[发明专利]从红外图像中自动识别架空高压线的方法

权利要求书

1.一种从红外图像中自动识别架空高压线的方法，其特征在于包括如下步骤：（1）首先将从外景拍摄到的红外数字图像读入计算机程序，经计算机程序色彩转换模块进行亮度计算，转换为灰度图像；（2）然后将上述步骤得到的灰度图像通过图像提取模块进行图像分割、几何特征提取、亮度特征提取、边缘轮廓提取和分段线性特征提取，并将上述图像分成目标区域和背景区域；（3）再通过特征综合分析识别模块自动统计、识别区域中的几何特征、亮度特征和分段线性特征，逐个扫描筛选，排除不具备高压线红外图像特征的疑似目标，依据高压线间的空间几何关系特性和成像特性，得出架空高压线图像初始像素；（4）最后经线性连接与区域扩展模块将最终识别出的架空高压线图像像素以极坐标或直角坐标方式存储，通过高压线像素标记输出模块，输出显示获取得到的最终的架空高压线图像像素。

2.如权利要求1所述的红外图像中自动识别架空高压线的方法，其特征在于：读入的红外图像通过色彩转换模块将彩色图像，经亮度计算转换为灰度图像，是指：彩色图像像素按红R、绿G、蓝B分成三分量，对于一个三分量为R、G、B的彩色图像像素，该点的亮度按以下公式计算：

I＝0.114B+0.587G+0.299R。

3.如权利要求1所述的红外图像中自动识别架空高压线的方法，其特征在于：图像分割采用滑窗局部阈值最大类间方差分割法，利用100×100像素大小的窗口在图像中逐像素滑动，直到遍历整个红外图像，在每个窗口对应的图像子区域中计算局部阈值，并采用最大类间方差方法进行图像分割，最后，整个图像的分割效果是各个图像子区域分割效果的叠加。

4.如权利要求1所述的红外图像中自动识别架空高压线的方法，其特征在于：红外图像的灰度级为L，灰度为i的像素的个数为ni，图像总像素数为N，则可以得到各灰度级出现的概率为pi=ni/N；在图像分割中，按照图像灰度级用阈值t将灰度划分为两类，即C₀=(0,1,…,t)和C₁=(t+1,t+2,…,L-1)，C₀和C₁出现的概率ω₀和ω₁分别为：

ω0=Σi=0tpi]]>

ω1=Σi=t+1L-1pi=1-ω0]]>

C₀和C₁出现的平均灰度μ₀和μ₁分别为：

μ0=Σi=0ti·pi/ω0=μ(t)/ω(t)]]>

μ1=Σi=t+1L-1i·pi/ω1=μ-μ(t)/1-ω(t)]]>

式中，μ为每个窗口对应的图像子区域的像素灰度平均值，μ(t)是阈值为t时的灰度平均值，ω(t)是阈值为t时的C₀类出现的概率，∑代表灰度方差。