直升机巡检航拍图像中绝缘子图像的提取算法

提出了一种新的绝缘子图像提取算法,可用于直升机智能巡检图像中绝缘子图像的提取。该算法首先将航拍得到的高分辨率玻璃绝缘子彩色图像进行RGB到HSI彩色空间的转换;然后对HSI空间的S分量,采用基于遗传算法的最大熵阈值的方法进行图像分割;接着对分割后的图像用双结构级联滤波器滤除噪声;最后用连通区域方法将分割出的绝缘子串轮廓标识出来。算例结果表明:该算法能够从背景复杂的航拍图像中完整地提取绝缘子图像,有较高的工程应用价值。     

基于距离权值滤波的Hough变换直线提取

针对图像的滤波处理,本文给出了一种新的思路：在采用距离权值滤波算法时,对像素值按照四舍五入的方法取整,通过实验可知,此方法在解决图像处理速度方面是比较实用的。     

基于区域定位的绝缘子图像分割

按绝缘子颜色对图像进行分类,对其中颜色特性突出的蓝色绝缘子图像,结合倾斜校正和投影法区域定位,获得较小范围下的绝缘子图像,进而利用饱和度分量图像和最大类间方差法进行绝缘子的分割,得到的分割结果精确,绝缘子损坏部位突出,为后续的绝缘子故障判断提供了依据。     

基于霍夫变换和RANSAC算法的绝缘子定位方法

对绝缘子进行定位是实现其非接触式爬电距离测量的前提条件,为此本文依据绝缘子自身所具有的形态和分布特点,提出一种基于霍夫变换和RANSAC算法的绝缘子定位方法.首先利用Canny边缘检测获取绝缘子的边缘特征,并依赖其形似圆的特点结合霍夫圆变换进行检测;接着依据其在串中间距大体相等且串似直线的特点,利用修正的RANSAC算法提取圆心构成直线;最后遍历直线用红色矩形框对其进行有效定位.实验结果表明,本定位方法可对绝缘子进行有效定位,为绝缘子爬电距离的计算等后续研究提供了基础.     

基于改进RHT的SAR图像机场区域提取算法

星载合成孑L径雷达(SAR)图像信噪比低,由于相干斑噪声和非检测目标的干扰,在其中进行机场目标检测及区域提取难度较大.针对上述问题,提出一种星载SAR图像机场目标检测提取算法.对原始SAR图像进行curvelet阈值去噪处理,抑制相干斑噪声并突出低灰度区域;根据灰度分布进行Otsu最大类间差分割,初步划分感兴趣区域(ROI);通过加入了最小二乘修正的随机Hough变换(RHT)检测机场跑道;最后基于跑道上选取的种子点区域生长得到完整的机场区域.实验结果表明,提出的算法解决了星载SAR在解译方面的难点,有效检测出机场目标并提取相关区域,具有较高准确率和鲁棒性.     

基于模糊熵和模拟退火算法的双阈值图像分割

在火炮身管弯曲度测量系统中,为了能够从光靶图像中同时提取标定图案和激光光斑,提出了一种双阈值图像分割方法。结合模糊数学理论和最大模糊熵判据,把光靶图像中的像素灰度级分为黑、灰和亮3个模糊子集,用于畸变校正的标定图案的像素灰度级隶属于黑模糊子集,用于测量的激光光斑的像素灰度级隶属于亮模糊子集。使用模拟退火算法确定最优的模糊熵参数组合,降低了计算复杂度,并且最大模糊熵判据只含有4个模糊熵参数,减小了搜索空间。对光靶图像进行了双阈值分割实验,并与最大类间方差双阈值法进行了比较。实验结果表明,所提方法能够自动、有效地选取双阈值,分割效果优于最大类间方差双阈值法。     

基于改进Hough变换的雾中绝缘子裂纹检测与研究

鉴于航拍雾中绝缘子图像出现颜色失真与裂纹检测效果不理想的问题,采用了一种改进Hough变换对雾中绝缘子定位与裂纹检测方法。针对颜色失真的弊端,通过大气光强度与暗通道之差的绝对值改进透视率计算公式,使之改善蓝天、白云等光亮区域去雾后颜色失真的情况。对于绝缘子定位与裂纹检测的障碍,提出了椭圆圆心是此椭圆内外所有点中到边缘最大长度最小的点这一特征,快速计算出圆心以此降低Hough参数维度与计算量,实现绝缘子在图像中的定位。最后采用Hough空间中峰值检测与置零法相结合,解决传统Hough变换检测直线算法耗时久与准确率低的短板。通过设定阈值减少伪裂纹与过连接的产生,快速并准确的检测出裂纹。通过仿真实验验证,文中所提的改进Hough变换相比传统Hough变换对雾中绝缘子裂纹检测速率提升了1.4倍,准确率提高了5.5%。     

二维最大熵阈值优化的Canny算子的绝缘子边缘检测研究

为解决绝缘子航拍图像中边缘检测效果不佳的问题,文中提出了一种二维最大熵阈值优化的Canny算子对绝缘子边缘的检测法。首先对无人机航拍的绝缘子图像进行预处理,依次进行灰度化、对比度增强和图像去噪,然后针对传统Canny算子对绝缘子图像边缘提取的不足,提出其不足之处主要在于阈值的选取没有具体的计算方法,最后针对此缺点,提出对传统Canny算子中双阈值的获取方法进行改进,从信息论的角度出发,利用最大图像熵法,并从一维图像熵提升到二维图像熵,计算阈值。实验结果验证了文中所提出的利用二维最大熵阈值优化的Canny算子的优越性,能够有效地提取出航拍绝缘子图像上的边缘信息,为下一步裂纹检测的精确率提供保障。     

