[发明专利]基于霍夫直线变换对输电线路的异物识别方法

权利要求书

1.基于霍夫直线变换对输电线路的异物识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)采集输电线路的图像；

(2)对采集的输电线路图像进行灰度化处理；

(3)将经过灰度化处理的输电线路图像采用中值滤波处理；

(4)将经过步骤(3)处理过的图片进行图形分割：采用Otsu法来进行图像分割得到待识别的二值图：

(41)设图像有L个灰度级，灰度值是i的像素为n,则总的像素数是N＝n₁+n₂+n₃+...+n_L-1。各灰度值出现的概率P_i＝n_i/N,很显然P₁+P₂+P₃+...+P_L-1＝1。

(42)设阈值为t,则t将图像分割为两个区域，即把灰度级分为两类:

背景类A＝{0,1,2,…...,t}；前景类B＝{t+1,t+2,……,L-1}

背景类和前景类的概率分别为：

$P_A=\underset{i=0}{\overset{t}{\Σ}}{P}_i,P_B=\underset{i=t+1}{\overset{L-1}{\Σ}}{P}_i=1-p_A$

A，B两类的灰度均值分别为：

${\mathrm{\ω}}_A=\underset{i=0}{\overset{t}{\Σ}}{\mathrm{iP}}_i/P_A,{\mathrm{\ω}}_B=\underset{i=t+1}{\overset{L-1}{\Σ}}{\mathrm{iP}}_i/P_B$

图像总的灰度均值ω₀为：

${\mathrm{\ω}}_0=P_A{\mathrm{\ω}}_A+P_B{\mathrm{\ω}}_B=\underset{i=0}{\overset{L-1}{\Σ}}{\mathrm{ip}}_i$

由此可以得到A，B两个区域的类间方差：

σ²＝P_A(ω_A-ω₀)²+p_B(ω_B-ω₀)²

类间方差越大，两类灰度差别就越大，则使类间方差最大的t值就是所要的阈值，根据阈值t，得到待识别的二值图；

(5)利用Otsu法来进行图像分割后，再进行Canny边缘检测；

(6)将经过步骤(5)处理过的图片进行形态学处理：采用闭运算对经过步骤(5)处理过的图片进行先膨胀后腐蚀操作，以消除图像噪声点，连接图像中相邻元素；

(7)用霍夫直线变换函数来检测步骤(6)处理过的输电线路图像：对图像中每一个像素点进行遍历，再对经过这个点的所有直线进行频率统计，出现频率较大的直线作为该图像中的被检测到的直线；

(8)对步骤(7)处理过的输电线路图像进行异物识别：

对正常的输电线周围制作一个高度为10像素，宽度为直线两个端点的x坐标的差的绝对值这为像素的矩形；对每条正常输电线,计算对应的像素值为255的点总数n，如果n除以矩形的高度与宽度之积超过异点率，判断异点率不在正常范围，识别输电线路上有异物。