[发明专利]一种基于红外图像的瓷绝缘子串铁帽盘面边缘检测方法

说明书

一种基于红外图像的瓷绝缘子串铁帽盘面边缘检测方法，包括对绝缘子串的红外图像进行预处理操作，包括灰度化、中值滤波及基于Otsu自动阀值的灰度线性变换图像增强；形态学处理，包括骨架化、腐蚀以及膨胀操作；当红外图像中绝缘子串倾斜时，利用绝缘子串图像的几何特征，采用Hough变换对绝缘子串倾斜角度进行估计矫正，将绝缘子串旋转至图像中的水平位置；将传统多尺度形态学梯度算法中的三维梯度拓展至六维梯度，并对所有梯度求和；利用改进的多尺度形态学六维梯度算法确定绝缘子串边缘所在像素点的位置，通过最大连通区域方法将绝缘子串单独进行提取；通过确定面积阈值在提取出的绝缘子串上进行铁帽和盘面的分割；得到分割的铁帽和盘面的二值区域。

技术领域

本发明涉及变电站及输电线路瓷质绝缘子串红外图像边缘检测方法，属变电站以及输电线路上的瓷质绝缘子劣化检测领域。

背景技术

瓷质绝缘子在输配电网中应用广泛，在架空线路以及变电站中起重要作用。但绝缘子亦是故障多发元件，运行中的瓷质绝缘子因长期经受机电负荷、大气污染、冷热变化等作用，会使得绝缘子的绝缘性能和机械性能下降，劣化绝缘子会对电网安全产生严重影响，对其进行状态安全检测尤其重要。红外检测对高压瓷质绝缘子状态检测是一种高效可靠的技术，利用检测结果，对绝缘子串实现自动定位和自动分割，已经成为智能检测劣化绝缘子串的重要发展方向。边缘检测是对红外图像中的瓷质绝缘子串进行图像分割的重要前提，可为在线自动检测劣化绝缘子奠定基础。

Canny边缘检测算法经常用作标准算法，但会将部分高频边缘分量平滑掉，易造成边缘丢失。小波变换模极大值边缘检测算法的原理是沿着梯度方向，在某一范围内检测模值，对于极大值予以保留，非极大值予以删除。其优点是在时域和频域都具有良好的局部特性，这种特性可用于边缘检测。数字滤波器根据其冲激响应函数的时域特性可以分为无限长冲激响应滤波器(IIR)和有限长冲激响应滤波器(FIR)。IIR滤波器特点是具有无线持续时间冲激响应，这种滤波器一般要通过递归模型来实现。FIR滤波器的冲击响应只能延续一段时间，既可用递归方式，也可采用非递归方式实现。单尺度形态学梯度边缘检测算法的性能取决于结构元素的大小，如果结构元素足够大，则对斜坡边缘来说，这个梯度算法的输出等于边缘高度。大结构元素会造成边缘间互相影响严重，将导致梯度极大值与边缘不一样；然而，若结构元素过小，则梯度算法虽然有高的分辨率，但谐波元素会产生一个很小的输出结果。

发明内容

发明目的：为了克服背景技术中的缺点，本发明实施例提供了一种基于红外图像的瓷绝缘子串铁帽盘面边缘检测方法，能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。

技术方案：一种基于红外图像的瓷绝缘子串铁帽盘面边缘检测方法，包括以下步骤：

对绝缘子串的红外图像进行预处理操作，所述预处理操作包括灰度化、中值滤波以及基于Otsu自动阀值的灰度线性变换图像增强三个部分；

对处理后的绝缘子串图像进行形态学处理，所述形态学处理包括骨架化、腐蚀以及膨胀操作；

当红外图像中绝缘子串倾斜时，利用绝缘子串图像的几何特征，确定中心点并采用Hough变换提取出绝缘子串所在直线，对绝缘子串倾斜角度进行估计矫正，将绝缘子串旋转至图像中的水平位置；

将传统多尺度形态学梯度算法中的三维梯度拓展至六维梯度，并对所述六维梯度进行求和；

利用改进的多尺度形态学六维梯度算法确定绝缘子串边缘所在像素点的位置，通过最大连通区域方法将所述绝缘子串单独进行提取；

通过确定面积阈值在提取出的绝缘子串上进行铁帽以及盘面的分割；

得到分割的铁帽以及盘面的二值区域。

作为本发明的一种优选方式，对处理后的绝缘子串图像进行形态学处理还包括：

在骨架化处理中，绝缘子串的水平中轴线作为骨架。