[发明专利]一种变电站复杂背景红外图像中设备的识别分类方法

说明书

本发明公开了一种变电站复杂背景红外图像中设备的识别分类方法，包括步骤：一、将通过红外图像采集仪采集的变电站设备红外图像导入图像处理器中；二、图像处理器基于Retinex理论对变电站设备红外图像进行图像增强处理；三、图像处理器采用改进的直方图均衡化算法对图像进行图像增强处理；四、图像处理器采用改进的区域生长分割算法对图像进行图像分割处理，并采用形态学的方法对分割得到的图像进行修复和完善；五、对变电站设备红外图像进行特征提取；六、对图像进行特征进行分类识别，并输出分类识别结果。本发明克服了传统直方图均衡化技术存在的对比度的盲目增强和过分增强等缺陷，能精确地识别出变电站复杂背景红外图像中的设备。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种变电站复杂背景红外图像中设备的识别分类方法。

背景技术

目前的电气设备检测工作多数是按照《电气设备预防性试验规程》的要求，对不同的一次设备按照规定的检测周期进行预防性试验，根据试验结果安排检修计划。这种工作模式对电网安全运行做出了巨大贡献，但是这种基于预防性试验的传统检修方式已经不能满足生产的需要了，特别是对一些运行年限比较长的设备，传统检修方式的弊端更加明显。经济社会的不断发展和电网规模的不断扩大对电网供电可靠性提出了更高的要求，非计划停电造成的经济效益损失和不良社会影响越来越大，因此，对变电站设备进行实时监测具有重大的意义。变电站的电气设备的绝大部分故障都会以设备热状态异常的形式表现出来，红外监测的基本原理就是通过特定的探测设备的获取红外热辐射信号，再结合相关的判据来分析和判定设备状态的。因此，采用红外图像采集仪获取变电站设备的红外图像，然后对图像进行分析处理，得到变电站设备的运行状态，就能够很好地实现对变电站设备的状态监测。其中，目标设备识别是实现设备智能监测的重要前提。近些年，相关文献报道了大量通过对红外图像进行分割提取出变电站设备区域，通过特征提取进而完成设备类别的智能化识别。其中部分研究还针对红外图像低信噪比和低对比度的特性进行了处理方法的改进，进一步改进了分割效果。然而这类图像处理技术大都是在实验室环境下进行的，具有很大局限性，很少考虑到变电站设备图像的复杂背景等因素，而变电站中的设备绝大部分分布在室外而且较为集中，由于设备的运行机理和发热特性相似，所以获取红外图像存在大量的背景干扰，这对图像目标提取的效果影响最大，传统的图像识别分类方法无法克服现有困难。

近些年有一些改进的图像分割算法被提出，不同程度的弥补了传统方法的不足。其中夏晶、孙继银、李辉等人在2010年第37期第7A卷期刊《计算机科学》上第106～107页发表的论文《基于支持向量机的复杂背景下前视红外图像的分割方法》中，提出了基于支持向量机的红外图像的分割方法；门洪、于加学、秦蕾在2011年第31期第9卷期刊《电力自动化设备》上第92～95页发表的论文《基于CA和OTSU的电气设备红外图像分割方法》中，提出了基于CA和OTSU的电气设备红外图像分割方法；陈俊佑、金立军、段绍辉等人在2013年第30期第1卷期刊《电力自动化设备》上第5～8页发表的论文《基于HU不变矩的红外图像电力设备识别》中，提出了一种基于区域生长打的设备红外图像分割方法；方金在2014年的硕士论文《基于偏微分方程的电力设备红外图像增强和分割方法研究》中，提出了利用基于偏微分方程的改进型测地线活动轮廓模型对电力设备红外图像进行了分割，减小了传统分割方法在分割图像时出现的边缘断裂影响。

但是上述图像分割方法只是在局部区域克服了部分背景干扰的影响，整体效果的提升并不明显；另外由于新的方法模型的引入增加了处理复杂度和交叉干扰的可能性。而且，现有技术中在图像分割后进行图像特征提取和图像分类时的方法也具有局限性，限制了变电站设备状态监测技术的推广应用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种变电站复杂背景红外图像中设备的识别分类方法，其方法步骤简单，设计新颖合理，实现方便，克服了传统直方图均衡化技术存在的对比度的盲目增强和过分增强等缺陷，能精确地识别出变电站复杂背景红外图像中的设备，实用性强，使用效果好，便于推广使用。