[发明专利]一种搜索电气设备红外图像相似可见光图像的方法

权利要求书

1.一种搜索电气设备红外图像相似可见光图像的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

1)、建立变电站各电气设备的可见光图片库，提供一张变电站某电气设备的红外图像；

2)、将可见光图片库中的可见光图像和提供的电气设备的红外图像进行灰度化处理得到灰度图像，采用基于行边界灰度值边缘检测算法对可见光图片库中的可见光图像和提供的电气设备的红外图像进行边缘提取，得到相应的可见光边缘图像和红外边缘图像；

3)、采用基于SURF算子的图像感知哈希算法对可见光边缘图像和红外边缘图像进行感知哈希编码；

4)、计算可见光边缘图像哈希编码和红外边缘图像哈希编码的汉明距离，得到与红外边缘图像哈希编码汉明距离最小的10张可见光边缘图像的集合；

5)、将步骤4)中得到的可见光边缘图像的集合中的可见光边缘图像分别与红外边缘图像进行SURF特征点的匹配，并基于斜率一致性对匹配点对进行筛选，筛选出正确的匹配点，得到与红外边缘图像匹配点最多的可见光边缘图像，该可见光边缘图像对应的可见光图像就是提供的电气设备的红外图像所对应的可见光图像。

2.根据权利要求1所述的一种搜索电气设备红外图像相似可见光图像的方法，其特征在于，步骤2)中所述基于行边界灰度值边缘检测算法的具体步骤为：

2.1)、设灰度图像矩阵n为矩阵的列数，m为矩阵的行数，c_ij为图像矩阵中的i行j列像素点位置的灰度值，将每行灰度值最大的像素点记录到集合D中；

2.2)、取集合D中灰度值最大的像素点，设该像素点为c_max，记录下该像素点的位置以及灰度值，该像素点为图像中灰度值最大的像素点；

2.3)、设像素点c_max所在的行为i_max，在i_max行中以像素点c_max为起始点，分别向左和向右两个方向计算相邻两像素点的灰度差值，设灰度差值最大的点对为像素点c₁和像素点c₂，灰度差值最小的点对为像素点c₃和像素点c₄，将这四个像素点中灰度值最大的像素点的灰度值作为要提取的该行边缘点的灰度值的上界c_high，这四个像素点中灰度值最小的像素点的灰度值作为要提取的该行边缘点的灰度值的下界c_low，该行中灰度值在上界c_high和下界c_low区域内的像素点即为该行中要提取的边缘点；

2.4)、以i_max为起始行，分别向上和向下两个方向，以每行灰度值最大的像素点为起始点，分别向左和向右两个方向计算相邻两像素点的灰度差值，找出灰度差值最大的点对和灰度差值最小的点对，以四个像素点中灰度值最大的像素点的灰度值作为要提取的该行边缘点的灰度值的上界，四个像素点中灰度值最小的像素点的灰度值作为要提取的该行边缘点的灰度值的下界，每行中灰度值在上界和下界区域内的像素点即为该行中要提取的边缘点，找出每行中要提取的边缘点，直到搜索到不满足该行的像素点的最大灰度值小于像素点c_max的灰度值的前提条件的行停止，所有搜索到的边缘点的集合就为该灰度图像的边缘图像。