一種基于小波變換的覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于小波變換的覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法，以輸電線路視頻流中截取的數(shù)字圖像為研究對象，通過圖像灰度化、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)等方法對圖像進(jìn)行前期處理，然后對前期處理后的圖像進(jìn)行小波變換及小波逆變換，將逆變換后的圖像作為背景圖像，然后與灰度化后的圖像進(jìn)行除法運(yùn)算，得到合成圖像，然后通過觀察合成圖像的清晰度是否達(dá)到要求。本發(fā)明一種基于小波變換的覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法，不需要建立精確的數(shù)學(xué)模型，能快速、自動實(shí)現(xiàn)絕緣子覆冰圖像的增強(qiáng)檢測。
【專利說明】
一種基于小波變換的覆冰絕緣子圖像増強(qiáng)方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于輸電線路在線監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于小波變換的覆冰絕緣 子圖像增強(qiáng)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 受全球氣候變化、微地形和微氣象條件影響，由覆冰絕緣子導(dǎo)致冰災(zāi)事故頻繁發(fā) 生，引起覆冰事故的直接原因是大范圍、長時間的低溫、雨雪冰凍等復(fù)雜天氣環(huán)境，嚴(yán)重的 會拉倒輸電導(dǎo)線威脅電網(wǎng)安全運(yùn)行，甚至造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失及人員傷亡事故。因此，實(shí)時 對覆冰絕緣子圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理進(jìn)而識別檢測就顯得很有必要?，F(xiàn)有主要的絕緣子覆冰識 別技術(shù)有:通過圖像處理技術(shù)自動識別輸電線路覆冰，運(yùn)用力學(xué)法分析識別覆冰，基于三維 重建的輸電線路覆冰在線監(jiān)測方法等都是針對單一的天氣、背景條件下導(dǎo)線絕緣子覆冰識 另IJ。實(shí)際環(huán)境中，覆冰絕緣子環(huán)境情況是很復(fù)雜的。同一目標(biāo)，在不同的時間段，環(huán)境可能會 有很大的變化。同時，不同時間，拍攝圖像的光照和對比度往往也有很大的差異，因此在覆 冰絕緣子識別應(yīng)用中，圖像所處環(huán)境條件的變化是不可避免的。但是，在現(xiàn)實(shí)條件下采集過 程會受天氣、季節(jié)、采集時間、圖像背景以及對比度等因素影響，使得現(xiàn)有識別檢測技術(shù)都 有一定的使用局限性，因此如何簡單、可靠、快速、自動對惡劣環(huán)境下的覆冰絕緣子進(jìn)行增 強(qiáng)進(jìn)行就顯得尤為重要也是關(guān)鍵技術(shù)難題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的是提供一種基于小波變換的覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法，解決了現(xiàn)有 技術(shù)中存在的在各種環(huán)境天氣條件下不能準(zhǔn)確實(shí)時處理覆冰絕緣子圖像的問題。
[0004] 本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是，一種基于小波變換的覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法，具 體按照以下步驟實(shí)施：
[0005] 步驟1:通過安裝在輸電鐵塔上的云臺攝像機(jī)采集輸電線路視頻圖像信號，然后以 視頻流的方式實(shí)時在線傳送回監(jiān)控中心；
[0006] 步驟2:在監(jiān)控中心，實(shí)時的截取步驟1中從視頻流中傳輸過來的數(shù)字圖像，得到待 識別目標(biāo)圖像；
[0007] 步驟3:對步驟2中得到的待識別目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化處理，得到灰度化圖像Y;
[0008] 步驟4:對步驟3中獲得的灰度化圖像Y采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算進(jìn)行處理；
[0009] 步驟5:對步驟4中得到的閉運(yùn)算處理后的目標(biāo)圖像采用小波變換，進(jìn)行二級分解， 得到多層次的小波系數(shù)，并進(jìn)行小波逆變換；
