x，y，i＋N－1），則在累積圖像中該像素值為：

（3）MN規(guī)則判斷與特征提取，獲得二值特征分析圖像Y，并進(jìn)行二值圖像特征提取，獲取連通體的質(zhì)心、面積等特征。判斷規(guī)則如下：

（4）實(shí)現(xiàn)可見光與圖像Y的像素級融合，并對檢測到的連通體開窗跟蹤，輸出質(zhì)心、面積、灰度等特征，如已完成標(biāo)定，可直接回溯電暈光子計(jì)數(shù)值，供用戶參考決策。設(shè)可見光圖像為V（顏色分量），電暈顯示顏色為K，則融合圖像F：

3.3 算法的性能與參數(shù)選擇

對于日盲紫外圖像中的電暈?zāi)繕?biāo)，在幀積分時(shí)間內(nèi)系統(tǒng)收集到的能量服從泊松分布，對應(yīng)到圖像幀中是否出現(xiàn)可認(rèn)為服從0～1分布，假設(shè)出現(xiàn)概率為PS，則在M幀中出現(xiàn)次數(shù)為N實(shí)際上是服從二項(xiàng)分布，那么其通過MN規(guī)則，被判斷為目標(biāo)的概率為：

上述公式對可疑電暈信號和散彈噪聲均成立，所不同的僅僅是二者的單幀出現(xiàn)概率差別較大。根據(jù)散彈噪聲在圖像中隨機(jī)均勻分布模型，散彈噪聲的單幀出現(xiàn)概率要比目標(biāo)小得多。設(shè)每幀散彈噪聲點(diǎn)數(shù)量為K，噪聲點(diǎn)所占面積為A，S·Q為圖像的分辨率，則每個(gè)散彈噪聲在檢測窗內(nèi)出現(xiàn)的概率可以用下式近似表示：

典型情況下，散彈噪聲點(diǎn)為20 Counts/Frames，典型增益設(shè)置情況下噪聲面積為8 pixel×8 pixel。設(shè)電暈信號由于能量微弱，單幀出現(xiàn)率僅為80%，如M＝3，N＝2，按照式（1）得到對目標(biāo)的單次探測概率為89.6%，虛警概率為2.85×10－5，處理時(shí)間僅為120 ms，完全滿足電暈信號自動定位的需求。該算法中M、N的選擇可以用上述模型計(jì)算后擇優(yōu)選擇，也可以根據(jù)所需性能參數(shù)以及場景中散彈噪聲情況進(jìn)行動態(tài)選擇，以獲取最佳性能。

4 算法應(yīng)用與結(jié)果分析

將上述算法在TI公司以TDS320DM642為核心處理器的自研電子學(xué)硬件平臺上實(shí)現(xiàn)，如圖6所示。兩個(gè)輸入通道可同時(shí)輸入紫外和可見的實(shí)時(shí)視頻，輸出通道則為標(biāo)記完成后的融合視頻，算法的核心代碼已使用線性匯編語言大幅優(yōu)化。

為檢驗(yàn)算法性能，使用中國科學(xué)院長春光機(jī)所研制的日盲紫外/可見光雙譜段電暈探測儀在陜西某330 kV電廠拍攝記錄的紫外和可見序列圖像為例說明該算法的工作流程。圖像在日光條件下拍攝。

圖6 電子學(xué)硬件平臺Fig.6 Hardware platform of electronics

圖7 日盲紫外序列幀F(xiàn)ig.7 Sequence frames of solar-blind ultraviolet image

圖7為4幀連續(xù)紫外圖像，由圖可知其電暈信號很微弱，第3幀出現(xiàn)了丟失。算法中參數(shù)選擇為M＝3，N＝2。按照圖5的流程，以第i幀為處理對象，將后續(xù)3幀預(yù)處理后累加再閾值化，最后與第i幀預(yù)處理后圖像相與，得到的紫外通道最終處理圖像為圖8（a）所示。對該圖像進(jìn)行特征提取，得到電暈信號的位置為（181，133），對當(dāng)前幀（i＋3）預(yù)處理后的圖像在檢測到的目標(biāo)位置開窗，與可見圖像進(jìn)行像素級融合，如圖8（b）所示，紅色區(qū)域即為檢測到的電暈信號，將檢測到的電暈信號使用青色方框標(biāo)記，并檢測電暈信號所占像素，表征電暈強(qiáng)度用于用戶參考。為在野外環(huán)境下便于觀察，紫外通道融合時(shí)采用了紅色而非目前電暈系統(tǒng)中普遍采用的白色。

