[发明专利]基于Harris角点与图像差分的接触网棒式绝缘子故障检测方法

权利要求书

1.基于Harris角点与图像差分的接触网棒式绝缘子故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：

A、选取的模板图像，读入检测车拍摄的图像；

B、对选取的模板图像及待检测图像分别进行harris角点检测;检测的步骤如下：

a)图像I(x,y)在x、y方向的梯度I_x、I_y的计算：

Ix=∂I∂x=I⊗-101,Iy=∂I∂y=I⊗-101T]]>

b)图像两个方向梯度的乘积：

Ix2=IxgIx,Iy2=IygIy,Ixy=Iyx=IxgIy]]>

式中，为图像x方向梯度的乘积，为图像y方向梯度的乘积，I_xy为图像x方向梯度与y方向梯度的乘积；

c)使用高斯函数对、和I_xy进行高斯加权，生成矩阵M：

M=Σu,vw(u,v)Ix2IxyIyxIy2=exp(-u2+v22σ2)Ix2IxyIyxIy2]]>

式中，w(u,v)为高斯窗在频域(u,v)处的系数，σ为标准差；

d)计算每个像元的Harris响应值R，并设定R的阈值：

R＝{R:detM-α(traceM)²＜t}

式中，detM为矩阵M的行列式，traceM为矩阵M的直迹，α为经验常数，t为所设的阈值；

e)在n×n的邻域内进行非极大值抑制，局部极大值点即为图像中的角点，本发明处理时n＝5；

C、利用序贯相似性检测算法SSDA(Sequential similarity detection algorithm)对模板图像及待检测图像内角点匹配;

以模板图中检测到的任一角点为中心，取大小为N×N的子图；以匹配图中某角点为中心，取大小为N×N搜索子图S^i,j，该搜索子图右上角像素点坐标为(i,j)；

SSDA匹配算法步骤如下：

1)绝对误差ε定义为：

ϵ=|Si,j(mk,nk)-S^(i,j)-T(mk,nk)+T^|]]>

式中：S^(i,j)=1N2Σm=1NΣn=1NSi,j(m,n),T^=1N2Σm=1NΣn=1NT(m,n),]]>S^i,j(m,n)表示该搜素子图第m行，第n列像素点的灰度值，为该搜索子图的平均灰度值，T(m,n)表示该模板子图第m行，第n列像素点的灰度值，为该模板子图的平均灰度值，S^i,j(m_k,n_k)为从搜素子图随机选取的像素点(m_k,n_k)处的灰度值，T(m_k,n_k)为模板子图(m_k,n_k)处的灰度值；

2)设定不变的阈值T_k；

3)计算搜素子图S^i,j同T在对应点(m_k,n_k)的误差ε，然后将该差值与其他点对应差值累加，累加r次误差超过T_k，则停止累加，记录r值；定义I(i,j)＝r为SSDA的检测曲面；4)最大的I(i,j)定为匹配点；

SSDA算法计算部分误差，并与设定的误差阈值比较；搜素子图中前r个点引起的误差和大于误差阈值时，即停止运算，换下一个点匹配；

D、对匹配后的角点进行模糊聚类；对角点进行恢复处理，完整绝缘子中心轴的信息量，然后利用最小二乘法进行直线拟合;

E、根据D步骤所得直线两侧图像的对称特性，差分图像，统计图像纵向灰度获取故障信息曲线，给出故障判断信号，并输出至后续处理单元。