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基于图像处理的电力设备状态检测


华北电力大学(保定) 硕士学位论文 基于图像处理的电力设备状态检测 姓名:赵熹 申请学位级别:硕士 专业:电工理论与新技术 指导教师:李宝树 20051230

华北电力大学硕士学位论文摘要





随着视频技术在电力系统中的广泛应用,图像信息的作用越来越重要。利用图像处 理技术对电力设备状态

进行分析,可以实现对表征电力设备的物理量或状态进行检测或

识别,及时发现异常现象和潜在故障,对电力系统安全稳定运行具有重要意义。本文运
用图像识别技术对变电站的刀闸断开、闭合的状态进行检测,对图像进行直方图增强、

t、

平滑去噪、图像锐化等预处理后,提取关键部位的灰度信息,利用象素值与象素点数的 差分平方来判断刀闸的状态。利用图像处理技术进行边缘检测和顶点识别,再根据交叉 视觉模拟和小孔成像原理求出空间坐标,实现了导线弧垂的测量。

关键词:电力设备,图像处理,图像识别,顶点识别,LabWindows/CVI

ABSTRACT With
equipment

the Extensive application of video technology

in

electric

power system.the

function of image information became more and more important.By analysis of power
state based on image processing technology,we could
or

monitor

or

recognize the

physics quantity

state

of power equipment,find excrescent

phenomenon and latent

breakdown.It was very

important

to the safety and stability of the electric power system.In

this paper,the basic methods of image processing technology
on

and

the application of image processing

state monitoring of power
on

equipment were presented.The certain intelligent

processing was carried

to the collected

images,and

the common image recognizing could test the situations of

process was illustrated。Using image recognition disconnection
or

technology

link.The concrete process of apex recognition,the principle of the

cross

vision emulation and the orifice imaging principle were


presented,and

based

on

them the

algorithm of transmission line sag was established.




Zhao

Xi(Electrical

engineering theory and new

technology)

Directed by Prof.Li Baoshu

KEY WORDS:Electric power equipments,image processing,image recognition,apex

recognition,LabWindows/CVI




》,是本人在华北电

本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文《

力大学攻读硕士学位期问,在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。据本人所
知,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研 究成果,也不包含为获得华北电力大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了 访’意。

学位论文作者签名:

塾芰



关于学位论文使用授权的说明

本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定,即:①学校有权保管、 并向有关部门送交学位论文的原件与复印件;②学校可以采用影印、缩印或其它复制手 段复制并保存学位论文;③学校可允许学位论文被查阅或借阅:④学校可以学术交流为 目的,复制赠送和交换学位论文;⑤同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学
位论文的全部或部分内容。

(涉密的学位论文在解密后遵守此规定)

作者签名:
日 期:

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2鲤(:!:!!

导师签名


磊§.戢

期:

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第一章 弟一早

引I j

言 甬

1.1课题的提出

目前,多媒体技术已在电力系统中得到了广泛的应用,在信息的输入、输出、 传输等方面正在改变电力系统以往的自动化模式,其中又以各种图像有关的技术应 用最为广泛。在人类智能活动中,可视信息的处理占有非常重要的地位,人类获取 的信息约70%来自视觉。图像作为一种重要的视觉信息来源,成为人类进行直观而 有效地认知和判别的主要依据。而现今对获取而来的图像信息的理解主要还是依靠 人的视觉系统,包括人眼、视觉神经以及大脑中的相关部分等。由于人眼有主观性 和易疲劳的弱点,长时间观察视频图像会损害监控人员的视力,甚至有时会忽略一 些异常情况。而且,人眼观察不能快速地将各个相关信息画面进行判断。 电力设备中的一些物理量或状态是可以用目测的方法获得的,可是人的视力和 分辨力非常有限。电力系统又是一个信号、能量变化非常迅速地系统,过渡过程往 往在一瞬间完成,一旦发生故障,必须尽可能在短时间内消除,否则很容易造成事 故的扩大化。因此,利用图像处理技术对被测对象进行分析,可以实现对表征电力 设备的物理量或其状态进行测量或识别,及时发现异常现象和潜在故障,对电力系 统安全稳定运行具有及其重要的意义。 图像处理技术从广义上可看作是各种图像加工技术的总称,即利用计算机和其 他电子设备完成的一系列工作,包括:1.图像的采集、编码、存储和传输;2.图像 的显示和输出;3.图像变换、增强、恢复和重建;4.图像的分割和特征提取;5.目 标的检测、表达和描述;6.图像识别;7.3D图像的重建和处理。 本文所做的工作是用图像处理来检测电力设备的状态,主要包括两个方面:一 方面,对户外断路器、隔离开关以及接地刀闸等设备的断开、闭合状态进行检测: 另一方面,测量输电线垂弧。在前人工作的基础上,进一步研究图像处理和图像分 析在故障和隐患的自动识别和判断方面的应用,满足实际生产的需要,对其他行业 及设备也有一定的借鉴意义。

1.2课题研究发展现状

基于图像处理的检测系统已经在其他领域取得了一定成果,如文字识别、指纹

识别、人物识别、产品检测、军事侦察等。在电力系统中,也已经实现了采用数字

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图像处理技术实现电厂锅炉火焰图像检测、利用红外热像仪实现电气设备的故障诊 断等。但涉及到复杂图像分析和状态识别问题,仍处于实验研究阶段“3。 目前有些电厂和变电站安装了视频监控系统,可实现监视现场设备、控制远程 摄像机运动、数字视频录像等功能。但这些视频监控系统只有视频监视功能没有视 频图像识别功能。而目前提出的检测系统模型实现的视频图像识别内容主要包括: 对设备信号灯的亮和灭、指针位置、7段式数字、开关位置和变压器油面位置进行
检测‘“。

山东大学机器人研究中心自行研制的llOkv高压输电线路巡线机器人,可以对杆塔、 导线及避雷器、绝缘子、线路金具、线路周围环境进行巡视。机器人配备的高分辨率CCO 摄像机摄取目标图像,实时传输到地面基站,由基站操作人员根据图像中导线、绝缘子 等设施的外观确定是否损坏。人工复查需对图像逐帧观察,效率低但较可靠。高压输电 线路巡线机器人一般能发现架空线大部分表面故障。但不能满足整个输电线路故障检测
的需要…。

1.3本文的主要工作

一、本文采用比较象素值与象素点数的差分平方的方法,对断路器、隔离开关
和刀闸等设备的闭合、断开状态进行检测,弥补过去的图像差分运算方法存在的误

差较大的不足。 二、采用增强对比度的方法来修正图像的灰度分布,采用中值滤波等方法去除 图像的噪声,解决图像亮度不足和嗓声影响的问题。 三、采用高斯一拉普拉斯算子锐化图像,达到增强图像的边缘信息、提高清晰
度的目的。

四、对预处理后的图像进行边缘检测和顶点识别,利用交叉立体视觉模拟和小 孔成像原理实现空间坐标的求取,并编程实现输电线路导线弧垂的测量。

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第二章电力设备状态图像的低层处理

实现计算机图像识别,就必须靠计算机视觉模拟人眼,完成对周围环境事物的 感知、识别或理解。由于在图像获取过程中,受各种条件的限制和随机因素的干扰, 获得的数字图像往往不能令人满意,在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多 问题。尽管由于目的、观点等的不同,图像质量很难有统一的定义和标准,但是, 根据应用要求改善图像质量却是一个共同的愿望。改善图像质量的处理称为图像的 低层处理,主要是指按需要对图像进行适当的变换突出某些有用的信息,去除或削 弱无用的信息。如改变图像对比度、去除噪声或强调边缘的处理等。本章主要介绍 了图像低层处理的一些基本方法,如直方图增强、图像平滑、图像锐化、图像分割 等,并对常用的处理算法进行了比较和分析,确定了适合图像检测的实用算法。

2.1数字图像处理的主要过程

完整的数字图像处理工程大体上可以分为如下几个方面: 一、图像信息的获取(Image
information acquisition)

就数字图像处理而言,主要是把一幅图像转换成适合输入计算机或数字设备的 数字信号,这一过程主要包括摄取图像、光电转换及数字化等几个步骤。 二、数字图像处理(Digital
image processing)

数字图像处理主要包括如下内容:几何处理,算术处理,图像增强,图像复原, 图像重建,图像编码压缩,图像识别,图像理解。 1.几何处理 几何处理主要包括坐标变换,图像的放大、缩小、旋转、移动,多个图像配准, 全景畸变校正,扭曲校正,周长、面积、体积计算等。 2.算术处理 算术处理主要对图像施以+、一、×、÷等运算,虽然该处理主要针对像素点 的处理,但是非常有用,如医学图像的减影处理就有显著的效果。 3.图像增强

