[发明专利]基于图像处理的防震锤锈蚀程度评价方法有效
申请号: | 201910542387.6 | 申请日: | 2019-06-21 |
公开(公告)号: | CN110363749B | 公开(公告)日: | 2021-07-27 |
发明(设计)人: | 张烨;黄新波;章小玲;伍逸群 | 申请(专利权)人: | 西安工程大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T5/00;G06T5/30;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/62;G06T7/90 |
代理公司: | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人: | 王蕊转 |
地址: | 710048 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 图像 处理 防震 锈蚀 程度 评价 方法 | ||
1.基于图像处理的防震锤锈蚀程度评价方法,其特征在于,按照以下步骤具体实施:
步骤1、通过无人机或巡检机器人或杆塔摄像机上安装的图像采集设备获取防震锤的图像I1,并对获取的防震锤图像I1进行灰度化处理得到图像I2;
步骤2、首先对图像I2进行局部差值处理得到边缘图像I3,再通过对比度增强突出防震锤的边缘,得到图像I4;
步骤3、对图像I4进行各向异性方向导数滤波,获取基于各向异性方向导数的边缘强度映射图像I5;再将边缘强度映射图像I5与对比度增强的图像I4融合,获得新的边缘强度映射图像I6;
步骤4、防震锤区域图像的获取具体为:首先对图像I6做阈值分割和形态学处理获得防震锤疑似图像I7,同时对图像I4做阈值分割和形态学处理获得导线区域图像I8,再通过图像I7与图像I8的图像相减,获得防震锤图像I9,最后将防震锤图像I9映射回图像I1获得防震锤图像I10;
步骤5、从图像I10中提取锈蚀面积比和锈蚀颜色深度指数,检测防震锤锈蚀情况,并将锈蚀程度分成无锈蚀、轻微锈蚀、中等锈蚀和严重锈蚀;
所述步骤2中,局部差值处理的具体步骤如下:
以r*r的模板中心点为导向,依次遍历整幅图像I2各像素点获取对应的灰度差值处理后的边缘图像I3,根据公式(2-1)~(2-3)计算遍历模板内各像素点的最大值、最小值和差值:
M(x,y)=I2max-I2min (2-3)
其中,Mij为模版内第i行第j列像素点的灰度值,I2max为模板内的最大值;I2min为模板内的最小值;M(x,y)为模板中心位置点(x,y)的灰度值;
对灰度差值处理后的边缘图像I3进行对比度增强处理,得到图像I4;
步骤3的具体实施步骤如下:
步骤3.1、构建图像的各向异性及其方向导数,通过创建16个方向来细化方向模板进行边缘提取,具体创建过程如下:
首先,旋转拉长高斯函数,拉长的高斯函数Gσ,ρ(n)表示如式(3-1):
式中,ρ为各向异性因子;σ为高斯尺度;n=[x,y]T为平面坐标;
然后,旋转拉长高斯函数后,可得到一组各向异性高斯核函数,如下所示:
式中,是各向异性高斯核函数;是角度为θk的各向异性方向导数滤波器;是旋转矩阵,K=16;k=1,2,...,16;其中,ρ2=σ2=6;
步骤3.2、通过步骤3.1创建的模板与对比度增强后的图像I4进行卷积运算,得到16个模板对应的结果图像,取16幅结果图像任意(x,y)位置处灰度值的最大值作为基于ANDD的边缘映射图像I5位置为(x,y)处的灰度值,遍历结果图像所有的像素点,整体表达式如下:
步骤3.3、把基于ANDD的ESM图像I5和对比度增强图像I4融合成一个新的ESM图像I6,针对每个像素点的计算方式如下:
步骤4的具体实施步骤如下:
步骤4.1、对图像I6做二值分割,阈值取值为T1;再通过形态学处理的空洞填充、开运算和闭运算分割出防震锤疑似图像I7;
步骤4.2、由于防震锤疑似图像I7仍包含导线区域,需进一步提取导线的区域再做处理,导线区域提取的方法如下:对图像I4做二值分割,阈值取值为T2,再通过形态学处理的空洞填充、开运算和闭运算分割出导线区域,得到图像I8;
步骤4.3、通过防震锤疑似图像I7与导线区域图像I8的图像相同位置的像素点灰度值做减法,去除包含的输电导线非防震锤区域,获取分割完整的防震锤图像I9;
步骤4.4、由于图像I1是由三个颜色通道构成的,所以构建一个同样由三通道构成的图像I10,图像I10各通道灰度图的灰度值获取方法为:取防震锤图像I9的像素点逐点判断,若像素点的灰度值大于0,将该像素点位置映射回图像I1对应位置,取图像I1 RGB三通道的灰度值赋值给图像I10对应通道的灰度值;否则图像I10三通道像素点的灰度值都取值为0,表达式如下:
式中,I1(x,y,i)表示拍摄的防震锤图像某一通道的图像,i表示颜色通道,i=1,2,3分别表示原图中的R、G、B三个通道;
步骤5的具体实施方式如下:
步骤5.1、从防震锤区域中提取锈蚀面积比RCA,使用如下定义分割防震锤图像中的锈蚀像素:
首先对图像I10像素点进行判断,若图像像素点为背景像素点,则直接取值为0,不进行下一步处理;
若非背景像素点满足设置的阈值条件,则该像素被分类为锈蚀像素,否则为完好像素,具体判定过程如下:
cor和hel初始值都设为0;
调整阈值GCth直到其正确区分锈蚀像素和未锈蚀像素,最终确定GCth=41000;cor是锈蚀像素统计数;hel是未锈蚀像素统计数;R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)是分割出的防震锤区域图像I10 RGB三通道在(x,y)处的像素值;GC为防震锤锈蚀图像;
遍历防震锤区域图像I10,则锈蚀面积比RCA为:
步骤5.2、从防震锤区域中提取锈蚀颜色深度指数CCDI;
通过对锈蚀颜色指数CCI的定义将锈斑颜色纳入严重程度的评估中并将其量化,定义式如下:
在防震锤区域整个像素灰度级上获得CCI值,得到锈蚀颜色分布的直方图,其中CCI=0是分界点;
定义新指数锈蚀颜色深度指数CCDI,具体获取步骤如下:
其中CCI1是防震锤的锈蚀区域,CCI2是防震锤的无锈蚀区域即完好区域;CCI1和CCI2中没有定义的位置都取值为0;
步骤5.3、通过锈蚀面积比RCA和锈蚀颜色深度指数CCDI两个参数对防震锤进行锈蚀程度分级,分别为严重锈蚀,中等锈蚀,轻微锈蚀和无锈蚀;
具体分级标准设置如下:
RCA<0.5%,CCDI<0.2,无锈蚀;
0.5%≤RCA<2%,0.2≤CCDI<1,轻微锈蚀;
2%≤RCA<20%,1≤CCDI<10,中等锈蚀;
RCA≥20%,CCDI≥10,严重锈蚀。
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