[发明专利]基于图像处理的航拍图像绝缘子分类识别方法

摘要

本发明公开了一种基于图像处理的航拍图像绝缘子分类识别方法，步骤1，对图像进行红蓝色差灰度化处理和加权平均灰度化处理两种方式的灰度化处理；步骤2，对比步骤1中得到的两种灰度处理的结果，选取对比度大的图像；步骤3，利用步骤2中选取的灰度对比度大的图像进行聚类分析，即设步骤2中选定的对比度较高的灰度化图像为图像gray，图像各坐标点(x,y)处的灰度值表示为gray(x,y)，采用改进的K‑means算法，对图像gray进行聚类分析；步骤4，去除噪声点，最终获取更新的二值图像binary；步骤5，将步骤4获取的新的二值图像binary映射到图像P上，提取准确分割的绝缘子图像，并判断绝缘子种类。解决了现有技术无法准确的提取绝缘子并对其进行快速的分类识别的问题。

主权项

1.一种基于图像处理的航拍图像绝缘子分类识别方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施，/n步骤1、对图像进行红蓝色差灰度化处理和加权平均灰度化处理两种方式的灰度化处理，具体按照以下步骤实施：/n步骤1.1，读取巡检绝缘子原始图像P，即在RGB颜色空间下的图像，图像P的尺寸为N×M，各坐标点(x,y)的像素值表示为(R(x,y),G(x,y),B(x,y))；/n其中，/nx∈[1,N],y∈[1,M],R(x,y)∈[0,255],G(x,y)∈[0,255],B(x,y)∈[0,255]/nR(x,y),G(x,y),B(x,y)分别表示像素点的红色像素值、绿色像素值和蓝色像素值；/n步骤1.2，对图像P进行红蓝色差灰度化处理，最终获取红蓝色差灰度化图像r_bgray2，具体的处理方法是：/n首先根据公式(1)求得图像P的红蓝色差r_bgray(x,y)，/n /n鉴于r_bgray(x,y)的值在-1与1之间取得，通过公式(2)对其进行归一化，/n /n其中r_bgray1(x,y)的取值范围为[0,1]；/n各像素点灰度值r_bgray2(x,y)表示为，/nr_bgray2(x,y)＝r_bgray1(x,y)×256/nr_bgray2(x,y)表示红蓝色差灰度化后坐标点(x,y)处的灰度值；/n步骤1.3，对图像P进行加权平均灰度化，通过公式(3)对图像P进行加权平均灰度化，获得加权平均灰度化图像grays，/ngrays(x,y)＝(W_rR(x,y)+W_gG(x,y)+W_bB(x,y))/3 (3)/n其中，W_r＝0.299,W_g＝0.587,W_b＝0.114，grays(x,y)表示加权平均灰度化后坐标点(x,y)处的灰度值；/n步骤2，对比步骤1中得到的两种灰度处理的结果，选取对比度大的图像；/n步骤3，利用步骤2中选取的灰度对比度大的图像进行聚类分析，步骤2中选定的对比度较高的灰度化图像为图像gray，图像各坐标点(x,y)处的灰度值表示为gray(x,y)，采用改进的K-means算法，对图像gray进行聚类分析；具体步骤为：/n步骤3.1，将步骤2中选定的的对比度较高的灰度化图像作为图像样本gray，选取{m₁,m₂}＝{64,192}作为训练向量的初始码本，样本gray(x,y)表示坐标(x,y)处图像gray的灰度值，其中x∈[1,N],y∈[1,M]，N×M为图像尺寸；/n步骤3.2，按照公式(5)计算图像gray中各灰度值gray(x,y)对应的c(x,y)的值，/n /n当c(x,y)＝1时，图像gray中的坐标点(x,y)对应的灰度值gray(x,y)分配到第一个聚簇中；/n当c(x,y)＝2时，图像gray中的坐标点(x,y)对应的灰度值gray(x,y)分配到第二个聚簇中；/n步骤3.3，m_j表示当前码本{m₁,m₂}中的任意码字，其中j＝1,2，对当前码本{m₁,m₂}进行更新，即利用公式(6)重新计算出m₁和m₂的值并覆盖之前的m₁和m₂的值，/nm_j:＝median{gray(x,y)|_c(x,y)＝j} (6)/n其中，m_j表示当前码本{m₁,m₂}中的任意码字，j＝1,2；/n当各个聚簇中的中值m_j不再发生改变时，执行步骤3.4，/n否则，当各个聚簇中的中值m_j发生改变时，进行步骤3.2；/n步骤3.4，分别以图像形式输出2个聚簇中所包含的灰度值gray(x,y)的集合，在输出图像中确定需要获取的目标区域和背景区域及其对应的码字m₁和m₂，将目标与背景区域对应的像素点分别置为0和1，获取分割后的二值图像binary；/n步骤4，去除噪声点，最终获取更新的二值图像binary；/n步骤5，将步骤4获取的新的二值图像binary映射到图像P上，提取准确分割的绝缘子图像，并判断绝缘子种类。/n