基于K-L变换的污秽绝缘子红外图像特征提取方法

利用K—L变换降低污秽绝缘子红外图像特征维数,得到3个独立主分量特征,该3维主分量包含了各原始特征分量的信息。通过主分量累积贡献率的大小,选取了原始污秽特征数据协方差矩阵的3个最大特征值对应的3维特征矢量构成正交变换阵,用于主分量特征提取。通过正交变换阵中各系数的大小,研究了各原始特征分量在各主分量特征中所占的比例。为比较K—L变换前后数据类间距离的变化,绘制了K—L变换前后特征数据分布的3维立体图。实验结果证明K—L变换在最大限度地保留原有信息的同时,降低了原始污秽特征数据的维数,减少了计算量,加大了数据的类间距离,提高了污秽数据分类的准确性。     

基于hough变换的角度检测和特征识别

hough变换是图像处理中直线检测的一种常用算法,但是标准hough变换运算量大,处理速度慢.本文针对具体实例对标准hough,动态广义hough的映射策略和时空指标作了深入研究,并在动态广义hough算法实现上作了一些改进.最后,利用hough变换和质心相结合的方法实现图像的特征识别.     

基于随机Hough变换的线路覆冰厚度图像识别技术

为了提高输电导线覆冰厚度的计算精度,提出了一种基于随机Hough变换计算输电导线覆冰厚度的方法。首先对导线的图像进行灰度处理,去除色调和色彩饱和度;然后利用Canny算子检测,对图像进行去噪和去除图像背景处理,只保留图像前景;再利用随机Hough变换和最小二乘法确定导线边缘直线;最后根据覆冰前后导线图像的像素来计算覆冰厚度。计算结果表明,该方法的计算精度比基于传统Hough变换的计算精度提升了14%,可以显著地提高输电线路覆冰厚度的监测精度和水平。     

基于半不变量及最大熵的概率谐波潮流算法

针对电力系统中谐波分布的不确定性,提出了一种结合半不变量、线性化谐波潮流方程以及最大熵模型的概率谐波潮流算法。首先,根据谐波电流的样本获取高阶矩和半不变量等数字特征,根据电网基础数据构建谐波潮流方程并在基准运行点处线性化,计算谐波电压数字特征,进而建立最大熵模型拟合其概率分布。所提方法具有计算量小、编程简单、结果客观准确等优点。最后,使用所提方法在4节点系统上与卷积法比较,以及在IEEE 57节点系统上与蒙特卡洛法比较,均验证了该方法的有效性。     

基于EMD时频熵的绝缘子泄漏电流特征量的研究

绝缘子的泄漏电流和绝缘子的健康状况密切相关,可以综合反映污秽程度、受潮程度、绝缘子承受电压以及绝缘子缺陷等因素。泄漏电流中含有丰富的绝缘子运行状况的信息,它的时频熵可以描述时频平面上频谱能量分布的均匀性。根据泄漏电流不同发展阶段时频熵的分布情况,提出用EMD方法得到的时频熵作为特征量对绝缘子健康状况进行评估和预测。通过实验,得到了随着RH变化的时频熵值。根据它的变化,可以得到绝缘子的污秽情况;同时将其与同等条件下的三次谐波与基波的幅值比进行对比,显示了它的合理性。     

小波变换模极大值消噪算法的研究

根据信号和噪声在小波变换下的不同特性,采用模极大值去噪的算法.其中包括Mallat交替投影算法和模极大值小波域去噪算法,Mallat交替投影算法是通过剔除那些幅度随尺度而减小的模极大值点,保留幅度尺度而增大的模极大值点,然后将剩余的模极大值利用模极大值重构算法来重建原始信号,达到滤波去噪的目的.而模极大值小波域算法是先用Adhoc算法求出信号的模极大值,再根据模极大值小波域的定义求出信号的模极大值小波域,从而得到信号的小波系数,然后逆变换得到信号.实验结果表明两种算法都具有很好的消噪效果.     

一种基于Hough变换的直角角点检测算法

直角角点检测在广泛的图像处理与机器视觉应用领域中具有重要性.提出了一个新的直角角点检测方法.原始图像经边缘检测后得到二值化边缘,将直角角点检测问题分解为一系列的模板匹配问题.应用了Hough变换来高效地解决模板匹配的问题,并在Hough变换中结合了边缘方向信息以减少检测出的虚假直角角点数量.在一个实际的图像数据库上进行了提出的方法与其他数种角点检测算法的对比实验.实验结果表明,与其他方法相比,提出的方法具有最高的直角角点检出率,而其整体性能(包括运行时间、检出率、虚假角点检测率)也具有优势.     

基于霍夫变换的铭牌OCR图像旋转矫正方法

在对互感器铭牌图像进行扫描输入时,铭牌图像或多或少会出现一定程度的倾斜,这种图像的倾斜最终会导致其字符识别准确率下降。针对此问题提出一种基于霍夫变换获取图像倾斜角度,进而通过图像旋转矫正提高光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)准确率的方法:首先对原始图像进行二值化,进而获得铭牌的轮廓,再采用基于霍夫变换的方法获得铭牌中的水平线段,通过计算得到线段的水平倾斜角,利用此倾角对图像进行还原。实验结果表明,该方法能快速地计算图像的倾斜角度,提高了OCR识别准确率且准确率可达95%以上。