图像增强处理主要是突出图像中感兴趣的信息,而减弱或去除不需要的信息,
从而使有用信息得到加强,便于区分或解释。主要方法有直方图增强、伪彩色增强 法、灰度窗口等技术。 4.图像复原 图像复原处理的主要目的是去除干扰和模糊,恢复图像的本来面目。典型的例


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子如去除噪声和去模糊。图像噪声包括随机噪声和相干噪声,随机噪声干扰表现为

麻点干扰,相干噪声表现为网纹干扰。而模糊来自透镜散焦,像机和物体的相对运
动,大气漏流,以及云层遮挡等。这些干扰可用维纳滤波、逆滤波、中值滤波、同 态滤波等方法加以去除。 5.图像分割 图像分割是将图像中有意义的特征部分(如图像中物体的边缘、区域等)提取 出来,是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。 6.图像重建 图像重建处理是数据到图像的处理,即输入的原始数据是图像,处理后输出的 也是图像。利用X射线、超声波等手段取得物体的多幅来自不同角度的二维投影图 (它们反映了物体内部情形),通过计算可得出物体内部部位的图像,这种技术就 是投影重建,医学上广为采用的计算机层析术(CT)即是一例。而利用明暗、运动 等图像信息恢复三维物体形状则是另一类复杂的重建技术。 7.图像编码 图像编码技术可减少数据存储量;降低数据率以减少传输带宽:压缩信息量, 便于特征抽取,为识别做准备。压缩可以在不失真的前提下进行,也可以在允许的 失真条件下进行。 8.图像描述

图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何 特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区
域描述两类方法。对于特殊的文理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研 究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、 广义圆柱体描述等方法。

2.2数字图像处理的基本方法

数字图像处理方法大致可分为两大类,即:空域法和变换域法n1。 一、空域法 这种方法是把图像看作是平面中各个像素组成的集合,然后直接对二维函数进 行相应处理。空域处理法主要有下面两大类: 1.邻域处理法 其中包括:梯度运算(Gradient Algorithm)、拉普拉斯算子运算(Laplaeian Operator)、平滑算子运算(Smoothing Operator)和卷积运算(Convolution
A190ri thm)



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2.点处理法 灰度处理(grey processing),面积、周长、体积、重心运算等等。 二、变换域法 数字图像处理的变换域处理方法是首先对图像进行正交变换,得到变换域系列 阵列,然后再反变换到空间域,得到处理结果。这类处理包括:滤波、数据压缩、 特征提取等处理。

2.2.1基本处理过程

数字图像信息可看成是一个二维数组r(i,J1,对它处理的基本过程如同电视光
栅扫描过程,按照由左到右,由上到下的顺序进行,并在扫描过程中逐点对各像素 进行处理,如图2—1(a)所示。这样的扫描过程称为顺向扫描。与此相应的,由下 到上,由右到左的逆向扫描,如图2—1(b)所示,也是一种常见的处理过程。这种 如同光栅扫描的过程仅仅是图像处理中最基本的处理过程b1。 起Jj

,乜j』
(b)

图2—1

数字图像的处理过程

2.2.2基本运算形式
一、点运算 针对图像各像素进行处理时,只输入该像素本身灰度的运算方式称为点运算。 如图2—2中,输入图像F上某像素的灰度为f(i,J),现在采用点运算方式作某种P 处理,得到输出图像G上该像素的灰度为g(i,J),即

g(i,J)=p(f(i,/))

(2—1)

对图像作点运算处理时各象素间不发生关系,各像素的处理是独立进行的。

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/一一一—、、、、 p处理
gO。I)

f(1,1]







图2—2

点运算

二、领域运算

在对图像各级像素进行处理时,不仅输入该像素本身的灰度,还要输入以该像
素为中心的某局部区域(即邻域)中的一些像素的灰度进行运算方式,称为邻域运 算‘6?71。 邻域运算的概念可用图2—3表示。将输入图像,作领域运算方式的g处理,得

到输出图像G。为了表达简便,将被处理的象素f(i,/)写作五,该像素的处理结果 写作岛。设像素彳, 石,
…,

五组成像素五的领域;

q处理为

go=(fo十/i+五+…+A)19,此时对输入图像各像素所进行的处理就是邻域运算。由
于邻域运算能将像素周围邻域内的诸多像素状况反映在处理结果中,因而便于实现 多种处理内容。

卜。



图2—3邻域运算 三、并行运算

并行运算指的是对图像上各像素同时进行相同处理的运算方式。这种运算方式
处理速度快,但只能用于处理的结果与处理的顺序无关的场合。 点运算处理中,由于各像素的处理与其他像素无关,因而不论采用顺向扫描还 是逆向扫描,处理结果是相同的,因此,点运算处理可采用并行运算方式。 对于邻域运算的处理能否采用并行方式则不能一概而论。具体来说,邻域运算 的处理可分为两种情况,一种情况如图2—3所示,在这种情况下,尽管各像素的 处理与邻域像素有关系,但是这种关系与处理顺序无关,不论采用何种处理顺序, 其结果是不变的,因此可以采用并行运算。另一种情况是厂,g分别代表输入、输



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出图像的灰度,对输入图像象素石进行邻域运算的d处理,得到输出结果g。。d处 理的特点是运算中采用了邻域中像素的灰度输出值,而不是原灰度彳,五,石,‘, 石,五,石,五。这一点与前一种情况有很大的不同,这里对各像素进行处理的是
在邻域中的部分像素已经被处理的基础上进行的,不同的处理顺序将会得到不同的 处理结果。 四、串行运算 串行运算是相对于并行运算而言的,指的是在图像上按照规定的顺序逐个对像 素进行处理的运算形式。可以说,凡是对像素的处理是在邻域像素处理的基础上进 行的处理方法,都必须采用串行运算形式,并规定处理顺序。 从以上讨论可知,点运算具有既可以采用并行运算方式,又可以采用串行运算 方式的特点。 五、迭代运算 反复多次进行相同处理的运算,称为迭代运算。迭代运算常用于一次运算不能 达到处理目的的情况。迭代运算的反复次数可以在处理前设定,也可以在处理过程 中根据是否达到处理目的由计算机自动判别后确定。 六、窗口运算 图像的信息量很大,为减少处理时间,在可能的情况下,常常采用窗口运算来 替代全图像运算。即对图像特定的矩形区域进行某种运算。矩形区域可以是图像中 存在某对象物的位置,也可以是图像中具有代表性特征的区域。 七、模板运算 对图像中特定形状的区域进行某种运算的方式称为模板运算。模板常常是与图 像中存在的对象物有相同特征的一个局部的子图像。通过对图像上各象素的模板运 算,可以找到图像上与模板特征相同的对象物的存在位置。模板与窗口相比,除了 两者的形状不同外,主要是窗口仅仅划定了一个处理范围,而模板是子图像。 八、帧运算 通常一幅完整的图像称为一帧,在两幅或多幅图像之间进行运算产生一幅新图 像的处理称为帧运算:帧运算可看成是一种图像合成处理。运算时,将两幅或多幅 图像中的对应点用位逻辑运算或算术运算方法进行合成。图像处理中的帧运算还有 算术加、算术减、逻辑‘f或”、逻辑“与”、逻辑“异或”等。

2.3电力设备状态图像的低层处理

和大多数图像识别系统一样,电力设备状态的图像识别在提取特征时首先经过 图像预处理。预处理的目的是去除干扰、噪声及差异,增强需要的信息,将原始图


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像变成适于计算机进行特征提取的形式,它包括图像的变换、增强和滤波等。图像 变换通常是利用傅立叶变换、余弦/正弦变换、哈达码变换、小波变换等的性质和 特点,将图像转换到频域或者空域中进行处理,以改善图像性质,同时提高运算处 理速度。图像的增强主要是指利用各种数学方法和变换手段提高图像中人们感兴趣 部分的清晰度,同时削弱另一些无用信息,包括图像灰度修正、噪声去除、图像平 滑、腐蚀。锐化、图像边缘增强等等n 0’¨1。图2—4是图像预处理的过程堙1。

