[发明专利]一种基于图像的线性目标识别与提取方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，更为具体地讲，涉及一种基于图像的线性目标识别与提取方法。

背景技术

超高压输电线路一直担负着我国电力传输的重任，针对输电线路巡检管理是有效保证输配电线路及其设备安全的一项基础工作。目前而言，包括中国在内的许多国家还是普遍采用人工巡检的方式，成本高，危险大，且存在很多的漏检问题。近二十年来，开始出现利用直升机进行高压输电线巡检工作。直升机飞行巡检方法尽管大大提高了检测效率和精度，但其受到飞行安全、航线管制、气候变化和燃料的限制，特别是飞行安全问题，不仅要求建立许多保证措施来保证安全，还要对飞行员进行飞行技术及检测业务操作的训练。因此，直升飞机巡检方法由于上述限制因素及运行成本高而一直没有得到推广。最近几年无人机也被应用于输电线巡检，但飞行安全问题和续航能力差等问题限制了其进一步推广。

随着航天技术的快速发展，地表空间信息获取能力和水平大大提升。许多商用卫星遥感数据的地表空间分辨率已经达到亚米级，重访周期缩短为一天。目前常用的高分辨率商业卫星包括QuickBird、GeoEye以及Worldview，其最高分辨率已经达到0.41米，相信更高分辨率不久也会问世，这使得卫星遥感技术应用于电力巡检成为了可能。

然而由于卫星影像中亚像元、弱目标、背景复杂等特点，现阶段国内外尚无研究涉及卫星光学遥感影像中电力线的识别与提取，仅有的电力线识别与提取研究也主要集中于航拍影像和LiDAR等数据。但就获取周期、成本和效率而言，卫星高分辨率光学遥感影像都有着不可替代的巨大优势。如何在亚像元、弱目标、背景复杂的图像如卫星影像中识别与提取线性弱目标如电力线是现有技术需要解决的难题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于图像的线性目标识别与提取方法，以实现亚像元、弱目标、背景复杂的图像中对线性目标的识别与提取。

为实现上述发明目的，本发明基于图像的线性目标识别与提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）、待处理原始图像的获取

通过相机拍摄或网络传输接收获取待处理的原始图像；

（2）、图像预处理

对获取的原始图像进行预处理，对原始图像进行平滑增强、降低噪声、提高图像对比度、强化图像中的线性边缘特征，从而得到增强图像；

（3）、边缘提取

对增强图像进行边缘信息检测，从增强图像中提取出边缘信息图像；

（4）、线性特征提取

对边缘信息图像进行通过聚簇算子改进的线性特征提取变换，提取出线性特征；

所述聚簇算子改进的线性特征提取变换为将聚簇算子加入到传统Radon变换，对其进行改进得到的聚簇Radon变换(Cluster Radon Transform,CRT)；

所述的聚簇算子为一正比于聚类分布密度的函数，聚类分布密度为边缘信息图像中边缘像素在二维方向上的分布情况；

（5）、线性目标识别与提取

结合需要识别和提取的线性目标的特点，将线性目标与其他线性特征区别开来，从而识别和提取出线性目标。

本发明的发明目的是这样实现的：

本发明基于图像的线性目标识别与提取方法，通过相机拍摄或网络传输接收获取待处理的原始图像，然后进行图像预处理得到增强图像，从增强图像中提取出边缘信息图像，再对边缘信息图像进行通过聚簇算子改进的线性特征提取变换，提取出线性特征，最后，结合需要识别和提取的线性目标的特点，将线性目标与其他线性特征区别开来，从而识别和提取出线性目标。本发明利用边缘信息图像中边缘像素在二维方向上的分布情况来构建聚簇算子改进的线性特征提取变换，能够从复杂背景、亚像元的图像中快速、正确地提取出线性弱目标如电力线等。

附图说明

图1是本发明基于图像的线性目标识别与提取方法一种具体实施方式流程图；

图2是待处理原始图像；

图3是Canny算子对增强图像进行边缘提取后得到边缘信息图像；

图4是Radon变换的几何原理示意图；

图5是传统Radon变换误判情况示意图；

图6是CRT变换对边缘信息图像进行线性特征检测提取出的线性特征图；

图7是传统Radon变换对边缘信息图像进行线性特征检测提取出的线性特征图

图8是提取出的线性目标即电力线图像。

具体实施方式