[發明專利]一種變電站設備巡檢圖像全景重建方法

在審

• 申請號: 202010624342.6
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111861866A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 吳啟瑞;羅漢武;李文震;彭仲晗;鄧建鋼;秦若鋒;張海龍;陳凱;谷凱凱;胡錦亮;陳師寬;張小明;王延偉;張輝
• 申請（專利權）人: 國網電力科學研究院武漢南瑞有限責任公司;國網內蒙古東部電力有限公司
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00;G06T3/40;G06T5/50;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 武漢開元知識產權代理有限公司 42104
• 代理人: 潘杰

本發明公開了一種變電站設備巡檢圖像全景重建方法。該方法首先采用改進的SURF特征檢測算法對采集的變電設備巡檢圖像進行特征提取；然后對提取出的特征點進行特征匹配；接著對圖像進行空間轉換，利用RANSAC算法將特征空間的參數模型代入對應圖像的特征匹配信息對模型進行求解，從而將圖像通過轉換模型轉換到待配準圖像的空間坐標上；最后進行圖像融合，得到高保真度的全景圖像。本發明能實現對變電站設備巡檢圖像的全景重建，克服圖像拍攝過程中距離、旋轉、角度、遮擋、對光等因素的影響。本方法使用了基于特征的圖像配準方法，具備魯棒性強的特點，針對變電站設備結構復雜、外觀特征豐富的特點，仍有很好的匹配重建結果。

技術領域

本發明涉及到變電站設備巡檢領域，具體是一種變電站設備巡檢圖像全景重建方法。

背景技術

為了實現變電站主要電力設備的日常管理，保障電力系統安全可靠運行，各變電站每天通過人工巡檢、在線監測裝置、巡檢機器人收集到各類設備的巡檢圖像。但由于變電站所處位置地形復雜、變電站內設備繁多、遮擋嚴重，導致巡檢過程受距離、旋轉、角度、遮擋、對光等因素影響，大量圖像無法完全呈現設備的全景信息。因此，利用圖像全景重建技術對圖像進行融合非常必要。這種重建方法針對變電站設備結構與外觀的特點，采用了改進的SURF(加速穩健特征)檢測算法對圖像特征進行提取，并結合了多項匹配方式完成巡檢圖像之間的高效匹配，最后能獲得很好的融合效果。

發明內容

本發明的目的在于針對目前變電站各類巡檢手段獲得的大量巡檢圖像無法完全呈現設備全景信息的問題，根據變電站內設備外觀復雜、棱角分明且規則的特征，提供了一種變電站設備巡檢圖像全景重建方法，該方法針對變電站設備結構與外觀的特點，采用了改進的SURF特征檢測算法對圖像特征進行提取，并結合了多項匹配方式完成巡檢圖像之間的高效匹配，最終實現很好的圖像融合效果。

為實現上述目的，本發明所采用的技術方案為：

首先采用改進的SURF特征檢測算法對采集的變電設備巡檢圖像進行特征提取，然后對提取出的特征點進行特征匹配，所述特征匹配包含根據特征點之間的歐氏距離進行特征匹配查找并利用最近鄰和次近鄰距離比值進行初步篩選的粗匹配方法，以及通過匹配線段斜率檢查、交叉匹配過濾和RANSAC(隨機抽樣一致)算法計算小數據集合合理性來刪除粗匹配中錯誤匹配特征對的精匹配方法；然后利用RANSAC算法將特征空間的參數模型代入對應圖像的特征匹配信息對模型進行求解，得到固定的圖像空間轉換模型，從而將圖像通過轉換模型轉換到待配準圖像的空間坐標上，最后利用加權求和算法處理圖像重合部分進行圖像融合。

本發明提出的變電站設備巡檢圖像全景重建方法包括以下具體步驟：

(1)特征提取

通過改進的SURF特征檢測算法的特征提取和描述方式，結合快速投影檢測到電力設備特征關鍵點，SURF算子會通過一個特征向量來描述關鍵點周圍區域的情況，用一種更為高效的方式完成電力設備特征點的提取和描述。

①構造尺度空間

改進的SURF算法的尺度空間由O組S層組成，不同組間圖像的尺寸都是一致的，不同組間使用的盒式濾波器的模板尺寸逐漸增大，同一組不同層圖像使用相同尺寸的濾波器，其濾波器的尺度空間因子逐漸增大。

②檢測特征點

搜索所有尺度空間上的圖像，通過黑塞矩陣來識別潛在的對尺度和確定候選點。構建黑塞矩陣的目的是為了生成圖像穩定的邊緣點(突變點)，跟拉普拉斯邊緣檢測的作用類似，為特征提取做準備。考慮到電力設備目標特征的多樣以及邊緣特征的分明，優化了黑塞矩陣對于特征點的選取效率，弱化了針對邊緣特征的考慮，并針對于選取的特征點快速進行極大值抑制，使得整個的檢測過程效率大大提升。

對于一個圖像I(x,y)，其黑塞矩陣如下：