图2—4

图像预处理过程

2.3.1直方图增强
图像的直方图是图像的重要统计特征,它可以认为是图像灰度密度函数的近 似。直方图虽然不能直接反映出图像内容,但它反映的是图像灰度分布分统计特征。 对于数字图像,它可以反映数字图像的概貌性描述,例如图像的灰度范围、灰度的 分布、整幅图像的平均亮度和明暗对比度等,并可以由此得出进一步的重要依据。 当图像对比度较小时,它的灰度直方图只在灰度轴上较小的一段区间上非零, 较暗的图像由于较多的像素灰度值低,因此它的直方图的主体出现在低值灰度区间 上,其在高值灰度区间上的幅度较小或为零,而较亮的图像情况正好相反。通常一 幅均匀量化的自然图像的灰度直方图在低值次度区间上频率较大,这样的图像较暗 区域中的细节常常看不清楚。为使图像变清晰,可以通过变换使图像的灰度动态范 围变大,并且让灰度频率较小的灰度级经变换后,其频率变得大一些,使变换后的 图像灰度直方图在较大的动态范围内趋于均化。事实证明,通过图像直方图修改进 行图像增强是一种有效的方法。 一幅均匀量化的自然图像的灰度直方图通常在低值灰度区间上频率较大,使得 图像中较暗区域中的细节常常看不清楚。为了使图像清晰,可将图像的灰度间距拉 开,或者使灰度分布均匀,即让灰度直方图在较大的动态范围内趋于一致。从而增 大了反差,使图像细节清晰,达到图像增强的目的。 对于数字图像f(x,),),以,.表示正规化了的原图像灰度,以S表示经过直方图修

正后的图像灰度,即0≤厂,S≤1。直方图均衡就是通过灰度函数S=r[r1,将原图像 直方图e(,.)改变成均匀分布的直方图只(S)。

s=丁[r]=rP(缈)d缈

(2—2)

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即珥吆】S=r【厂】为Pr(r)的分布累计函数。
在数字图像,灰度是离散的。离散化的直方图均衡化公式为:

≮=町名]=塞务
k为离散灰度级,S。的取值实际上是与丁【吒】最近的那个灰度。

c 2—3,

需要注意的是,由于数字图像的灰度离散化,均衡化图像的直方图只是近似均 匀分布。直方图均衡化后的图像灰度动态范围扩大了,量化层间隔扩大了,灰度的 级数分布减少了,因而可能出现伪轮廓。 直方图均衡化技术使图像增强的实质在于: (1)两个占有较多像素的灰度变换后灰度之间的差距增大。一般来讲,背景 和目标占有较多的像素,这种技术实际上加大了背景和目标的对比度。 (2)占有较少像素的狄度变换后需要归并。一般来讲,目标与背景的过渡处 像素较少,由于归并,其或者变为背景点或者变为目标点,从而使边界变得陡峭。 图2—5是一幅图像的直方图均化,可以看出,经过直方图均衡化后,各灰度 等级的比例更加平衡。

图2—5直方图均衡化前后的直方图

2.3.2图像平滑
实际获得的图像一般都受到某种干扰而含有噪声。噪声产生的原因决定了噪声 的分布特性以及它和图像信号之间的关系,通常噪声可以分成加性噪声、乘性噪声、

量化噪声等。这些噪声恶化了图像质量,使图像模糊,甚至淹没特征,给分析带来
困难。 图像平滑的目的是消除或尽量减少噪声的影响,改善图像质量,有利于抽取对

象特征进行分析。经典的平滑技术对噪声使用局部算子,当对某一个像素进行平滑
处理时,仅对它的局部小邻域内的一些像素进行平滑,优点是其计算效率高,而且 可以多个像素并行处理。 图像平滑的主要方法有噪声门限法、加权平均法、领域平均法、中值滤波、掩

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州]

∽4,

图2—6平滑滤波前后图像 Box模板虽然考虑了邻域点的作用,但并没有考虑各点位置的影响,对于所有 的9个点都一视同仁,所以平滑效果并不理想。实际上,某点越近的点对该点影响 应该最大。解决方法就是引入加权系数,将原来的模板改造成加权平均模板,如式 (2—5)所示的。

lO

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i_g[1 1}㈧i;{]
面积较大的小块构成。



O 1 O 。,

(2—5)

一㈨¨㈨一呒 己



]诳
一0●O存

可进行模板平

中值滤波是抑制噪声的非线性处理方法。它是基于图像这样的一种特性:噪声 往往以孤立的点的形式出现,这些点对应的象素很少,而图像则是由象素数较多、

它在一定条件下,可以克服线性滤波器如最小均方滤波,平均值滤波(平滑滤 波)等所带来的图像细节模糊,而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最有效。在实 际运算工程中并不需要图像的统计特性,这也带来不少方便。 中值过滤用领域点的中值代替该点的数值,即

g(x,Y)=Medianl X1,X2,…,%|


(2—6)





其中xi,x2,…,%为点(x,Y)及其领域的灰度值。
中值滤波是将领域中所有像素按灰度级排序,取其中间值为输出像素。中值滤 波的效果依赖于两个要素:领域的空间范围和中值计算中涉及的像素数(当空间范 围较大时,一般只取若干稀疏分布的像素做中值计算)。 将一维中值滤波的概念推广到二维,一般来说,二维中值滤波比一维中值滤波 更能抑制噪声。二维中值滤波器的滤波窗口,可以是线形、方形、圆形及十字形等, 不同形状的窗口使用中心必须根据图像的内容和不同的要求加以选择。根据经验, 对于有缓变的较长轮廓线物体的图像,采用方形或圆形窗口比较适宜:对于包含有 尖顶角物体的图像,宜采用十字形窗口。使用二维中值滤波最值得注意的就是保持 图像中有效的细线状物体∞1。 应用中值滤波的一种方法是先使用小尺寸窗口,后逐渐加大窗口尺寸。在实际 使用窗口时,一般先选择长度为3的窗口对信号进行处理,若无明显信号损失,再 把窗口延长到5,对原图像作中值滤波j直到既有较好噪声滤除的效果,又不过分 损害图像细节为止。另一种方法就是对信号进行级联的中值滤波(即迭代处理), 采用固定的或可变长度的窗口。一般来说,一次滤波不改变的区域,以后几次也不 变。

在一定条件下,中值滤波可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊,而且对
滤除脉冲干扰及颗粒噪声最为有效。但对高斯噪声无能为力。需要注意的是,当窗 口内噪声点的个数大于窗口一半时,中值滤波的效果不好。而且,对一些细节多,
11

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特别是点、线、尖顶细节多的图像不宜采用中值滤波的方法,使用中值滤波会造成 这些细节丢失。

(a)

原图

(b)长度为3窗口的中值滤波

(C)长度为3窗口的迭代处理
图2—7

(d)长度为5窗u的中值滤波

图像的中值滤波

图2—7是在图像处理中采用中值滤波的前后对照,可以看出,中值滤波的效 果明显,消除原图中的大量噪声(扫描线和孤立点)。而且,在本图例中适用的是 长度为3的窗口,而且明显迭代处理这种方法比较合适。长度为5的窗口的确平滑 噪声效果好,但是也损失太多的边缘信息。

2.3.3图像锐化
在图像摄取、传输及其处理过程中有许多因素会使图像变得模糊。大量的研究 表明,图像模糊的实质是图像受到了求和、平均或积分运算。因此,可以根据各种 图像模糊过程都有相加或积分运算这一共同点,运用相反运算来减弱和消除模糊。 这一类消减模糊的图像增强方法称为图像锐化。 图像锐化的主要目的就是加强图像中的目标边界和图像细节。值得注意的是, 进行锐化处理的图像必须要有较高的信噪比,否则,图像进行锐化后,信噪比更低, 图像质量急剧下降。另外,由于锐化将使噪声受到比信号还强的增强,故必须小心

处理。一般都是先进行图像平滑,去除或减轻图像中的干扰噪声,才能进行锐化处
理。 锐化技术可以在空间域进行,基本的方法是对图像进行微分处理;在频率域运 用高通滤波技术。在空间域中,由于需要锐化的图像边界或线条可能是任意走向的,

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所以期望采用的算子应该是各向同性的。可以证明,偏导数的平方和运算是各向同 性的,如微分算子和拉普拉斯算子就是各向同性的。

本节主要介绍一些常用的图像锐化方法,如微分算子算法、拉普拉斯算子算法
等。 2.3.3.1一阶微分算子或差分算子

最简单的导数算子是一阶偏导数娑,娑,它们分别给出了灰度在x和y方向上 似
cry

的变化率,而方向口上的灰度变化率为

望:望cos口+望sin口
a口





(2—7)

对于数字图像,应用差分代替导数,相对应的概念和算式分别为

六(,,/)=厂(f,/)一f(i-I,,) fy(i,/)=厂(f,j)-f(i,j-i) 五(f,/)=正(f,,)cos口+40,j)sinG
一阶差分用模板表示为:

(2--8) (2—9) (2一10)

六-[.11】’乃:M



(2一11)



微分算子对噪声比较敏感,为抑制噪声,可先平均然后微分,差分模板正,‘
分别可取

牝二:
2.3.3.2梯度算子

或吉[三i三i],三[—{一{一{]或丢E{三}],丢『一÷』皂≥]

