[發明專利]基于紋理的輸電線路設備特征提取方法

無效

• 申請號: 200910100167.4
• 申請日: 2009-07-02
• 公開（公告）號: CN101593274A
• 公開（公告）日: 2009-12-02
• 發明（設計）人: 張揚;陳舫明;龔堅剛;安居白;張新野;李春庚
• 申請（專利權）人: 浙江省電力公司;紹興電力局;大連海事大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;H02G1/00
• 代理公司: 紹興市越興專利事務所
• 代理人: 蔣衛東

技術領域

本發明涉及輸電線設備特征提取，尤其涉及輸電線設備紋理特征的提取。

背景技術

紋理又稱結構，反映的是亮度(灰度)的空間變化情況，它有三個主要標志：首先是它具有某種局部的序列性并在比該序列更大的區域內不斷重復；其次，序列是由基本部分非隨機排列組成的；最后，各部分大致都是均勻的統一體，在紋理區域內的任何地方都有大致相同的結構尺寸。這個序列的基本部分通常被稱為紋理基元。因此可以認為紋理是由紋理基元按照某種確定性的規律或者某種統計規律排列組成的，前者稱為確定性紋理，后者稱為隨機性紋理。高壓輸電線及部件圖像中的紋理既有確定紋理，又有隨機性紋理。

圖像的紋理有細微紋理、中等紋理和宏觀紋理三級尺度：

(1)細微紋理是以分辨單元為尺度表示的空間色調變化，與分辨單元的大小和分辨單元內的獨立樣本數多少有關。因此這是一種固有的紋理特征，具有隨機特征。這與另外兩種空間有機分布的紋理不同，一般不能根據它來識別面目標的類型。

(2)中等紋理實際是細微紋理的包絡，它是由同一種目標的若干分辨單元空間排列的不均勻性，以及不同目標的細微紋理所占分辨單元的個數形成的，即以多個分辨單元為尺度來表示空間色調變化。中等紋理是借以辨別面目標的重要信息之一，也是識別目標的主要依據。

(3)宏觀紋理實際就是地形結構。它反映高壓輸電線圖像的背景，是地形地貌的結構特征。

紋理作為一種區域特征，是對于圖像各像元之間空間分布的一種描述。由于紋理能充分利用圖像信息，無論從理論上或常識出發它都可以成為描述與識別圖像的重要依據，與其它圖像特征相比，它能更好地兼顧圖像宏觀性質與細微結構兩個方面，因此紋理成為目標識別需要提取的重要特征。計算紋理要選擇一個窗口，僅一個點是沒有紋理而言的，所以紋理是二維的。

紋理分析方法基本上可分為統計方法、結構方法和譜方法三大類。統計方法主要描述紋理單元或局部模式隨機分布和空間統計特征，其結構性用圖像中紋理單元的空間頻率或密度來度量，如灰度共生矩陣紋理分析方法、隨機場模型法；結構方法主要描述紋理單元及其周期性排列的空間幾何特征和排列規則，如形態學、圖論、拓撲等方法；譜方法是建立在多尺度分析與時頻分析基礎之上的紋理分析方法，如Gabor變換、小波變換、分形學等。

灰度共生矩陣紋理分析方法可以描述影像各像元灰度的空間分布和結構特征，它作為傳統的影像紋理分析方法已廣泛應用于數字圖像處理的許多領域，尤其是利用影像紋理特征值所表征的圖像空間結構信息來改善遙感圖像的地學目標分類效果。

基于灰度共生矩陣的紋理分析方法：一幅圖像或圖像上某一個子區域的灰度共生矩陣(Gray?Level?Co-occurrence?Matrix)描述的是以一定距離d和一定角度θ分開的兩個像元，灰度值一個為i，一個為j(i?j＝0，1，…，N；N為所考查圖像區域內灰度的最大值)的概率P_δ(i，j)。θ可取0°、45°、90°、135°，表示兩個像元分開的角度。灰度共生矩陣是一個N×N的方陣，圖像紋理特征表示的是由灰度共生矩陣計算出來的一系列特征量來表達，這些特征量主要分為：

基于統計的特征：均值，變化量，角二階矩(能量)

表達可視紋理的特征：局部平穩，對比度(慣性矩)，非相似性

基于信息理論的特征：熵

基于相關度的特征：相關性

(1)均值(Mean)MEA=Σi=1NΣj=1Ni·Pδ(i,j)]]>

局部窗口內灰度的均值。