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        基于圖像融合的輸電線路覆冰邊緣檢測

        2019-10-08 11:55:52周敏吳冰
        軟件 2019年8期
        關(guān)鍵詞:輸電線路

        周敏 吳冰

        摘 ?要: 輸電線路覆冰一直是電力系統(tǒng)迫切希望解決的重要問題之一。針對輸電線路覆冰邊緣檢測,提出了一種基于圖像融合技術(shù)的方法對輸電線路覆冰狀態(tài)進(jìn)行判定。對輸電線路進(jìn)行邊緣檢測是通過圖像預(yù)處理、Canny算子的邊緣檢測、形態(tài)學(xué)邊緣檢測以及像素級圖像融合等方法實(shí)現(xiàn)的。實(shí)驗(yàn)仿真表明:融合后的圖像邊緣能夠取各自的優(yōu)勢,使邊緣檢測效果更好。

        關(guān)鍵詞: 邊緣檢測;形態(tài)學(xué);Canny算子;圖像融合;輸電線路

        中圖分類號: TP391.41 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A ? ?DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2019.08.045

        本文著錄格式:周敏,吳冰. 基于圖像融合的輸電線路覆冰邊緣檢測[J]. 軟件,2019,40(8):199202

        【Abstract】: Ice coating on transmission lines has always been one of the most important issues that the power system is eager to solve. Aiming at the detection of ice-covered edge of transmission line, a method based on image fusion technology is proposed to judge the ice-covered state of transmission line. Edge detection of transmission lines is achieved by image preprocessing, edge detection of Canny operator, morphological edge detection, and pixel-level image fusion. The experimental simulation shows that the edge of the image after fusion can take their own advantages and make the edge detection effect better.

        【Key words】: Edge detection; Morphology; Canny operator; Image fusion; Transmission line

        0 ?引言

        隨著我國電力技術(shù)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,高壓線路逐漸增多,電力系統(tǒng)的穩(wěn)定安全運(yùn)行已經(jīng)成了社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必要前提。近些年國家實(shí)施了西電東送、北電南送等重大項(xiàng)目,但是這些項(xiàng)目都需要經(jīng)過重度覆冰區(qū)域。為了確保安全和穩(wěn)定的電力傳輸,有必要檢測傳輸線上的覆冰的厚度。由于輸電線路所處的地形氣候條件的影響,覆冰的檢測也有最初的人工巡視逐漸走向智能化。姚江根據(jù)歷史覆冰數(shù)據(jù),對覆冰等級進(jìn)行劃分并建立了覆冰災(zāi)害預(yù)警流程[1]。劉暢建立了冰層厚度的中長期預(yù)測模型,以預(yù)測其厚度[2]。劉鵬采用基于主動(dòng)輪廓模型的研究方法進(jìn)行邊緣檢測,提出了覆冰厚度的計(jì)算方法[3]。近年來,雖有圖像法研究覆冰厚度的,但研究的重點(diǎn)多數(shù)在厚度方面的研究。圖像方法用于檢測結(jié)冰之前和之后的圖像,并且檢測的準(zhǔn)確性僅與相機(jī)拍攝的圖像質(zhì)量直接相關(guān)。因此,對于覆冰厚度的計(jì)算,找到合適的圖像邊緣檢測的方法才是最重要的。

        1 ?圖像預(yù)處理

        1.1 ?基于小波變換的閾值去噪

        在小波變換中,圖像信號能量主要在絕對值較大的小波系數(shù)中,噪聲能量主要在絕對值較小的小波系數(shù)中。小波變換去噪方法如下:首先,通過小波變換圖像獲得小波分解系數(shù)。其次,為不同尺度的小波系數(shù)設(shè)置閾值,并將低于某一閾值的小波系數(shù)改變?yōu)榱悖瑥亩梢垣@得高于閾值的小波系數(shù)[4]。由于去除了低頻信號,小波系數(shù)基本上可以理解為由圖像信號引起,從而消除了圖像中的大部分噪聲。最后,通過逆小波變換重建圖像以獲得去噪圖像。在上述去噪過程中,最關(guān)鍵的問題是確定閾值[5]。確定閾值的最經(jīng)常使用的方法是Donoho等人提出的Visu shrink收縮方法[6]。在這種收縮方法中,最佳閾值T由以下公式選擇:

        Canny邊緣檢測算法步驟如下:

        (1)對預(yù)處理好的圖片用高斯濾波器再次平滑圖像。

        (2)計(jì)算濾波后并考慮對角線影響的圖像梯度的幅值和方向。

        (3)對梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制處理,即找出圖像梯度中的局部極大值點(diǎn),把非局部極大值點(diǎn)置零。

        (4)用雙閾值 和 檢測和連接邊緣。

        2.2 ?形態(tài)學(xué)邊緣檢測

        許多邊緣檢測算子通過計(jì)算圖像中局部小區(qū)域的差異來檢測邊緣[9]。因此,這種邊緣檢測算子對噪聲敏感,并且還在邊緣檢測時(shí)增強(qiáng)或放大噪聲。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)可以簡化圖像數(shù)據(jù),保持其基本形狀特征,并去除不相關(guān)的結(jié)構(gòu)[10]。

        當(dāng)然,關(guān)于權(quán)值的取值還需要仔細(xì)考慮。對于綜合模型的解,希望它既能克服兩個(gè)模型的缺點(diǎn),又能綜合它們各自的優(yōu)點(diǎn)。由于已經(jīng)檢測出覆冰圖像的邊緣信息,用線性平均加權(quán)可以更好的選擇需要突出的優(yōu)勢,是比較好的用于覆冰圖像邊緣的融合技術(shù)。多次實(shí)驗(yàn)可以得到權(quán)值取0.45檢測的結(jié)果比較好。 實(shí)現(xiàn)圖像融合的算法如下圖3所示。

        4 ?仿真與結(jié)論

        文中對實(shí)際環(huán)境里的輸電線路拍攝的覆冰圖像進(jìn)行處理,先對低清晰度的圖像做預(yù)處理操作,緊接著用Canny邊緣檢測和形態(tài)學(xué)邊緣檢測算法分別對輸電線路的邊緣進(jìn)行檢測,在用Hougu邊緣提取出來檢測的邊緣的直線部分,為接下來的融合提供鋪墊。在以上工作的基礎(chǔ)上,用線性平均加權(quán)法對其檢測的邊緣進(jìn)行優(yōu)缺點(diǎn)互補(bǔ),使檢測的邊緣更加準(zhǔn)確。下圖(b)到(e)是本文算法的仿真結(jié)果。

        結(jié)論:通過仿真結(jié)果,可以看出Canny邊緣檢測出來的有少許背景的邊緣,形態(tài)學(xué)的抗噪性能好,沒有檢測出背景邊緣,但是縮小了覆冰的邊緣。經(jīng)過hougu直線加測以及圖像融合后,檢測的邊緣具有兩者的優(yōu)勢,使覆冰邊緣檢測更加準(zhǔn)確。是一種非常不錯(cuò)的圖像融合方法。

        參考文獻(xiàn)

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