当物体与背景有明显对比度时,物体的边界处于图像梯度最高的点上。梯度法
是图像锐化中最常用的方法。

设图像厂(x,Y),定义厂(x,y)在点(x,y)的梯度矢量为G[厂(x,y)]:

G№堋=麟](2--13)

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众所周知,在(x,y)点处的梯度,其方向是函数厂(z,Y)在这点变化率最大的方

向,其长度记作(o[sf,,),)])则等于函数S(x,少)的最大变化率,即:

G[厂(x,y)]:[(矽/舐)2+(可/勿)2]V2
对于数字图像,式(2—14)可改为

(2—14)

Gm,y)]:M训2+(胁川2]l/2(2--1
其中:Z=/(f,j)-f(i+l,/),‘=厂(i,j)-S(i,j+1)
为运算方便,有些情况可使用下列近似计算式:

5)

(1)G[厂(工,y)]--lL(i,州+|‘(f,州;

(2—16) (2—1 7) (2—18)

(2)G[厂(训)]=max[f.,(i,列,lfy(i,别];
(3)cEs(x,y)]=max f(i,/)一厂(足,,)l,(七,,)是(x,Y)的邻点;
(4)Roberts梯度

G[厂(w)]=[№,j)-f(i+l,/+1)I+l巾+l,j)-f(i,/+1)口(2—19)
梯度是图像处理中最为常用的一次微分方法,算法简单易行,但有方向性。这类算 子有Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子¥NKitsch算子等,它们产生的边缘图像相 似。Roberts算子是2×2算子,对具有陡峭的低噪声图像响应最好。其它3个算子都是3 ×3算子,对灰度渐变和噪声较多的图像友卜珲得较好。 表2一l常用梯度算子 算子名
RobertS





特点 边缘定位准 对噪声敏感 先平均、后微分 对噪声有抑制作用


一1 0 l —l 0 1 —1 0 1 一l O l O 1


—1—1一l 0 l 0 l -1—2一l O 1 1 O 2 O 1

Prewitt

先加权平均、后微分,运算 速度快,在检测斜向阶越边 缘时具有较好效果

Sobel

一2 O 2 —1 0 1

IsotropiC Sobel

—l



。一1一、ll一1‘
O 1 0 0

权值反比于邻点与中心点 的距离,检测沿不同方向边 缘时梯度幅度一致

一压0压
一1 0 1

压1
14

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表2—1给出了几种常见梯度算子以及它们的特性口’。它们具有共同优点是基本 思想简单,运算较快;缺点是只有水平和垂直两个方向的模板,其模板方向仅表示 灰度变化的梯度方向,而非图像实际边缘方向。

将两个正交模板Ⅳ.,H:分别与图像卷积,得到正和^,然后根据上述公式算

出g(x,Y)作为输出图像的灰度,即达到图像锐化或增强边缘的效果。
梯度增强法容易受到噪声的影响而偏离物体边界,通常需要在增强前对梯度图 像进行平滑。 2.3.3.3拉氏算子 拉普拉斯(Laplacian)算子是一种十分常用的图像边缘增强算子,它是线性 二次微分算子,具有各向不变性和位移不变性,从而满足不同走向的图像的锐化要 求。

对于连续图像厂(x,Y),它的拉普拉斯算子为
出‘

v2厂:掣+掣(2--20)
咖。
(2—22)

对于数字图像f(i,J),拉普拉斯算子为 V2f(i,J)=f(i-1,/)+厂(f+1,/)+厂(f,j-1)+f(i,j+1)-4f(i,J)(2—21)


V2厂(f,/)=ZEI(k,,)一厂(f,明

其中,(尼,,)∈(f,/)的4邻域。
拉普拉斯算子是不依赖于边缘方向的二阶微分算子,它是1个标量而不是向量,具 有旋转不变即各向同性的性质,在图像处理中经常被用来提取图像的边缘。通常使用的 拉普拉斯算子如下所示。
0一l --1 O

—l一1一l —l
8 一l

4—4 O

(2—23)

O一1

一1—1一l

由于是二阶微分算子,所以拉氏算子对噪声更敏感。解决的方法是先进行平滑,再

进行边缘检测。如把高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化滤波器结合起来,先平滑掉噪声,
再进行边缘检测,所以效果更好。由于噪声点对边缘检测有一定的影响,所以高斯一拉 普拉斯算子是效果较好的边缘检测器。

该算法得不到边缘的方向,但属于过零检测,得到的边缘点数较少,有利于后

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面的工作。

(a)原图

(b)梯度泫锐化

(d)高斯一拉普拉斯锐化 图2—8图像锐化

2.3.4图像分割
图像分割从本质上说是将各像素进行分类的过程。分类所依据的特性可以是像 素的灰度值、颜色或多谱特性、空间特性和文理特性等。把图像分割成具有某种意 义的部分图像的方法称为图像的区域分割,区域分割的目的是为了将图像分割成有 意义的区域,这个“意义”的含义根据解决的问题不同而不同。分割结果的好坏需 要根据具体的场合及要求衡量,图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤,可 以说,图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。 2.3.4.1基于阈值选取的图像分割方法 基于阈值选取的图像分割方法是提取物体与背景在灰度上的差异,把图像分为 具有不同灰度级的目标区域和背景区域的组合,阈值法对物体和背景对比较强的景 物分割有着很强优势,计算较为简单,并且可以用封闭和连通的边界定义不交叠的 区域,是图像分割中最有效且实用的技术之一。

根据获取最优分割阈值的途径,可以把阈值法分为全局阈值法、动态阈值法、
模糊阈值法和随机阈值法等。 阈值分割的基本想法是确定一个阈值,然后把每个像素点的像素值和阈值相比

较,根据比较的结果把该像素划分为两类:前景和背景。一般可以分成以下3步:
16

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(1)确定阈值。
(2)将阈值和像素值比较。 (3)把像素归类。 上面的3个步骤,第一步是关键的,如果能确定一个合适的阈值,就可以对图

像进行正确、方便的分割。
当照明不均匀、有突发噪声,或者背景灰度变化比较大时,整幅图像分割将没 有合适的单一门限,因为单一的阈值不能兼顾图像各个像素的实际情况。这时,可 对图像按照坐标分块,对每一块分别选一阈值进行分割,这种选择与坐标相关的阈

值进行图像分割的方法称为动态阈值方法,也称为自适应阈值方法。
动态阈值选取比较简单的方法则是对每个像素确定以它为中心的一个领域窗 口,计算窗口内像素的最大值和最小值,然后取它们的均值作为阈值。图2—9所 示选取的窗口为当前像素的8领域窗口,实际的窗口可以步选取8领域窗口,可以 选择更大一些的窗口。但是,一般来说,同一种运算窗口越大,需要处理的数据越 多,时间复杂度越大。

彩∥∥ ∥ ∥ ∥∥∥

图2—9动态阂值确定万法

在图2—9中,令C表示当前像素,P为C的8领域像素,令max Pal“P表示8 领域像素的最大灰度值,minValue表示8领域像素的最小灰度值,则阈值可以设定 为:

丁=—max—Va—lue丁+m—inValue
也可以采用均值设定阈值:

(2—24)

卜牛(2--25)
其中只是C的8领域像素。

厶1 ∑£


17

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(a)原图

(b)动态阈值分割

图2—10基于动态阈值的图像分割

2.3.4.2边缘检测分割法 边缘检测分割法是通过检测图像中不同区域的边缘以达到分割图像的目的。这 种方法不依赖于已处理象素的结果。是与并行化,但缺点是对噪声敏感,而且当边 缘象素变化不明显时,容易产生假边界或者不连续边界。 传统的计算方法是用模板在图像中每个象素的邻域进行卷积运算,如一次微分 (Sobel算子、Roberts算子等)、二次微分(拉普拉斯算子等)和模板操作(Prewitt 算子、Kirsch算子、Robinson算子等)。这些算子对边缘灰度值过滤比较尖锐且噪 声较小等不太复杂的图像,大多数提取算法可取得较好效果。但对边缘复杂、采光 不均匀的图像,则表现为边缘模糊,边缘非单象素宽,弱边缘丢失和整体边缘不连 续。这些算子前面已经详细介绍过(见本章的图像锐化),这里略过。 在噪声较大的情况下常用:Marr算子,递归滤波器、Canny算子,都是先对图 像进行适当的平滑,抑制噪声,然后求导;或先对图像进行局部拟合,然后再用拟 合的光滑函数的导数来代替直接的数值导数。这里详细介绍一下Canny算子。 Canny边缘检i贝4算子的基本思想是:首先对图像选择一定的Gauss滤波器进行 平滑滤波;然后采用非极限抑制(Non—maxima Suppression)技术,对平滑后的 图像进行处理,得到最后的边缘图像。从本质上讲,Canny边缘检测算子属于具有 平滑功能的一阶微分算子∞1。 设二维Gauss滤波函数为