[0010] 步驟6:將步驟5小波逆變換后得到的圖像作為原圖像的背景圖像，將步驟3得到的 灰度化圖像Y除以背景圖像，得到相除后的合成圖像，觀察合成圖像的清晰度，如果合成圖 像的清晰度未提高了原圖像清晰度的m，則轉(zhuǎn)到步驟4,如果提高了 m，則覆冰絕緣子圖像增 強(qiáng)結(jié)束。
[0011] 本發(fā)明的特點(diǎn)還在于， (1)
[0012] 步驟3具體為：
[0013 ]在RGB空間中某顏色所對應(yīng)的點(diǎn)的灰度值為：
[0015] 其中，（r，g，b)表示某顏色在顏色空間中的坐標(biāo)向量，（255,255,255)表示顏色空 間中對角線所對應(yīng)的向量，I ? I表示向量的模，
[0016]經(jīng)過矢量運(yùn)算，式（1)化簡為：
(2)，
[0018] Y為灰度化處理后的灰度化圖像。
[0019] 步驟4具體為：
[0020] 步驟4.1:讀入經(jīng)步驟3灰度化處理后的待處理圖像Y;
[0021] 步驟4.2:選擇結(jié)構(gòu)元素51和&;
[0022] 步驟4.3:用結(jié)構(gòu)元素&對圖像Y進(jìn)行膨脹運(yùn)算得到圖像
[0023] 步驟4.4:用結(jié)構(gòu)元素&對圖像h進(jìn)行腐蝕運(yùn)算得到圖像匕=(F十$ )。
[0024] 為使目標(biāo)分辨率提高，使兩次灰度運(yùn)算中使用的Si、S2為不同的結(jié)構(gòu)元素，且膨脹 運(yùn)算使用的Si大于隨后進(jìn)行的腐蝕運(yùn)算使用的S 2，即Si〉％。
[0025] 步驟5中小波變換具體為：
[0026] 采用雙通道子帶編碼，輸入圖像Y2,輸出小波系數(shù)c，2D離散小波變換將第j層的單 個近似系數(shù)分解為第j+1層的四個分量:近似系數(shù)cA j+1和三個方向的細(xì)節(jié)系數(shù)即水平方向 〇垂直方向叫+1和對角方向。
[0027] 步驟6中
[0028] 步驟 6 中 m = 70%。
[0029] 本發(fā)明的有益效果是：
[0030] ①本發(fā)明一種基于小波變換的覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法，不需要建立復(fù)雜的數(shù)學(xué) 模型，只需通過圖像處理以及簡單的計算就能精確的得到惡劣自然環(huán)境下的增強(qiáng)圖像，過 程簡便且結(jié)果精確；
[0031] ②本發(fā)明一種基于小波變換的覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法，所用到的設(shè)備較少，結(jié) 構(gòu)簡單，成本低廉，可充分利用電網(wǎng)現(xiàn)有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，通過圖像處理技術(shù)以及無線傳輸 技術(shù)，實(shí)現(xiàn)監(jiān)控中心對遠(yuǎn)程實(shí)時數(shù)據(jù)處理并對電力網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜惡劣環(huán)境進(jìn)行全局的監(jiān)控；
[0032] ③本發(fā)明一種基于小波變換的覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法，可以實(shí)現(xiàn)在遠(yuǎn)程的監(jiān)控 中心通過程序來集中處理圖像以及進(jìn)行相關(guān)的計算實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)，以獲得整個電網(wǎng)內(nèi)覆冰絕緣 子的圖像的全局?jǐn)?shù)據(jù)，因此有利于實(shí)現(xiàn)實(shí)時自動化的安全監(jiān)控檢測。
【附圖說明】
[0033] 圖1是本發(fā)明覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法的流程圖；
[0034] 圖2是本發(fā)明覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法中灰度化處理后灰度圖；
[0035] 圖3是本發(fā)明覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法中小波變換二級分解結(jié)構(gòu)圖；
[0036] 圖4是本發(fā)明覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法中小波變換二級分解現(xiàn)場圖；
[0037] 圖5是本發(fā)明覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法中二維小波變換及其逆變換的步驟圖。
【具體實(shí)施方式】
[0038]下面結(jié)合附圖和【具體實(shí)施方式】對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0039] 本發(fā)明一種基于小波變換的覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法，流程圖如圖1所示，具體按 照以下步驟實(shí)施：
