[发明专利]一种基于Canny边缘检测算法的绝缘子图像识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像识别技术的方法，特别涉及一种基于Canny边缘检测算法的绝缘 子图像识别方法。

背景技术

目前，关于绝缘子的识别问题，传统的很多方法已经被提出，传统的不同的方法各 有利弊：从颜色特征的角度上来说，得到绝缘子的基于形态学算法改进最佳熵阈值分割算 法分割S分量图，通过灰度信息复原图像与滤波计算绝缘子和背景区域的形状特征值，并 设计分类决策条件；类似地，从重复特征角度上考虑，对有问题的绝缘子检测、在噪声和复 杂背景情况下具有稳定性的优点；另外，还有采用投影特点作为识别思路使用侧面投影直 接从图像中搜索绝缘子；为了克服负面干扰，用阈值分割的方法；使用基于PCA方法进行倾 斜校正，在特征集中选取5个特征，并使用SVM来确定绝缘子的五个特征，但是，该方法局限 性较大，容易将杆塔的阴影部分也错误地识别成绝缘子，对拍摄的角度和天气要求比较高。

利用物理辐射的方法检测绝缘子，用紫外线电晕成像法即采用高灵敏度的紫外线 辐射接受器，录电晕和表面放电过程中辐射的紫外线，再加以处理分析达到评价设备状况 的目的，该方法可以不受地理环境条件的限制。但这种方法对灵敏度的统一要求较高。还有 选用应用组合方法分割绝缘子串红外图像，红外热成像技术可将不可见的被测物体的表 面温度转换为直观的热图像。应用组合方法分割绝缘子串红外图像。为了解决绝缘子串中 单个绝缘子盘面的提取问题，该方法最小二乘法对单个绝缘子盘面的边缘进行了椭圆拟 合；此外，还有用自组织映射的方法识别绝缘子的局部放电，其中明显的局部放电用非线性 PCA方法提取，同时采用SOM(自组织映射)网络作为检测方法，用250个现场测试到的局部 放电的特征向量进行试验验证，该方法识别成本较高，安全性低，对设备的消耗较大，一般 来说适用性比较低。

综上所述，上述传统方法都不能在复杂的环境有效地提升绝缘子的检测、识别效 果。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中所存在的上述不足，提供能够有效在复杂的环 境下有效的提升绝缘子检测和识别的方法，一种基于Canny边缘检测算法的绝缘子图像识 别方法。

为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：

一种基于Canny边缘检测算法的绝缘子图像识别方法，该方法的步骤如下：

步骤1、对输电现场摄像机拍摄的绝缘子图像进行预处理；

步骤2、对图像进行基于Canny算子的边缘检测，获得绝缘子边缘连接图像数据；

步骤3、对图像进行形态学腐蚀运算，去除细小的噪声干扰；

步骤4、利用Hough变换直线检测对绝缘子边缘图像进行检测，由于绝缘子形状和空间 排列有一定的规律性，根据绝缘子连接的图像可以精确确定绝缘子的位置。绝缘子位于两 个连通域的间隙，获取前三个连通域的外接矩形，外接矩形的宽度为H，中心坐标分别为A、 B，并且两个中心坐标的距离为Dis。提取与识别绝缘子图像。

所述步骤1中的图像预处理包括对图像的Lab空间阈值化和直方图均衡化。

所述步骤2中基于Canny算子的边缘检测的具体方法是：a、对图像进行高斯滤波； b、利用把邻域搜索算法，计算连通域的面积并存储；c、利用基于小根堆算法计算出最优双 阈值；d、利用基于双阈值算法进行阈值处理。

具体的，高斯滤波函数为：

在某一方向n上的一阶方向导数为，其中，x,y为去噪效果图的横纵坐标，为方差；

高斯滤波的思路就是：对高斯函数进行离散化，以离散点上的高斯函数值为权值，对我 们采集到的灰度矩阵的每个像素点做一定范围邻域内的加权平均，即可有效消除高斯噪 声。

具体的，将步骤b计算出的连通域面积存入一维数组，利用小根堆算法计算出一维 数组中的前K个最大值，对K个数进行排序，计算出K个数的中值midarea，得到双阈值0.5* midarea。

具体的，利用双阈值算法对图像进行阈值处理，去除不在双阈值范围内的连通域， 剩下的连通域合并，以保证由于缺陷导致绝缘子分开的部分连接在一起，实现了抑制噪声 与提取效果的统一，取得较好的提取效果。

优选的，所述步骤3还包括对图像进行形态学膨胀处理，防止错误去除目标图像的 情况发生。