圖8 算法處理結(jié)果Fig.8 Processing result by the algorithm in this paper

5 結(jié) 論

日盲紫外電暈探測由于目標(biāo)能量微弱需工作在光子計(jì)數(shù)工作模式，其主要干擾信號為環(huán)境中的散彈噪聲。本文分析了噪聲來源，建立了統(tǒng)計(jì)分布模型。在此基礎(chǔ)上，提出了基于MN規(guī)則的微弱日盲紫外電暈自動實(shí)時(shí)檢測方法，并建立了該方法的探測概率與虛警概率數(shù)學(xué)模型。在典型參數(shù)情況下該方法單次檢測虛警概率為2.85× 10－5，處理時(shí)間小于120 ms。

該方法可解決目前各類紫外電力電暈探測系統(tǒng)中無法完成極微弱電暈信號自動檢測的問題，對電暈信號檢測概率高，且算法簡單、實(shí)時(shí)性好，適用于電暈系統(tǒng)自動或人工巡線、監(jiān)測等應(yīng)用。

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Automatic real-time detection method of faint solar-blind ultraviolet corona

ZHOU Ying1，LOU Hong-wei1*，ZHOU Yue1，BILin2，ZHANG Xin-lei1
（1.Changchun Institute of Optics，F(xiàn)ine Mechanics and Physics，Chinese Academy of Sciences，Changchun 130033，China；2.School of Computer Science and Technology，Changchun University of Science and Technology，Changchun 130022，China）*Corresponding author，E-mail：louhw＠ciomp.ac.cn

In order to enhance the corona detection efficiency of commercial SBUV/Visible double spectral corona detect systems and avoid the noise interference，an automatic real-time detection method detecting weak solar blind ultraviolet corona is proposed.Based on the analysis of statistical characteristics of the corona target and noise time-domain，utilizing corona characteristics in continuous time domain，the pretreatments like gray image binarization and morphological dilation are completed firstly，followed by accumulation of the N successive frames，then thresholding.At last the features of corona like location，size and so on are extracted.Upon completion of the calibration of radiation equipment，the corona′s photon counting reference value can dateback immediately.Themathematicalmodel of detecting probability and false arm rate（FAR）is established.We implement themethod and test on a high-speed digital processing platform TMS320DM642 using the video of corona，and the results show that its FAR is 2.85×10－5，and the processing time is less than 120 ms，indicating that the weak corona can be detected in real-time.

solar-blind ultraviolet；corona detection；auto-detection

TP394.1；TH691.9 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A doi：10.3788/CO.20150806.0926

2095-1531（2015）06-0926-07

2015-06-15；

2015-07-08

國家高技術(shù)發(fā)展研究計(jì)劃（863計(jì)劃）資助項(xiàng)目（No.2012AA03A707）

Supported by National High-tech R＆D Program of China（No.2012AA03A707）

周 影（1986—），女，吉林松原人，碩士，工程師，主要從事信息處理、信息安全方面的研究。E-mail：zhouy＠ciomp.ac.cn

畢 琳（1984—），女，吉林松原人，博士研究生，講師，主要從事計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)方面的研究。E-mail：bilin7080＠163.com

婁洪偉（1980—），男，吉林長春人，碩士，副研究員，主要從事計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、信息安全方面的研究。E-mail：louhw＠ciomp.ac.cn

張鑫磊（1986—），男，吉林公主嶺人，碩士，工程師，主要從事計(jì)算機(jī)技術(shù)方面的研究。E-mail：zhangxl＠ciomp.ac.cn

周 躍（1983—），男，四川南充人，博士，副研究員，主要從事圖像算法處理方面的研究。E-mail：zhouy385＠ciomp.ac.cn