[发明专利]无参考图像的变电设备红外热像图质量评价方法及装置

权利要求书

1.一种无参考图像的变电设备红外热像图质量评价方法，其特征在于，包括：

步骤1：预设衡量图像质量的若干个指标，分别计算图像质量的各个指标相对应的质量评价特征，得到变电设备红外热像图的特征向量；

步骤2：获取变电设备红外热像图形成训练集，将训练集划分为至少两个质量等级；

步骤3：提取训练集中各个样本的特征向量并输入至支持向量机进行训练，得到具有质量分类体系的分类器模型；

步骤4：计算待评价变电设备红外热像图的特征向量并输入至分类器模型，最后输出待评价变电设备红外热像图相对应的质量等级。

2.如权利要求1所述的一种无参考图像的变电设备红外热像图质量评价方法，其特征在于，衡量图像质量的指标包括：图像的一维熵、图像的二维熵、图像清晰度、目标设备中心度和图像结构信息。

3.如权利要求2所述的一种无参考图像的变电设备红外热像图质量评价方法，其特征在于，计算图像清晰度相对应的质量评价特征的过程为：

首先对变电设备红外热像图进行灰度化处理，得到灰度图像I；

再将灰度图像I与拉普拉斯算子进行卷积，所得结果求绝对值，得到梯度图像；

最后对所得梯度图像的灰度求方差，作为图像清晰度相对应的质量评价特征。

4.如权利要求2所述的一种无参考图像的变电设备红外热像图质量评价方法，其特征在于，计算目标设备中心度相对应的质量评价特征的过程为：

通过otsu二值化分割方法对灰度图像进行二值化分割，得到多个二值化区域，提取有效大小中离图像中心的区域作为中心区域；

求取中心区域的区域面积与图像的面积的商，作为目标设备中心度相对应的质量评价特征。

5.如权利要求2所述的一种无参考图像的变电设备红外热像图质量评价方法，其特征在于，计算图像结构信息相对应的质量评价特征的过程为：

先构造原始红外热像图的参考图像，再计算原始红外热像图与参考图像的结构相似度，构建3维描述特征，得到图像结构信息相对应的质量评价特征。

6.一种无参考图像的变电设备红外热像图质量评价装置，其特征在于，包括：

特征向量计算模块，预设衡量图像质量的若干个指标，分别计算图像质量的各个指标相对应的质量评价特征，得到变电设备红外热像图的特征向量；

样本集获取模块，其用于获取变电设备红外热像图形成训练集，将训练集划分为至少两个质量等级；

分类器模块获取模块，其用于提取训练集中各个样本的特征向量并输入至支持向量机进行训练，得到具有质量分类体系的分类器模型；

质量等级输出模块，其用于计算待评价变电设备红外热像图的特征向量并输入至分类器模型，最后输出待评价变电设备红外热像图相对应的质量等级。

7.如权利要求6所述的一种无参考图像的变电设备红外热像图质量评价装置，其特征在于，衡量图像质量的指标包括：图像的一维熵、图像的二维熵、图像清晰度、目标设备中心度和图像结构信息。

8.如权利要求7所述的一种无参考图像的变电设备红外热像图质量评价装置，其特征在于，所述特征向量计算模块包括图像清晰度特征计算模块，其用于：

首先对变电设备红外热像图进行灰度化处理，得到灰度图像I；

再将灰度图像I与拉普拉斯算子进行卷积，所得结果求绝对值，得到梯度图像；

最后对所得梯度图像的灰度求方差，作为图像清晰度相对应的质量评价特征。

9.如权利要求7所述的一种无参考图像的变电设备红外热像图质量评价装置，其特征在于，所述特征向量计算模块包括目标设备中心度特征计算模块，其用于：

通过otsu二值化分割方法对灰度图像进行二值化分割，得到多个二值化区域，提取有效大小中离图像中心的区域作为中心区域；

求取中心区域的区域面积与图像的面积的商，作为目标设备中心度相对应的质量评价特征。

10.一种无参考图像的变电设备红外热像图质量评价装置，其特征在于，包括处理器，所述处理器被配置为：

预设衡量图像质量的若干个指标，分别计算图像质量的各个指标相对应的质量评价特征，得到变电设备红外热像图的特征向量；

获取变电设备红外热像图形成训练集，将训练集划分为至少两个质量等级；

提取训练集中各个样本的特征向量并输入至支持向量机进行训练，得到具有质量分类体系的分类器模型；

计算待评价变电设备红外热像图的特征向量并输入至分类器模型，最后输出待评价变电设备红外热像图相对应的质量等级。