[發明專利]一種基于水滴偏移距離的復合絕緣子憎水性等級判定方法

有效

• 申請號: 201910072637.4
• 申請日: 2019-01-25
• 公開（公告）號: CN109801283B
• 公開（公告）日: 2023-03-14
• 發明（設計）人: 黃新波;聶婷婷;張燁;伍逸群
• 申請（專利權）人: 西安工程大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G01N13/00
• 代理公司: 西安弘理專利事務所 61214
• 代理人: 韓玙

1.一種基于水滴偏移距離的復合絕緣子憎水性等級判定方法，其特征在于，具體按照以下步驟實施：

步驟1、獲取有水珠的硅橡膠絕緣子原始彩色圖像；

步驟2、對步驟1獲得的彩色圖像進行灰度化處理、圖像濾波處理，以提高圖像的對比度，去除圖像干擾噪聲；

所述步驟2具體如下：

步驟2.1、圖像灰度化處理，灰度化公式為：

Y＝0.299R+0.587G+0.114B (1)

其中，Y是根據R、G、B顏色分量以及顏色編碼方法YUV中亮度信號Y之間的關系算出的亮度，R、G、B分別表示紅色、綠色、藍色分量；

步驟2.2、采用高斯濾波器對經步驟2.1進行灰度化處理后的圖像消除噪聲的干擾，通過求取模板內每個像素的高斯函數值，利用每個像素的高斯函數值作為每個灰度值的權值，進行加權平均；

高斯函數定義公式具體如下：

式中，(i,j)表示步驟2.1得到圖像的某個像素的位置，用參數σ的系統默認值表示高斯濾波器的寬度，g(i,j)表示某個像素濾波之后的高斯函數值；

步驟3、通過建立基于統計間隙隸屬度函數和關聯嫡系數分類判定的圖像模糊邊緣檢測模型，對步驟2獲得的圖像采用Gap模型進行憎水性圖像邊緣檢測，獲取水珠或水跡的輪廓；

所述步驟3具體如下：

Gap模型如下：

設G＝[Gap(X,Y)]_M×N表示大小為M×N的Gap平面，Gap值變化范圍為0到L-1，其一維直方圖h_g(i)表示平面上Gap值的分布情況，其中，i＝1,2,...,L-1；

假設以t為界限，將步驟2得到的圖像劃分為邊緣與平滑區域兩類像素，且均符合正態分布，采用高斯分布函數進行描述，設圖像的邊緣為E＝{1,2,...,t}，圖像的平滑區域為B＝{t+1,t+2,...,L-1}，則圖像的邊緣類概率分布p_i和平滑類概率分布q_i各自均值和方差分別為：

式(3)和(4)中，μ_E(t)表示步驟2得到的圖像邊緣處的均值，μ_B(t)表示步驟2得到的圖像平滑區域的均值，σ_E²(t)表示步驟2得到的圖像邊緣處的方差，σ_B²(t)表示步驟2得到的圖像平滑區域的方差；

假設邊緣類和平滑類均符合正態分布，可以采用高斯分布函數來描述：

而邊緣和平滑區域兩個概率分布的關聯熵系數r_g(E；B)為：

式中，H(E)表示步驟2得到的圖像邊緣E處的熵，H_B(E)表示概率p_i本身定義的熵；

由信息論中的香農輔助定理知：0r_g(E；B)1；

步驟2得到的圖像f(x,y)的邊緣點即圖像G＝[Gap(X,Y)]_M×N在關聯熵系數上取得極值的點，故由關聯熵系數確定邊緣隸屬度分類，邊緣隸屬度函數μ(x,y)大于圖像最大關聯熵系數的象素點，被認定為圖像的邊緣；

通過上述分析，基于統計間隙隸屬度函數和關聯熵系數判別的圖像模糊邊緣檢測模型：

Medge(x,y)＝{(x,y)μ(x,y)≥λ} (7)

其中，

由式(7)可見關聯熵系數給出了邊緣區域與平滑區域分類的范圍，利用最大隸屬度原則判斷，如果統計間隙邊緣隸屬度大于關聯熵系數判別值，則被認為是邊界；反之將認為是平滑區域；

步驟4、對步驟3得到的水滴輪廓區域進行圓形擬合，然后采用Blob分析方法對水珠目標二值圖像進行處理，得到各水珠位置信息，獲取傘裙偏移前后水滴的移動距離，進而判斷硅橡膠復合絕緣子的憎水性等級，當偏移距離越小表示硅橡膠復合絕緣子憎水性越好，偏移距離越大表示硅橡膠復合絕緣子憎水性越差。