[发明专利]一种基于图像处理的铁塔倾斜自动检测方法和装置

权利要求书

1.一种铁塔倾斜自动检测方法，其特征在于，包括：

A.对铁塔视频进行分帧处理，得到连续的帧图片；

对于每一帧图片，均执行以下步骤B-C：

B.从帧图片中分割出ROI；

C.采用K-Means聚类算法对ROI进行聚类，以从ROI中分离出铁塔图像；

D.从第一帧铁塔图像开始，计算相邻两帧铁塔图像的帧差值，在所述帧差值超过第一阈值时，判定铁塔疑似发生偏移，否则继续检测下一帧；

E.从第一帧铁塔图像开始，计算相邻两帧铁塔图像的中轴线的偏角，在所述偏角超过第二阈值时，判定铁塔疑似发生偏移；

F.在所述步骤D、E均判定铁塔疑似发生偏移时，判定铁塔发生倾斜。

2.如权利要求1所述的铁塔倾斜自动检测方法，其特征在于，所述步骤B包括：

B1：将帧图片转为灰度图，分别计算灰度图每行和每列像素灰度值的总和，得到对应的行灰度值特性曲线和列灰度值特性曲线；

B2：分别将所述行灰度值特性曲线、列灰度值特性曲线进行平滑归一化处理；

B3：遍历列灰度值总和曲线的所有数据，以最大灰度值的坐标值作为横向截取中心坐标，在所述中心坐标前后第一预设阈值像素长度的范围内，分别对列灰度值总和曲线中每相邻两坐标的列灰度值总和作差分，遍历从中心坐标向前、后两个方向的差分运算结果，将差分结果绝对值最小的两个坐标点作为截取ROI的横向坐标；

B4：以行灰度值最大的坐标作为纵向截取的中心，分别向两侧扩展到第二预设阈值像素长度处作为截取ROI的纵向坐标；

B5：根据确定的横向坐标和纵向坐标，从帧图片中截取出ROI。

3.如权利要求2所述的铁塔倾斜自动检测方法，其特征在于，所述步骤B2通过分别将所述行灰度值特性曲线、列灰度值特性曲线与矩形窗函数卷积以实现平滑归一化处理。

4.如权利要求1所述的铁塔倾斜自动检测方法，其特征在于，对于每一帧图片，在执行步骤C后，还包括对所述铁塔图像进行优化的步骤，包括：

从所述铁塔图像纵向中部将所述铁塔图像分割为上半部分和下半部分；

对于所述上半部分，执行以下方法进行优化：

对上半部分进行边缘检测，对于检测到的每一个像素点，在检测到的像素点的8领域中，找出与该像素点的单位向量域所表示方向偏差在第三阈值内的点，将该点与该像素点连接作为检测的直线；

遍历所有检测到的直线，计算每条直线的倾斜角度；

以倾斜角度对直线排序，将排序后，每两条次序相邻且角度差值小于第四阈值的直线相连；

对于所述下半部分，执行以下方法进行优化：

检测下半部分中的孤立点，所述孤立点的判定方法为：若某像素点为有效值点，且该像素点8邻域内无其他有效值点，则将该点判定为孤立点，所述有效值点为像素值为255的点；

将所述下半部分中对应所检测到的孤立点的位置置0消除；

将优化后的上半部分和下半部分在分割的位置进行拼接，得到优化后的铁塔图像。

5.如权利要求4所述的铁塔倾斜自动检测方法，其特征在于，在对所述上半部分进行优化过程中，对于检测到的直线，还包括过滤掉长度低于第三预设阈值像素长度的直线的步骤。

6.如权利要求4所述的铁塔倾斜自动检测方法，其特征在于，所述将排序后，每两条次序相邻且角度差值小于第四阈值的直线相连中，将两条直线相连的步骤包括：

选中两条直线中欧氏距离最短的两个端点，计算两条直线的交点；

计算所述交点与所选中的两个端点的欧式距离，若低于第四预设阈值像素长度，则将所述交点分别与两个选中的端点连接，否则，直接连接两个选中的端点。

7.如权利要求1所述的铁塔倾斜自动检测方法，其特征在于，所述第一阈值为对应当前所检测帧序的自适应帧差阈值，自适应帧差阈值计算方法为：

T1＝2×(sum(d)+d_i)/(N-1)

其中，T1为自适应帧差阈值，sum(d)为前面所有帧帧差值之和，d_i为当前帧差值，N为当前已检测的帧数。