G(训)=寺exp[_等】


(2瑙)

用分解的方法将梯度矢量VG的两个滤波卷积模板分解为两个一维的行列滤波

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舡 eX p

X‘

Y2

2cr2
X2

exp

2cr2

(2—27)


粥一苏粥一砂



砂 eX p

2盯2

exp

y‘

2cr2

将这两个卷积模板分别与图像/(x,Y)进行卷积计算,得到输出

t=豢木m,少),B=等木几,y)(2--28)


彳(f,/)=√霹(f,/)+g(f,/)

(2—29)

∞,/=arctan[丽Ey(i,j)](2--30)
式中,A(i,/)反映了图像/(x,Y)上点(i,/)处的边缘强度,口(f,/)是图像/(x,Y) 上点(f,/)处的法向矢量(『F交于边缘方向的法向)。

(a)原图

(b)Canny算子

图2—1 l Canny边缘检测算子检测结果

2.3.4.3区域跟踪分割法
上述方法感兴趣的是象素值的差别,而区域跟踪是寻找具有相似性的象素群, 它们对应某种实体世界的平面或物体。方法是从某一象素出发,按照属性一致的性 的原则(这个一致性可以是灰度级、彩色、组织、梯度或其他特性)逐步地增加象 素,即区域增长。对由这些象素组成地区域使用某种均匀函数测试其均匀性。若为 真,则继续扩大区域,直到均匀测度为假。 1.区域生长法(Region Growing)

区域生长的基本思想是将具有相似性质的象素集合起来构成区域。即从满足检
测准则的点开始,从各个方向开始“生长”物体。因为同一区域中象素点的灰度级

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相差很小,可假设1为一个已满足检测准则的一小块物体,开始检测它所有邻近点

的灰度值,如满足检测准则,即该点并入上诉小块中,当邻近点被接受后“生长” 成新的1,在用得到的新l重复上述过程,直到没有可接受的邻近点时,生长过程
终止。 典型的区域生长法主要有:单连接区域生长和基于子区域合并的区域生长。这 里我们着重介绍单连接区域生长哺1。 单连接区域生长认为图像中每个象素为图中的一个节点,用某种方式将属性或 特征足够相似的相邻像元连接起来,这些连接的部分就是属于同一连接分量的所有 像元的最大集。 如何选择合适的生长或者相似准则是区域生长的关键,而对单连接区域生长来 讲,最简单的方法就是计算两相邻元的狄度之差,设定阈值,小于该阈值将它们合 并。 对于一个大小为Ⅳ的图像区域R,其均值∥为

∥2专莓弛,y)(2--31)
设定阈值f,通过下式对象素进行比较

m≯l厂(x,Y一∥)I<r

(2—32)

(a)原图

(b)单连接区域生长

图2—12单连接区域生长分割法 2.分裂一合并(Split—merge A190rithm) 当图像中目标与背景之间灰度呈渐变特征时,利用阈值分割方法得不到较好的 效果。分裂一合并算法的思想是:首先将图像划分为若干个小区域,然后运用特定 的检验判据,将包含相同内容的区域合并,然后得到分割图像。常用的初始划分法 为金字塔图像结构和四叉树(Quad tree)图像结构。 设N=2”。对于Nx N图像厂(x,Y),它的金字塔结果是一个从1×1到Nx N的”+1

个图像序列。其中1×1图像的灰度是.厂(x,Y)所有象素灰度的平均值;2×2图像是这
样构成的:将.厂(x,Y)分为四个大小相同互不重叠的正方形区域,各区域的象素灰度
20

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平均值,作为2×2图像想要位置上的四个象素的灰度。同样地,对上述四个区域分 别再一分为四,然后求各区域的灰度平均值以其作为4×4图像的象素灰度。其余类 推,直至Nx N图像,就是厂(x,Y)本身。

这种结果也可以用树来表示,树的根对应于整幅图像i(x,Y),叶子对应f(x,Y) 的象素,每个借点对应I(x,Y)的一个正方子域。因为每个节点有四个分枝,所以称
为四叉树图像结构。 分裂一合并算法从金字塔或者四叉树数据结构的某一级开始,选取合理的区域 均一性准则Ⅳ来检验区域内部及相邻区域。如果某区域R不满足均一性准则,即

Ⅳ(尺)=假:则将R均等分裂成四个子域;若相邻的区域R和尺,满足H(R U R,)=真,
则将这两个区域合并。 常用均一性准则Ⅳ有: (1)区域中灰度最大值与最小值之差或方差小于某选定值。 (2)两区域平均灰度之差及方差小于某选定值。 (3)两区域地纹理特征相同。 (4)两区域参数统计检验结果相同。 (5)两区域的灰度分布函数之差小于某选定值。 (6)两区域的颜色特征相同。 这里均一性准则Ⅳ选择(2),结果如图2一13

(a)原图

(b)分裂一合并分割结果 图2—13分裂一合并分割

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第三章图像识别算法

本章以导线图像为例,运用图像处理技术进行顶点识别,测量出顶点的位置坐 标,结合计算机视觉技术,建立导线弧垂的计算公式。为飞机巡检线路时测量线路 弧垂,杆塔倾斜度,导线间距,邻近异物接近程度做一些准备工作。 随着图像处理与分析理论的不断发展。图像处理技术已得到广泛的应用。在工 业生产过程和实际运用中,图像处理理论与模式识别理论相结合,各种各样的自动 图像识别系统应运而生。利用数字图像处理技术实现非接触精确测量,可以避免很 多场合由目视判断带来的人为误差。

3.1边缘检测

图像边缘是图像基本特征之一,它蕴涵了图像丰富的内在信息(如方向,阶越 性质与形状等)。它往往是由图像中景物的物理特性发烧变化而引起的,如物体的 成像亮度(阴影等)、几何特征(方向和深度等)以及反射系数,它广泛存在于物 体与背景之间、物体与物体之问和区域与区域之间。图像边缘和图像内容的物理特 性之间存在着直接的联系。边缘是指图像灰度(亮度)发生空间突变或者在梯度方 向上发生突变的象素的集合。 边缘是图像的一个重要特征,也是顶点识别的主要依据。因此,在2D图像中

检测顶点前必须进行边缘检测。图像的边缘是由灰度不连续性所反映的。经典的边
缘提取方法是考察图像的每个像素的某个领域内灰度的变化,利用边缘邻近一阶或 者二阶方向导数变化规律,用简单的方法检测边缘。
3.1.1 Sobe

I边缘检测算子

Sobel边缘检测在以象素点为中心的3×3邻域内做灰度加权运算,根据该点是 否处于极值状态进行边缘的检测,其本质上仍是一种梯度幅度。 Sobel边缘检测算子定义为

s(i,/)=√六2+‘2
’、‘



s(i,J)=max{l正I,l乃悖

(3—1)

斗南

六=(厂(f一1,/一1)+2f(i一1,_,)+厂(f一1,歹+1))一
(f(i+l,歹一1)+2f(i+l,/)+/(f牟1,J+O)

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乃2(邝一1,/一1)+2邝,/一1)+巾+1,/一1))一+
(厂(f—I,j+1)+2f(i,/+1)+厂(f+l,-,+1))
正和无的卷积算子为:

(3—2)

六:『三{苣{]∥:[三一毫一÷](3--3)
近模板中心的权值较大。适当选取阈值门限f,如果s(i,/)>f,则认为点(f,/)是边缘

3.1.2

Prew i

tt边缘检测算子

[3一{三}] [三}一≥ {] [一i二}一;] 『一{二}一{] [{二≥二i][二1:一≥{][3二{三3]『二}二}{]

华北电力大学硕士学位论文 3.1.3

Roberts算子

任意一对垂直方向上的差分可以看成求梯度的近似方法, Roberts边缘检测算子利

用该原理,采用对角线方向相邻两象素之差代替梯度,即

六=厂(f,,)一f(i+l,j+1)
正和兀的卷积算子为:

‘=,(f,j+1)

工:∞]‘:酗(3--5)
梯度幅值近似为

R(f,/)=√正2+£2或R(i,J)=lfxl+lf,I

(3—6)

通过差分可以求得Roberts算子在差分点(i+1/2,.,+1/2)处连续梯度幅度的近似

值R(i,/)。适当选取闽值f,如果R(i,/)>r,则认为点(f,,)是边缘点。 这里I(x,Y)是具有整数像素坐标的输入图像,平方根运算使该处理类似于在人类视
觉系统中发生的过程。Roberts边缘检测算子采用对角线方向相邻两象素之差进行梯度 检测,其检测水平、垂直方向边缘的性能要好于斜线方向边缘,并且检测定位精度比较 高,但对噪声敏感”1。

