[發明專利]復雜條件下的配電房異常狀態圖像識別方法

在審

• 申請號: 201810114310.4
• 申請日: 2018-02-05
• 公開（公告）號: CN108335294A
• 公開（公告）日: 2018-07-27
• 發明（設計）人: 楊鳳生;王林波;蔡廣林;熊波;王冕;周海;曾惜;王宏遠;楊琦岑
• 申請（專利權）人: 貴州電網有限責任公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/194;G06T5/30;G06T5/00
• 代理公司: 貴陽中新專利商標事務所 52100
• 代理人: 李亮;程新敏

1.一種復雜條件下的配電房異常狀態圖像識別方法，其特征在于,包括以下步驟：

1)步驟001)圖像輸入：輸入通過視頻監測系統采集的配電房數字化圖像；

步驟100)圖像預處理：對采集輸入的配電房圖像進行色彩空間變化、灰值化圖像增強和濾波消噪，提升圖像灰度級和圖像對比度；

步驟200)圖像分割：通過邊緣檢測技術對經過預處理的配電房圖像進行前景提取，前景提取的步驟包括：

步驟210)邊緣檢測：采用Ratio算子對配電房圖像進行邊緣檢測，生成二值化圖像，完成配電房前景提取；

步驟220)數學形態增強：根據配電房特征構建結構元素，進行先膨脹后腐蝕的閉運算，對邊緣檢測提取的二值圖像進行細化，濾除復雜條件下圖像分割引入的細小干擾噪聲，增強圖像；

步驟230)區域特征消噪：采用了區域標記法將圖像中的連通區域進行分割，然后遍歷所有區域，計算區域像素面積，區域像素面積小于設定閥值的則判定為噪聲區域，將該噪聲區域消除；同時，使用區域橢圓模型來對二值圖像的方向性和形狀特征進行識別，當連通區域的離心率小于閥值則消除；否則保留相應的區域，直至圖像遍歷完畢，獲得分割后提取的前景圖像；

步驟300)圖像識別：對完成分割后提取的前景圖像進行圖像運算，通過與模板圖像對比，識別出配電房異常，其具體步驟如下：

首先輸入經過邊緣檢測和圖像過濾、消噪后獲得的前景二值圖像，與配電房的模板二值圖像進行匹配，對齊兩幅圖像的像素位置，對于存在偏差的通過像素位移對齊，提高圖像二值矩陣運算結果的準確率；

然后，將配電房監視圖像和模板圖像進行二值矩陣與或運算，當運算結果完整圖像區域像素面積大于閥值，則判斷配電房狀態異常；

當識別存在異常后，需要對異常位置進行定位并對異常進行區域顯式標記，首先將上步與或運算結果生成的二值圖像進行通過區域生長算法完成區域分析，當區域像素面積增長很小或停止增長是標記該區域，該區域即配電房異常狀態區域，定位完成后，在區域邊界生成邊界像素對異常進行顯式標記；

步驟400)結果輸出：對識別結果為異常的配電房圖像中的異常位置進行定位并以顯式方式標記并輸出。

2.根據權利要求1所述的復雜條件下的配電房異常狀態圖像識別方法，其特征在于：所述的步驟100)的具體處理過程如下：

步驟110)所述的色彩空間變換是：將配電房彩色圖片RGB顏色空間中三個顏色分量分散在三個通道上，并根據色值映射關系分別變換為灰度二維空間的灰度值，最終生成配電房灰度級圖像；

步驟120)所述的灰值化圖像增強是：對比直方圖均衡化增強算法，采用了基于模糊數學模型的增強算法對步驟110)獲得的配電房數字灰度圖像增強,改進了隸屬度函數,使其滿足在過渡點處隸屬度為0.5，并使用Otsu方法選擇過波點，獲得增強的配電房圖；

步驟130)所述的濾波消噪是：采用了二維中值濾波算法，對步驟120)中獲得的增強的配電房圖像進行高效的中值濾波，消除圖像噪聲，完成對圖像的預處理。