[發(fā)明專利]一種基于聚合多通道特征對(duì)圖像中輸電線路桿塔進(jìn)行檢測(cè)的方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610179565.X
• 申請(qǐng)日: 2016-03-25
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN105787470A
• 公開(kāi)（公告）日: 2016-07-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 柳升龍;韓冰;王孝余;耿振偉;張彤;尚方
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 黑龍江省電力科學(xué)研究院;國(guó)家電網(wǎng)公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標(biāo)事務(wù)所 23109
• 代理人: 楊立超

1.一種基于聚合多通道特征對(duì)圖像中輸電線路桿塔進(jìn)行檢測(cè)的方法，其特征在于： 一種基于聚合多通道特征對(duì)圖像中輸電線路桿塔進(jìn)行檢測(cè)的方法具體是按照以下步驟進(jìn)行 的：

步驟一、圖像預(yù)處理；采用伽馬變換對(duì)原始圖像校正，得到校正后的圖像；

步驟二、提取校正后圖像中的每個(gè)單元的6個(gè)通道的梯度方向直方圖、1個(gè)通道的梯 度幅值特征以及LUV三通道特征聚合為10通道的特征矢量；根據(jù)10通道的特征矢量計(jì)算 得到W×H的圖像區(qū)域的N維聚合通道特征；其中，W為校正圖像的寬，H為校正圖像的 高；

步驟三、將圖像的N維聚合通道特征作為集成決策樹(shù)分類器的輸入；進(jìn)行Adaboost 分類器訓(xùn)練得到最終的分類器；

步驟四、利用步驟三得到的最終的分類器檢測(cè)定位校正后的圖像中桿塔目標(biāo)區(qū)域；

步驟四一、采用M個(gè)尺度計(jì)算M層特征金子塔；校正后圖像I在尺度s的通道特征 f(I,s)和校正后圖像I在原始尺度的通道特征f(I,0)有如下近似關(guān)系：

f(I,s)＝f(I,0)e^-λs

其中，f(·)為特征，e自然指數(shù)；λ尺度換算系數(shù)；

根據(jù)上述關(guān)系，跳躍計(jì)算M個(gè)尺度中幾個(gè)尺度的通道特征，其余尺度的特征通過(guò)鄰 近尺度根據(jù)上述比例關(guān)系插值得到，從而得到M層特征金子塔；

步驟四二、對(duì)步驟四一得到的M層特征金字塔進(jìn)行滑動(dòng)窗口檢測(cè)得到目標(biāo)區(qū)域；

步驟四三、將目標(biāo)區(qū)域中的每個(gè)窗口的相鄰窗口進(jìn)行非極大抑制得到桿塔目標(biāo)；

步驟四四、輸出桿塔目標(biāo)區(qū)域。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于聚合多通道特征對(duì)圖像中輸電線路桿塔進(jìn)行檢測(cè)的方 法，其特征在于：步驟二所述的提取LUV三通道特征具體為：將校正后的圖像像素的RGB 顏色值轉(zhuǎn)換為L(zhǎng)UV值，其中，L表示亮度，U和V表示色度。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述一種基于聚合多通道特征對(duì)圖像中輸電線路桿塔進(jìn)行檢測(cè)的 方法，其特征在于：步驟二中得到W×H的圖像區(qū)域的N維聚合通道特征具體過(guò)程為：

步驟二一、計(jì)算校正后圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)(x,y)的梯度幅值G(x,y)和梯度方向 θ(x,y)；

計(jì)算主要分為水平梯度和垂直梯，以I(x,y)表示校正后的圖像梯度幅值通道中某一通 道中像素點(diǎn)(x,y)處的顏色值，(x,y)的梯度幅值G(x,y)處的水平方向梯度記為G_x(x,y)， 垂直方向梯度記G_y(x,y)，梯度計(jì)算公式如下：

G_x(x,y)＝I(x+1,y)-I(x-1,y)

G_y(x,y)＝I(x,y+1)-I(x,y-1)

則(x,y)處的梯度幅值G(x,y)和梯度方向θ(x,y)計(jì)算公式為：

G(x,y)=Gx(x,y)2+Gy(x,y)2]]>

θ(x,y)=tan-1(Gy(x,y)Gx(x,y))]]>

步驟二二、將梯度方向0～180°量化為6個(gè)區(qū)間，根據(jù)每個(gè)像素(x,y)的梯度方向θ(x,y) 所屬的6個(gè)區(qū)間統(tǒng)計(jì)校正后圖像的6個(gè)通道的梯度方向直方圖；其中，每個(gè)像素(x,y)為4 ×4的窗口；量化為6個(gè)區(qū)間中第一個(gè)區(qū)間為0°～30°，第二個(gè)區(qū)間為0°～60°，第三個(gè) 區(qū)間為60°～90°；第四個(gè)區(qū)間為90°～120°，第五個(gè)區(qū)間為120°～150°，第六個(gè)區(qū)間 為150°～180°；

步驟二三、對(duì)每個(gè)單元即4×4窗口內(nèi)所有像素的梯度幅值進(jìn)行平均得到1個(gè)通道的 梯度幅值特征；分別將LUV求平均,根據(jù)L、U和V的均值得到三個(gè)通道的LUV特征；

步驟二四、將提取校正后圖像的6個(gè)通道的梯度方向直方圖、1個(gè)通道的梯度幅值特 征以及LUV三通道特征聚合為一個(gè)單元的10通道的特征矢量；

步驟二五、對(duì)于W×H的圖像區(qū)域，得到N維通道特征：

N＝W/4×H/4×10。