[發明專利]一種絕緣子串紅外圖像自動識別方法

有效

• 申請號: 201310098598.8
• 申請日: 2013-03-26
• 公開（公告）號: CN103136531A
• 公開（公告）日: 2013-06-05
• 發明（設計）人: 趙振兵;董保國;王樂
• 申請（專利權）人: 華北電力大學（保定）
• 主分類號: G06K9/54
• 分類號: G06K9/54;G06K9/46
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司 11246
• 代理人: 陳波

技術領域

本發明屬于輸變電設備運行狀態檢修領域，尤其涉及一種絕緣子串紅外圖像自動識別方法。

背景技術

絕緣子串的安全運行直接影響電網的安全可靠性，因此絕緣子串的狀態監控非常必要。由于絕緣子串的諸多故障都以溫度異常表現出來，因此應用紅外熱成像儀可以檢測其內部或外部缺陷。但只有在紅外熱圖像上識別出絕緣子串，才有可能對其定量診斷，另外由于與絕緣子串相連的其他設備(如引流線夾等)的溫度相對于絕緣子串較高，故障診斷中極易將它們誤判為故障，因此，實現絕緣子串的識別是實現絕緣子串故障診斷的前提。

目前，僅有一些絕緣子串紅外圖像識別的初步研究，并且很多是在實驗室環境下進行的，并沒有考慮視角和背景等因素，因此研究實際監控系統中絕緣子串紅外圖像的自動識別方法具有非常重要的實用價值。

由于SIFT(Scale?Invariant?Feature?Transform，尺度不變特征變換)算法在目標發生平移、旋轉、縮放、亮度變化、部分遮擋、視角變換時都能取得較好的識別效果，故本發明采用SIFT算法識別紅外監測圖像中的絕緣子串。

發明內容

針對背景技術中提到的現有絕緣子串紅外圖像識別方法大都是在實驗室環境下研究的，很難滿足現場工程實際需要的問題，本發明提出了一種絕緣子串紅外圖像自動識別方法。

一種絕緣子串紅外圖像自動識別方法，其特征在于，所述方法具體包括以下步驟：

步驟1：首先分別對絕緣子串紅外監測圖像和絕緣子串紅外模板圖像進行預處理；

步驟2：利用尺度不變特征變換SIFT算法分別對絕緣子串紅外監測圖像和絕緣子串紅外模板圖像進行特征點提取和特征描述，生成描述向量；

步驟3：采用歐式距離和最近鄰距離比率的匹配策略對絕緣子串紅外監測圖像和絕緣子串紅外模板圖像所生成的描述向量進行特征匹配；并將匹配成功的特征點作為候選匹配特征點，記絕緣子串紅外模板圖像中的候選匹配特征點集為E₁，絕緣子串紅外監測圖像中的候選匹配特征點集為E₂，且E₁和E₂中的點一一對應；

步驟4：用RANSAC隨機抽樣一致性算法消除E₁和E₂中的錯誤匹配特征點對，令其操作后絕緣子串紅外模板圖像和絕緣子串紅外監測圖像的匹配特征點集分別為E₁'和E₂'，且E₁'和E₂'中的點一一對應；

步驟5：由于絕緣子串紅外模板圖像與絕緣子串紅外監測圖像之間存在縮放、平移和旋轉，且E₁'與仿射變換矩陣H的積為E₂'即E₁'×H=E₂'，因此通過矩陣的逆運算得到相對于絕緣子串紅外監測圖像的絕緣子串紅外模板圖像的仿射變換矩陣H；

步驟6：對絕緣子串紅外模板圖像與仿射變換矩陣H相乘進行仿射變換，得到絕緣子串紅外模板圖像在絕緣子串紅外監測圖像的中的位置，并利用位置的邊界在監測圖像中得到絕緣子串的識別區域；

步驟7：利用邊緣檢測方法對絕緣子串紅外模板圖像中的絕緣子邊緣進行檢測，得到邊緣點的坐標；

步驟8：在絕緣子串紅外監測圖像的絕緣子串的識別區域內，將步驟7得到的邊緣點通過仿射變換，標示在絕緣子串紅外監測圖像中，完成絕緣子串紅外圖像的自動識別。

所述預處理的過程為：

步驟101：分別對絕緣子串紅外監測圖像和絕緣子串紅外模板圖像灰度化；

步驟102：利用形態學上的開運算分別對絕緣子串紅外監測圖像和絕緣子串紅外模板圖像先腐蝕再膨脹完成去噪；

步驟103：對絕緣子串紅外監測圖像和絕緣子串紅外模板圖像進行對比度增強操作。

所述利用尺度不變特征變換SIFT算法分別對絕緣子串紅外監測圖像和絕緣子串紅外模板圖像進行特征點提取和特征描述，生成描述向量的過程為：

步驟201：利用尺度不變特征變換SIFT算法分別對絕緣子串紅外監測圖像和絕緣子串紅外模板圖像進行高斯差分算子DOG運算檢測局部極值點，并去除噪聲和邊緣得到特征點；

步驟202：利用特征點鄰域像素的梯度方向分布特性為每個特征點指定方向參數，實現特征點方向分配；

步驟203：采用128維向量對特征點進行描述，生成描述向量。