(a)原图

(b)Sobel边缘检测

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(C)Prewitt边缘检测 图3—1边缘检测

(d)Roberts边缘检测

分析图像特征,边缘各点分布均匀,在横向按一定规律排布,适合用Roberts边缘 检测算子,该方法在检测时具有各向同性。见图3—1,从边缘检测的实际效果看,采用 Roberts算子边缘检测比较适合该图像。

3.2二值化图像

图像经过边缘检测后,需要的信息明了些,但还不能从背景中直接得到要识别的目 标,二值化的图像更容易取得图像特征。 对灰度图像而言,若一幅图像所有的象素只含有两个灰度值,则为二值图像。为了 分析图像的特征,一般通过前章所述的图像阈值分割方法将目标(对象物)从图像中分

割出来,取值为1,而将其他物体或背景统统认为是背景,取值为0,这样就将要处理的 灰度图像变成二值图像。二值图像的优点不仅体现在它比灰度图像存储容量小,计算速
度快,而且更主要的是通过二值图像可计算出目标物的几何特性,如目标物的大小、位 置等。 图像二值化需要选择恰当的k闽值,这里采用了判别分析法寻找阈值。这种方法具 有很好的分离效果,计算类分离指标,使类分离指标最大的k作为阈值,然后根据闽值 二值化边缘检测后的图像。本文中边缘检测后图像的灰度较低,这种方法刚好能够增强 灰度较低的物体目标Ⅲ。当然也可以依据直方图,给定一个闽值二值化图像。经过二值

化后,图像边缘噪声加重,不光滑。为了能准确地识别边缘上的顶点,可以适当地选择
滤波器。

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3.3顶点识别

对二值化后的图像进行扫描,取得图像下面边缘的各像素值。边缘函数用Y=.厂b)表
示,其X代表横坐标,Y代表纵坐标。利用这个函数关系式,再求出在边缘上所有极小 值点,即满足条件.厂’=0且.厂”)0的点。输电线只有一个最低点,所以要识别的顶点就在 这些极小值点中。在数字图像中,各个像素是离散的,因此在求极值点时还要进行差分 化,可利用差分方程求解。 上述求得的极小点不都是顶点,有误识点,所以需要进行一些修正。二值化会使图 像变得粗糙,噪声增加,而且还有可能出现异常点,所以还要对前面的算法进行处理。 所以还要对前面的算法进行处理。出现的误点如图所示。图3—2中A顶点是正常点,和 原图对照B、C、D是异常点。 其中B、D点的特征是不属于需要识别的顶点,这类异常点可用函数求一阶和二阶 倒数来剔除。C类点特征是出现平顶点,在数值计算时会出现异常,不能『F确识别。对 C类点,可求出线段中点,在误差允许范围内可以将中点近似为顶点。下面将重点介绍 B、D类的异常点的剔除方法H1。




丌.






扫描二值化图像


求最大值,并剔除C类异常点


循环计算,剔除B,D-类异常点


标度变换,计算实际顶点肇标



r终


。I卜、)


图3—2异常点图

图3—3顶点识别流程图

设在前面求导取极小值和剔除C类异常点后的点有Ⅳ个,第i个顶点纵坐标值

为咒,计算出这Ⅳ个点的Y平均值歹。如果lYk—YI>瓦,,则k点剔除。其中‰是~个
误差阈值。依次考察各点,设剔除点有M个,则再对剩下的Ⅳ一M个点计算纵坐标 平均值,剔除异常点,如此循环直到不再出现异常点。经过对提取的各像素点进行 修正,剩下的点就是图像顶点。标度变换各点坐标,就取得顶点的图像测量在真实 图像中的实际位置坐标。顶点识别整个流程如图3—3所示。 图3—4所示的是二值化以后的图像及顶点识别的结果,对比实际图像,基本
26

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一致。

图3—4二值图像及顶点识别结果

3.4基于射影几何原理的三维信息恢复方法

根据图像求解物体的三维几何属性有两种常用方法:单目视觉方法和双目视觉方 法。

3.4.1单目视觉模拟方法
由于单幅图像上各点的灰度值反映了三维物体相应点上反射光的强度,由物理光学 和几何光学的分析表明,反射光的强度与物体表面的性质和物体表面的几何形状有直接 的联系。因此,可由单幅图像灰度来恢复三维物体几何形状,这就是单目视觉。但是, 根据图像中的灰度值,恢复相应表面的三维特性从本质上来说是一个约束不充分问题, 这一方法还比较脆弱。 根据射影几何学和视觉原理,静止的单目视觉是不能获得目标物体的深度信息,平 移光心可以获得关于目标点P更多的信息…’。


:一



—/ 竺)/ /
(a’.
0 ‘d



0’0

’(a,b)

多∥

尸(x’,Ez’) (X,Y,Z)









图3—5移动光心可以获得深度信息

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如图3—5所示,点P在视场内成像在点(口,6),再平移光心o N O’,此时点P在视 场内成像在点(at b’).列出方程
三:墨,墨:墨,z?:z+d 一=一.一=一./.=,.+



(3—7)
\o

l,



a’

解得:

Z:鱼,
a—a’

x:型望
f(a—a’)

(3—8)

点P到光心D的距离为:

(Z 2+x2 y胆=

(3—9)

通过平移光心得到了点P到视场光心的距离。

3.4.2双目视觉模拟方法
与单目视觉相比,双目视觉主要是利用几何原理实现三维信息恢复,受场景物理属 性干扰较小,因此,能较精确的恢复场景的三维信息。观察世界时,可以比较左右眼得 到的信息的差别来判断物体的相对深度,这是因为两只眼睛在视点上存在着一些差别, 这种现象称为双目视差。视觉神经会根据这种视差来判断物体的深度。对双目视差进行 模拟来实现三维信息恢复的过程,即为双目视觉模拟。可采用射影几何原理根据同一物 体的两幅图像生成物体上特征点的空间位置来模拟双目视觉。







图3—6双目立体视觉形成原理

通过如图3—6所示平行放置摄像机来模拟人类视觉空间定位问题:以摄像机光心
彳(彳,B分别模拟左右眼瞳孔)为原点,平面EC和DF分别为成像平面(模拟视网膜成 像平面),求任意点的空间坐标x,Y,z。 图3--7是小孔成像原理。在成像平面上形成同一场景在平行视角下的两幅图像,将 成像关系向垂直于成像平面的水平面投影,即图3—6和图3—7中的MHCE平面,日点

28

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为场景中尸点在水平面投影点,在像平面分别形成点C、点D,EC、FD的长度由像 素单位表示,设一常数K将像素单位转换成毫米单位。

图3—7小孔成像原理图

则如图3—6,由射影几何原理可知方程组(3—10):

IEC
由图3—7可得方程(3—11)



K{MH=AE×K}AM

03一.Lo)

1FD x叫NH=BF×K/BN

AE/AM=CQ/HP

(3—1 1)

其中,AE=BF为摄像机焦距,可通过已知空间位置的点通过摄像机定标求出。 MH—NH:MN,MN即两摄像机水平距离,其中MH、ⅣH、MN、AE等均为矢量, 右上为正。 由以上条件可解得:

MH=EC×MN/(EC—FD)
H点的空间z坐标为AM: AM=MH X AE/EC

(3—12)

通过图像处理可获得象素值EC、FD,由此求出日点空间水平位置MH,即X。

(3—13)

Y坐标的求法如[訇3--7,其中彳E、AM、CQ由已知条件可求出,由方程(3一11)

可求出胛即为Y坐标:
3.4.3交叉立体视觉模拟方法
平行视觉模拟方法虽然可以精确计算出场景中点的三维坐标,但由于摄像机是 在同一方向上拍摄,因此所获得的信息较少,可以恢复的三维信息也很有限。以射 影几何原理为基础,实现了交叉立体视觉模拟,即根据同一场景不同方向的两幅图 像获得场景的三维信息。由于图像拍摄方向不同,因此,所获得的信息比立体视觉

模拟要多得多,这有利于实现基于图像的三维重建。

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(a)

(b)

图3—8

交叉立体视觉原理图

如图3—8所示,获得同一场景不同角度的两幅图像,方法如下: 1)首先确定场景中适当点0,然后以D为顶点,取适当定长度,确定两点A、B, 使ZAOB为一适当定值: 2)将摄像机放置于A点,光轴方向与AO方向一致,记录摄像机光心离地面的高度, 拍摄场景; 3)将摄像机放置于B点,光轴方向与BO方向一致,高度不变,拍摄场景。 由此得到两幅图像;将成像关系向垂直于成像平面的水平面投影,即图3—7中的

