[发明专利]一种可见光绝缘子图像边缘检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种可见光绝缘子图像边缘检测方法。

背景技术

在输电线路中绝缘子是电网中用量庞大、种类繁多的零部件，而且极易损坏的元件，由于长时间经受机械负荷作用，以及自然界中覆冰、温升和风吹等气象的影响，导致绝缘子破损，丧失绝缘、导致供电中断，严重甚至造成电网瘫痪，因此它直接关系到输电线路的安全稳定运行。现在采用航拍通过提取待检测绝缘子的图像，使用图像处理与技术分析绝缘子设备的缺陷与污损情况，为检修人员提供检修依据和破损情况分析。

传统Canny边缘检测算法边缘检测算法具有良好的信噪比和检测精度，因此在图像处理领域被广泛采用。

但是传统Canny算法存在准确性差，弱边缘在复杂环境下连接容易丢失的缺陷。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可见光绝缘子图像边缘检测方法，用以解决现有的图像边缘检测Canny算法中存在的准确性差，弱边缘在复杂环境下连接容易丢失的问题，提高了检测准确性，实现了对弱化边界的补偿。

为实现上述目的，本发明包括如下步骤：

在可见光下获取绝缘子图像。

将绝缘子图像转换为灰度图像。

对灰度图像进行噪声滤除。

对滤除噪声的灰度图像中像素点，在像素点的九宫格邻域内计算像素的0°方向、45°方向、90°方向以及135°方向的一阶偏导数，并计算梯度方向，利用像素点的0°方向、45°方向、90°方向、135°方向的一阶偏导数的有限差分以及梯度方向计算像素点的梯度幅值，获得梯度幅值图像。

对梯度幅值图像进行非极大值抑制。

对梯度幅值图像进行双阈值连接，获得绝缘子图像的边缘图像。

进一步地，将绝缘子图像转换为灰度图像，包括：

根据绝缘子图像在红绿蓝RGB三个通道的采样值依据第一公式进行加权平均。

第一公式：Gray＝R×0.299+G×0.587+B×0.114。

Gray为得到的灰度值，R、G、B分别为红、绿、蓝三通道的采样值。

进一步地，对灰度图像进行噪声滤除，包括：

采用二位高斯核对灰度图像进行一次卷积实现噪声滤除。

进一步地，在像素3x 3的九宫格邻域内计算像素的0°方向、45°方向、90°方向以及135°方向的一阶偏导数有限差分均值来确定梯度幅值，包括：

滤除噪声的灰度图像值为I，I[i,j]为九宫格中心点[i,j]的灰度值，i为像素点的行号、j为像素点的列号；则

0°方向的一阶偏导数的有限差分为：

P_x[i,j]＝(I[i+1,j]-I[i-1,j])；

45°方向的一阶偏导数的有限差分为：

P₄₅[i,j]＝(I[i-1,j+1]-I[i+1,j-1])；

90°方向的一阶偏导数的有限差分为：

P_y[i,j]＝(I[i,j+1]-I[i,j-1])；

135°方向的一阶偏导数的有限差分为：

P₁₃₅[i,j]＝(I[i+1,j+1]-I[i-1,j-1])。

进一步地，计算梯度方向，包括：

梯度方向θ为：θ[i,j]＝arctan(P_x[i,j]/P_y[i,j])。

进一步地，利用像素的0°方向、45°方向、90°方向、135°方向的一阶偏导数的有限差分以及梯度方向计算像素的梯度幅值，获得梯度幅值图像，包括：

计算水平方向的差分为f_x(i,j)＝P_x[i,j]+(P₄₅[i,j]+P₁₃₅[i,j])/2。

算垂直方向的差分为f_y(i,j)＝P_y[i,j]+(P₄₅[i,j]-P₁₃₅[i,j])/2。

像素点梯度幅值为:

当[i,j]取遍灰度图像中所有像素点，则获得梯度幅值图像。

进一步地，对梯度幅值图像进行非极大值抑制，包括：

根据像素点的梯度方向，非最大值抑制在像素点的0°、90°、45°、135°四个梯度方向上进行。