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[發明專利]無參考圖像的變電設備紅外熱像圖質量評價方法及裝置在審

專利信息
申請號: 201610915661.6 申請日: 2016-10-20
公開(公告)號: CN106651834A 公開(公告)日: 2017-05-10
發明(設計)人: 林穎;郭志紅;王夢琳;賴百勝;龔小謹;朱文兵;李程啟;馬艷;耿玉杰;楊祎;白德盟;張皓;王斌;李娜;朱梅 申請(專利權)人: 國網山東省電力公司電力科學研究院;浙江大學;國家電網公司
主分類號: G06T7/00 分類號: G06T7/00;G06T7/136
代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司37221 代理人: 趙妍
地址: 250002 山東*** 國省代碼: 山東;37
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摘要:
搜索關鍵詞: 參考 圖像 變電 設備 紅外 熱像圖 質量 評價 方法 裝置
【權利要求書】:

1.一種無參考圖像的變電設備紅外熱像圖質量評價方法,其特征在于,包括:

步驟1:預設衡量圖像質量的若干個指標,分別計算圖像質量的各個指標相對應的質量評價特征,得到變電設備紅外熱像圖的特征向量;

步驟2:獲取變電設備紅外熱像圖形成訓練集,將訓練集劃分為至少兩個質量等級;

步驟3:提取訓練集中各個樣本的特征向量并輸入至支持向量機進行訓練,得到具有質量分類體系的分類器模型;

步驟4:計算待評價變電設備紅外熱像圖的特征向量并輸入至分類器模型,最后輸出待評價變電設備紅外熱像圖相對應的質量等級。

2.如權利要求1所述的一種無參考圖像的變電設備紅外熱像圖質量評價方法,其特征在于,衡量圖像質量的指標包括:圖像的一維熵、圖像的二維熵、圖像清晰度、目標設備中心度和圖像結構信息。

3.如權利要求2所述的一種無參考圖像的變電設備紅外熱像圖質量評價方法,其特征在于,計算圖像清晰度相對應的質量評價特征的過程為:

首先對變電設備紅外熱像圖進行灰度化處理,得到灰度圖像I;

再將灰度圖像I與拉普拉斯算子進行卷積,所得結果求絕對值,得到梯度圖像;

最后對所得梯度圖像的灰度求方差,作為圖像清晰度相對應的質量評價特征。

4.如權利要求2所述的一種無參考圖像的變電設備紅外熱像圖質量評價方法,其特征在于,計算目標設備中心度相對應的質量評價特征的過程為:

通過otsu二值化分割方法對灰度圖像進行二值化分割,得到多個二值化區域,提取有效大小中離圖像中心的區域作為中心區域;

求取中心區域的區域面積與圖像的面積的商,作為目標設備中心度相對應的質量評價特征。

5.如權利要求2所述的一種無參考圖像的變電設備紅外熱像圖質量評價方法,其特征在于,計算圖像結構信息相對應的質量評價特征的過程為:

先構造原始紅外熱像圖的參考圖像,再計算原始紅外熱像圖與參考圖像的結構相似度,構建3維描述特征,得到圖像結構信息相對應的質量評價特征。

6.一種無參考圖像的變電設備紅外熱像圖質量評價裝置,其特征在于,包括:

特征向量計算模塊,預設衡量圖像質量的若干個指標,分別計算圖像質量的各個指標相對應的質量評價特征,得到變電設備紅外熱像圖的特征向量;

樣本集獲取模塊,其用于獲取變電設備紅外熱像圖形成訓練集,將訓練集劃分為至少兩個質量等級;

分類器模塊獲取模塊,其用于提取訓練集中各個樣本的特征向量并輸入至支持向量機進行訓練,得到具有質量分類體系的分類器模型;

質量等級輸出模塊,其用于計算待評價變電設備紅外熱像圖的特征向量并輸入至分類器模型,最后輸出待評價變電設備紅外熱像圖相對應的質量等級。

7.如權利要求6所述的一種無參考圖像的變電設備紅外熱像圖質量評價裝置,其特征在于,衡量圖像質量的指標包括:圖像的一維熵、圖像的二維熵、圖像清晰度、目標設備中心度和圖像結構信息。

8.如權利要求7所述的一種無參考圖像的變電設備紅外熱像圖質量評價裝置,其特征在于,所述特征向量計算模塊包括圖像清晰度特征計算模塊,其用于:

首先對變電設備紅外熱像圖進行灰度化處理,得到灰度圖像I;

再將灰度圖像I與拉普拉斯算子進行卷積,所得結果求絕對值,得到梯度圖像;

最后對所得梯度圖像的灰度求方差,作為圖像清晰度相對應的質量評價特征。

9.如權利要求7所述的一種無參考圖像的變電設備紅外熱像圖質量評價裝置,其特征在于,所述特征向量計算模塊包括目標設備中心度特征計算模塊,其用于:

通過otsu二值化分割方法對灰度圖像進行二值化分割,得到多個二值化區域,提取有效大小中離圖像中心的區域作為中心區域;

求取中心區域的區域面積與圖像的面積的商,作為目標設備中心度相對應的質量評價特征。

10.一種無參考圖像的變電設備紅外熱像圖質量評價裝置,其特征在于,包括處理器,所述處理器被配置為:

預設衡量圖像質量的若干個指標,分別計算圖像質量的各個指標相對應的質量評價特征,得到變電設備紅外熱像圖的特征向量;

獲取變電設備紅外熱像圖形成訓練集,將訓練集劃分為至少兩個質量等級;

提取訓練集中各個樣本的特征向量并輸入至支持向量機進行訓練,得到具有質量分類體系的分類器模型;

計算待評價變電設備紅外熱像圖的特征向量并輸入至分類器模型,最后輸出待評價變電設備紅外熱像圖相對應的質量等級。

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