MHCE平面,得到如图3—8所示的投影关系。
分析图3—8可得到方程组(3—14)。

1:tgZA 培(arctg MH_N鬲H g tcra- 5fi-gtBO 而J


培、

AM+Mo=A0 BN+NO=B0

M02+MH2:N02+Ⅳ:日2
EC×K AE×K

(3—14)

MH
FD×K NH

AM
BF×K BN

其中,ZAOB、AO、BO为已知,即拍摄时摄像机绕固定点的旋转角及拍摄点到

固定点的距离。MH、AM分别为x、Z坐标,EC、FD可对图像处理得到,彳E、时
即摄像机焦距,可通过已知空间点对摄像机定标求得。 方程组(3—14)可化简为方程组(3—15):
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MH×fBO一些丝1一NH×fAO一坐丝1

广÷瓦斋巴』1≥斋r里√:tgZAOB

(肛警心。一警)+阍×脚一
EC


c3州,

删2+f,AO一.AExMH]2:NH2+BO一.BFx NH]2 L
\ FD /

由方程组(3—15)可解得MH、NH,代入方程组(3—14)可解得AM.
其中,MH为Ⅳ点x坐标,AM为H点的z坐标,如图3—7及方程(3—11)即可 求得Y坐标值。 图3—8(a)是Ⅳ到OA、OB的垂点M、Ⅳ分别落在OA、OB内的情况,图3—8 (b)是M、Ⅳ两点都落在OA、OB延长线上的情况,对于M或Ⅳ任意一点都落在OA、 OB延长线上的情况,以及成像平面上的投影点在光心不同侧面的情况,以上方程组都 适用,推导过程省略。

3.5导线弧垂计算
经过上面的识别和运算,可以求出两悬点和导线最低点空间坐标, 设两悬点空间坐

标为A(x"Y.,z.)、B(x:,Y:,z:),导线最低点空间坐标为HG,,Y,,z,)
则过彳、B两点的空间直线为

,爿口:三玉:上丑:三丑
X2一xl

(3—16)

Y2一Yl



2一z1

过Ⅳ点的垂直于XOY平面的直线为

,:{肛屯

(3一17)

设,爿口、,2的交点为H’G。,Y。,z4),联立(3—16)、(3—17),得出H。点的坐标

X4

2 2

X3

y4

y3

(3—18)

z。:三丛(z2,)+zI
64一 \‘ ‘I,’‘ X2一Xl

所以,根据观测弧垂的定义,得出

刊驯啪I_l=J嚣(Z2一z1)蝎_J(3--19)

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第四章图像检测的软件实现

4.1编程环境及语言介绍

该软件设计是在Windows操作系统下, 可为BMP、JPG、PCX、DIB、
RLE、 ICO、

由LabWindows/CVI编程实现,图像格式 WFM和EMF。

4.1.1软件LabW i ndows/OV I简介
LabWindows/CVI是美国NI公司推出的基于C语言的软件开发平台,适用于自 动测试、自动控制、测试仪器通信、测试硬件控制和信号分析处理软件丌发。 LabWindows/CVI是为测试控制技术人员而开发的,主要适用于各种测试、控制、 故障分析及信息处理软件的开发,尤其是大型、复杂的测试软件,使用 LabWindows/CVI开发可以获得良好的测试性能。在国外,LabWindows/CVI最早应 用于航空航天的飞行器测试,现在已经广泛地应用于工业技术的各个领域。目前, 由于LabWindows/CVI开发工具的不断加强,新的软件丌发包和对软件组件的支持 能力的不断完善,新的软件开发包和对软件组件的支持能力的增强,使得丌发顶层 应用的能力也不断加强乜制。

4.1.2软件LabW i ndows/OV I的特点
LabWindows/CVI作为测试控制和信息处理领域的一个优秀的开发平台,从软 件开发的角度来看,具有以下一些特点:基于标准C语言,易于学习和掌握;可视 化、交互式的开发工具,标准Windows风格的操作界面;程序自动生成的能力,减 轻软件开发过程中代码编写的工作量;功能齐全的软件工具包(仪器控制、i/o控 制、通讯、数据处理等)。 相对于其他的开发工具(VC、VB、PB等)而言,LabWindows/CVI的优点是在 其硬件的控制和数据的处理能力上,而用户界面、数据库、网络应用的丌发能力不 及这些开发系统。但是,随着LabWindows/CVI的不断完善,以及对标准组件支持 能力的不断增强,其开发上层应用程序的能力将不断完善和加强。

4.1.3软件LabW i ndows/OV I的主要功能
LabWindows/CVI是基于C的集成软件开发环境:主要是针对测试和控制等相 关领域的软件开发、调试,具有以下功能:标准ANSI C程序的编辑、编译、连接 和调试;工程文件的管理;包含各类仪器控制软件包;包含全面的数据获取、分析
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和绘图显示的工具包;可以通过函数面板自动生成并调试软件包中相应功能函数, 实现代码的自动生成:便利的用户界面生成工具,各种用户界面资源的配置和管理; 仪器驱动器向导,可以快速地生成标准的虚拟仪器驱动软件;对外部模块的支持能 力;丰富的在线帮助。 LabWindows/CVI最重要的功能是其对硬件设备的控制能力和数据获取分析的 能力,这些功能体现在LabWindows/CVI丰富又全面的库函数上。 仪器控制和数据获取,包括以下的函数库:GPIB/GPIB488.2仪器控制库
(GPIB/GPIB488.2 Library);NI数据采集板公共的数据采集库(Data Acquisition

Library);数据采集板(DAQ)的高级I/O库(Easy

I/O for

NI—DAQ);RS一232

串行口通信I/O(RS一232 Library);标准VISA库(VISA Library);IVI控制库(IVI
Library)。

此外,还可以将各种仪器的驱动器扩展为一般函数库或作为一般仪器库使用。 数据分析和信号处理,包括以下函数库:格式化和标准输入/输出库(the Formatting
and I/O

Library):数据和信号分析库(Analysis Library);可选的高级数据分析库(the

optional Advanced Analysis Library)。

数据的显示是通过用户界面建立的虚拟仪器面板和人机交互界面, LabWindows/CVI提供了用户界面编程和虚拟仪器面板编程的用户界面函数库(the
User Interface Library)。

LabWindows/CVI也提供了网络编程、公共数据交换和COM组件编程的支付能 力,包括以下部分:动态数据交换【the
Dynamic Data

Exchange(DDE)Library】,只
Transmission Control Protocol

适合用于Windows操作系统;TCP函数库(the Library):X属性库(the 化支持库(the
X Protocol

Library),只适用于UNIX系统;ActiveX自动

ActiveX Automation

Library),只适用于Windows操作系统。

除了以上提供的一般函数库之外,LabWindows/CVI还提供了额外的工具包,以 提供对扩展的用户界面编程、数据库应用的支持能力

4.2图像处理的软件实现

IMAQ视觉库(IMAQ

Vision

Library)是LabWindows/CVI的用于发展机器视觉和科

学图像应用的C语言函数库,它可以较好的处理图像的三种种类:灰度、颜色和复杂图 像。科学领域和工业领域最通常的图像类型是8-bit的灰度图。IMAQ Vision也能获得并 且处理16一bit灰度图像,浮点图像,复杂图像:以及红绿蓝(RGB)颜色系统下的彩色 图像或色度、饱和度、亮度(HSL)格式下彩色图像。

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4.2.1图像低层处理的软件设计
变电站110KV3]闸的原始图像如图4一l所示:

图4一l刀闸断开、闭合状态原始图像

为了提高运行速度,从原始图像中剪切出主要包括刀闸的局部图像,如图4—2所 示,并分别作为参考值。

图4—2刀闸断开、闭合状态剪切图像

图4—3刀闸断开、闭合状态输入图像 在进行适当的亮度、对比度调节后,进行直方图增强,这里采用的是直方图均 衡化,图4—4就是均衡化以后的图像。

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图4—4刀闸断开、闭合状态直方图增强后的图像

图像平滑的目的是消除或尽量减少噪声的影响,改善图像质量,在上一章中,详细 介绍了图像平滑的各种方法,并比较了各自的特点,这里选用中值滤波来平滑图像。

图4—5刀闸断开、闭合状态中值滤波后图像

图像锐化的主要目的就是加强图像中的目标边界和图像细节。在上一章中,详细介 绍了图像锐化的各种方法,并比较了各自的特点,这里选用高斯一拉普拉斯算子来锐化 图像。


图4—6刀闸断开、闭合状态图像锐化后图像

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图4—7刀闸断开、闭合状态的二值图像

4.2.2刀闸断开、闭合状态的图像识别
把变电站lIOKV刀闸断丌、闭合状态的灰度图分别存储在图像参考库,待实际 的图像采集过来后,做图像检索并比较,从而判断刀闸的状态。 刀闸图像经过直方图增强、平滑去噪、边缘锐化等预处理后,所得图像如图4 —8所示。断开、闭合的灰度图如图4—9所示。刀闸断丌、闭合基准灰度图的统计 特性如图4一IO所示。