[0040] 步驟1:通過安裝在輸電鐵塔上的云臺攝像機(jī)采集輸電線路視頻圖像信號，然后通 過3G傳輸通道以視頻流的方式實(shí)時在線傳送回監(jiān)控中心；
[0041] 步驟2:在監(jiān)控中心，實(shí)時的截取步驟1中從視頻流中傳輸過來的數(shù)字圖像，得到待 識別目標(biāo)圖像；
[0042]步驟3:對步驟2中得到的待識別目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化處理，
[0043]將圖像灰度化，可摒棄彩色圖像顏色深淺差異對小波域及其逆變換圖像的影響， 同時具有可提高圖像識別速度減少運(yùn)算量的優(yōu)點(diǎn)。通過找到某顏色在RGB空間中所對應(yīng)的 點(diǎn)，計算原點(diǎn)至該點(diǎn)向量在對角線上的投影，得到該顏色的灰度值。本文中r、g、b分量都用8 位來表示，取值范圍是[0，255]，灰度值計算公式如下：
(1)
[0045] 其中，（r，g，b)表示某顏色在顏色空間中的坐標(biāo)向量，（255,255,255)表示顏色空 間中對角線所對應(yīng)的向量，I ? I是求向量的模。
[0046]經(jīng)過矢量運(yùn)算，式（1)可化簡為：
(2)
[0048]按式對現(xiàn)場拍攝到的惡劣天氣下的絕緣子圖進(jìn)行灰度化處理，結(jié)果如圖2(a)、圖2 (b)所示。
[0049 ]絕緣子彩色圖像中每個像素的顏色由r、g、b三個分量決定，每個分量均有256個值 可取，一個像素點(diǎn)具有2553個顏色的變化范圍。經(jīng)過灰度處理可使圖像的像素點(diǎn)顏色變化 范圍減少為255種。經(jīng)過灰度處理后絕緣子圖像中彩色亮度信息被去除，減少圖像原始數(shù)據(jù) 量，使后續(xù)處理計算量顯著減小。由圖2(a)、圖2(b)與原彩色圖像對比即對比灰度化處理前 后的圖像可得，灰度圖像與彩色圖像一樣，可準(zhǔn)確的反映一幅圖像的整體和局部的色度和 亮度等級的分布和特征。
[0050]步驟4:對步驟3中獲得的灰度化圖像采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算進(jìn)行處理，為小波域 變換及合成圖像做好前期處理；
[0051 ] 步驟4.1:讀入待處理圖像Y;
[0052] 步驟4.2:選擇結(jié)構(gòu)元素51和&;
[0053] 步驟4.3:用結(jié)構(gòu)元素&對圖像Y進(jìn)行膨脹運(yùn)算得到圖像
[0054] 步驟4.4:用結(jié)構(gòu)元素 S2對圖像心進(jìn)行腐蝕運(yùn)算得到圖像?K十幻0S:;
[0055] 為使目標(biāo)分辨率提高，使兩次灰度運(yùn)算中使用的Si、S2為不同的結(jié)構(gòu)元素，且膨脹 運(yùn)算使用的Si大于隨后進(jìn)行的腐蝕運(yùn)算使用的s2，g卩Si〉％。
[0056] 步驟5:對步驟4中得到的閉運(yùn)算處理后的目標(biāo)圖像采用小波變換，由空間域到頻 率域，進(jìn)行二級分解，得到多層次的小波系數(shù)，并進(jìn)行小波逆變換；
[0057] 小波變換二級分解:先對目標(biāo)圖像進(jìn)行一次小波分解得到水平低頻豎直低頻信息 LU、水平低頻豎直高頻信息、水平高頻豎直低頻信息HU、水平高頻豎直高頻信息ffit。LU 低頻分量子圖體現(xiàn)了圖像的主要特征，選定閾值，使小于閾值的高頻子帶系數(shù)置為零;之 后，對^^進(jìn)行二次小波分解兩次分解后系數(shù)矩陣所對應(yīng)的圖像如圖3(a)、圖3(b)、圖3(c) 所示，采用小波變換二級分解后現(xiàn)場圖如圖4(a)、圖4(b)、圖4(c)所示。
[0058]采用雙通道子帶編碼，輸入圖像Y2,輸出小波系數(shù)c，2D離散小波變換將第j層的單 個近似系數(shù)分解為第j+1層的四個分量:近似系數(shù)cAj+1和三個方向的細(xì)節(jié)系數(shù)即水平方向 、垂直方向叫 +1和對角方向，2D變換及其逆變換如圖5(a)和圖5(b)所示。圖中，符 號c〇U2代表列下采樣，即僅保留偶數(shù)序的列;符號r〇42代表行下采樣，即僅保留偶數(shù)序的 行;符號C01T2代表列上采樣，在奇數(shù)序列上插入0;符號r〇42代表行上采樣，在奇數(shù)序列上 插入0〇
[0059]步驟6:將步驟5小波逆變換后得到的圖像作為原圖像的背景圖像，將步驟3得到的 灰度化圖像Y除以背景圖像，得到相除后的合成圖像，觀察合成圖像的清晰度，如果合成圖 像的清晰度未提高了原圖像清晰度的m(m = 70%)，則轉(zhuǎn)到步驟4,如果提高了 m，則覆冰絕緣 子圖像增強(qiáng)結(jié)束，其中
[0060]本發(fā)明一種基于小波變換的覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法，不需要建立復(fù)雜的數(shù)學(xué)模 型，只需通過圖像處理以及簡單的計算就能精確的得到惡劣自然環(huán)境下的增強(qiáng)圖像，過程 簡便且結(jié)果精確。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于小波變換的覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，具體按照以下步驟實(shí) 施： 步驟1:通過安裝在輸電鐵塔上的云臺攝像機(jī)采集輸電線路視頻圖像信號，然后以視頻 流的方式實(shí)時在線傳送回監(jiān)控中心； 步驟2:在監(jiān)控中心，實(shí)時的截取步驟1中從視頻流中傳輸過來的數(shù)字圖像，得到待識別 目標(biāo)圖像； 步驟3:對步驟2中得到的待識別目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化處理，得到灰度化圖像Y; 步驟4:對步驟3中獲得的灰度化圖像Y采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算進(jìn)行處理； 步驟5:對步驟4中得到的閉運(yùn)算處理后的目標(biāo)圖像采用小波變換，進(jìn)行二級分解，得到 多層次的小波系數(shù)，并進(jìn)行小波逆變換； 步驟6:將步驟5小波逆變換后得到的圖像作為原圖像的背景圖像，將步驟3得到的灰度 化圖像Y除以背景圖像，得到相除后的合成圖像，觀察合成圖像的清晰度，如果合成圖像的 清晰度未提高了原圖像清晰度的m，則轉(zhuǎn)到步驟4,如果提高了 m，則覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)結(jié) 束。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于小波變換的覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法，其特征在于， 所述步驟3具體為： 在RGB空間中某顏色所對應(yīng)的點(diǎn)的灰度值為：其中，（r，g，b)表示某顏色在顏色空間中的坐標(biāo)向量，（255,255,255)表示顏色空間中 對角線所對應(yīng)的向量，I · I表示向量的模， 經(jīng)過矢量運(yùn)算，式(1)化簡為：Y為灰度化處理后的灰度化圖像。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于小波變換的覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法，其特征在于， 所述步驟4具體為： 步驟4.1:讀入經(jīng)步驟3灰度化處理后的待處理圖像Y; 步驟4.2:選擇結(jié)構(gòu)元素&和&; 步驟4.3:用結(jié)構(gòu)元素 S1對圖像Y進(jìn)行膨脹運(yùn)算得到圖像};=ΓΘ&; 步驟4.4:用結(jié)構(gòu)元素 S2對圖像Y1進(jìn)行腐蝕運(yùn)算得到圖像72 = (7十4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于小波變換的覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法，其特征在于， 為使目標(biāo)分辨率提高，使兩次灰度運(yùn)算中使用的Si、S 2為不同的結(jié)構(gòu)元素，且膨脹運(yùn)算使用 的3:大于隨后進(jìn)行的腐蝕運(yùn)算使用的S2APS1SS^5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于小波變換的覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法，其特征在于， 所述步驟5中小波變換具體為： 采用雙通道子帶編碼，輸入圖像Y2,輸出小波系數(shù)c，2D離散小波變換將第j層的單個近 似系數(shù)分解為第j+Ι層的四個分量:近似系數(shù)cAj+1和三個方向的細(xì)節(jié)系數(shù)即水平方向、 垂直方向?qū)欠较?1:。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于小波變換的覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法，其特征在于， 所述步驟6中7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于小波變換的覆冰絕緣子圖像增強(qiáng)方法，其特征在于， 所述步驟6中m = 70%。
【文檔編號】G06T5/00GK105931198SQ201610230775
【公開日】2016年9月7日
【申請日】2016年4月14日
【發(fā)明人】黃新波, 李菊清, 張燁, 張菲, 邢曉強(qiáng), 劉新慧, 張慧瑩
【申請人】西安工程大學(xué)