图4—8刀闸断开、闭合的基准图像









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100

150

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图4—9刀闸断开、闭合基准灰度图

华北电力_人学硕士学位论文

图4—10刀闸断开、闭合基准灰度图的统计特性

有上述图可以看出,刀闸断开、闭合图像象素值分布都在2—255之间,断开 图像的象素点数最大为13000,最小为12;闭合图像的象素点数最大为9000,最小 为6,利用两种情况的象素值与象素点数的差分平方来识别刀闸的断开、闭合。

4.2.3导线弧垂测量
按照交叉视觉模拟拍摄所得的图像,先要对其进行预处理以滤去干扰、噪声, 以提高信噪比,然后进行图像增强,边缘检测,图像二值化,再进行顶点识别。 原始图像如图4—11所示。

图4一11原始图像

对原始图像进行直方图增强、中值滤波去除噪声、高斯一拉普拉斯锐化等预处 理后,得到图4—12的图像。

图4—12预处理后的图像
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预处理后的图像进行Roberts边缘检测,所得图像如图4—13所示

图4—13 Roberts边缘检测后的图像

图4一14二值图像 按照第3章介绍的算法进行顶点识别,顶点识别的结果如下图4—15。

图4—15顶点识别结果

根据以上交叉立体视觉模拟原理,开发了交叉立体视觉三维信息恢复软件,软

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件界面如图4—16。

图4—16交叉立体视觉三维信息恢复工作界面

图中顶点与参考点的相对坐标为:』=270.00mm,Y=245.00mm,:=345.00mm,相对 坐标实测结果为:X=275
33mm,,=239 52mm,z=353.79mm

根据相对误差公式:5:IN'…-N]。100% Ⅳ’

(其中N?为测量值,N为真值)得出

误差分别为5,=1.9%,s。=2.3%,£.=2.5%。

同理,按照上述步骤可以计算出两悬点的实际坐标(‘…Y:。)、(x2,Y:,z:)分别为
f16.50,251.63,466 73)、(505.44,240.59,470_87),代入公式(3—19)得出观测弧垂厂’=115.14mm,

实际值为,=120.00ram,误差为£,=4

2%。

所得结果与实测结果在测量误差小于5%,基本满足要求。误差产生的原因主要有: 实验模型中使用到的测量工具精度不高,模型中部分的读数依赖人眼,存在误差.为了

解决这个问题,可以考虑在实际应用中引入辅助定标的工具,如GPS系统。

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结论与展望

本论文以110KV刀闸断开、闭合状态为例进行图像识别。样本图像采集后,经 过亮度、对比度调节,直方图增强,中值滤波,高斯一拉普拉斯锐化等预处理后, 再根据其特点,定位关键部位,提取相应的灰度特征,建立标准样本。待检验的实 际图像经预处理后,与标准样本图像进行特征比较,利用两种情况的象素值与象素 点数的差分平方来识别刀闸的断开、闭合,得出比较结果。并用habWindows/CVI编 程实现,具有较好的识别效果。论文还介绍了导线弧垂测量。对采集的图像进行直 方图增强、中值滤波去除噪声、高斯一拉普拉斯锐化等预处理后,再对图像进行 Roberts边缘检测、二值化图像,顶点识别,再利用交叉立体视觉模拟和小孔成像 原理,求出两个悬点及导线最低点空间坐标,计算得出导线垂弧,并用 habWindows/CVI编程实现。 由于该课题的实践性较强,受限于具体开发应用环境和本人的知识背景,尚有 不足之处,有待于在理论和实践的过程中进一步完善。如:图像预处理中选择的方 法都是基本且实用的算法,但是针对实际应用中不同的图像,效果会不同,如中值 滤波平滑噪声,就不适用于细节较多,尤其点、线、尖顶细节多的图像。故在实际 应用中,应根据实际情况加以选择、改进。本文建立的交叉视觉模拟方法,在实际 应用中必须借助辅助定标装置,如借助GPS定位系统和专业数码摄像,如何结合这 些装置来满足实际应用的需要,有待更进一步研究。图像处理对电力设备状态的检 测涉及范围广泛,本文所做的工作只是检测工作中的一部分,还有其他的内容(如 刀闸放电、导线缺陷等)需要做更进一步的研究。

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华北电力大学硕士学位论文

参考文献
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致谢

首先,我要向我的导师李宝树教授致以最真诚的感谢!感谢李老师在这两年多 的时间里对我的教导与培养。李老师亲切和善的教学态度、深厚渊博的知识体系、 耿直真诚的个性和严谨认真的科研作风都给我留下了十分深刻的印象。同时我也要 感谢电磁测量教研室赵书涛副教授对我始终如一的鼓励和帮助,赵老师勤恳严谨的

工作作风也是我学习的榜样。两位老师使我明白了如何做一个合格的科研工作者,
并将在我今后的人生路途上继续起着指导作用。本论文就是在导师李宝树教授和赵 书涛副教授的悉心指导下完成的。从选题到研究以及论文的最后完成,其中任何一 点成绩的取得都离不开两位老师的悉心关怀和点拨。在此向李老师和赵老师致以衷 心的感谢和崇高的敬意。 其次,在论文的研究过程中,还得到了梁贵书教授对我的鼓励和帮助,梁老师 令人如沐春风的教学态度、勤恳严谨的治学作风,一身正气的做人风格深深影响着 我。在此表示衷心的谢意! 在论文工作期间,也得到了实验室早的陶鹏、吴香、齐芳、徐志鸿、周继开、 赵东生等同学的大力支持和热心帮助。我的论文工作能够顺利完成与他们的帮助是 分不开的。 最后,感谢这么多年以来一直关爱我的父母亲,他们的无私奉献是我永远难以 报答的! 再一次真诚地感谢所有支持和帮助我的老师、朋友和家人。

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在学期间发表的学术论文和参加科研情况

[1]赵熹,李宝树.基于图像处理的电力设备状态检测,扬州大学学报?自然科 学版?研究生学术论坛(3),2005.

基于图像处理的电力设备状态检测
作者: 学位授予单位: 被引用次数: 赵熹 华北电力大学(保定) 1次

参考文献(5条) 1.龚超,罗毅,涂光瑜 计算机视觉技术及其在电力系统自动化中的应用[期刊论文]-电力系统自动化 2003(01) 2.孙凤杰,崔维新,张晋保,张旭东,肖学东 远程数字视频监控与图像识别技术在电力系统中的应用[期刊论文]-电网 技术 2005(05) 3.尹辉,诸昌钤 一种基于图象处理技术的几何参数测量系统[期刊论文]-计算机应用 1997(01) 4.罗亚波,陈定方 采用射影几何方法实现视觉模拟系统[期刊论文]-武汉理工大学学报 2002(08) 5.向光蓉,张旗,徐发淙 数字图像处理在顶点识别中的应用研究[期刊论文]-控制工程 2003(01)

本文读者也读过(9条) 1. 胡新华.李晓清.Hu Xinhua.Li Xiaoqing 利用激光测量技术测量建筑物倾斜角及中心的偏移[期刊论文]-电力建 设2000,21(6) 2. 黄新波.刘家兵.王向利.俞华玉 一种线路绝缘子污秽在线监测系统[期刊论文]-电力设备2004,5(4) 3. 赵书涛.李宝树.岳国义.苑津莎 电测仪表全自动校验系统的误差分析[会议论文]-2004 4. 杨友生.彭江华.YANG You-sheng.PENG Jiang-hua 输电线路导线最低点三维坐标观测方法[期刊论文]-地理空间 信息2005,3(2) 5. 祝晓辉 基于图像处理的电力设备识别方法研究[学位论文]2006 6. 赵书涛.李宝树.岳国义.苑津莎 电测仪表全自动校验系统的误差分析[期刊论文]-仪器仪表学报2004,25(z1) 7. 张日伟.程启诚.Zhang Riwei.Cheng Qicheng 运行中架空线路导线的弧垂校核方法探讨[期刊论文]-广东输电与 变电技术2010,12(6) 8. 赖斌 送电线路弧垂观测技术探讨[会议论文]-2007 9. 蔡建巍 架空线路杆塔倾斜的正确测量[期刊论文]-农村电工2004,12(6)

引用本文格式:赵熹 基于图像处理的电力设备状态检测[学位论文]硕士 2005


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