科 技 论 坛 高 压 架 空线 路异 物检 测 的研 究 赵 腾 姚 毅 周 芯 竹 四 川 理 工 自动 化 与 电 子 信 息工 程 学 院 , 四 川 自贡 动 摘 要 从三 个 方 面 研 究 了 电 线 异 物 检测 算法 的 原理 。 从数 学上 讨 论 了 消 除 图像 中噪 声的 重 要性 。 从理 论上探 讨 了颜 色提取 电 线 的 可 行性 。 解决 了 边缘检 测异 物 的 数 学理 论 方 法 , 并在 实验室模拟 了过程 的 可 操作性 。 关 键词 图像 预 处 理 颜 色提取 边缘检 测 掷追着我国主 力 高压输电线路 白勺投入 生产和运作 对新形势 下的输电线 路白勺监测和维护变得十分迫 切和必要 。 这里主 要是论证 基于 计算机视觉与图像 处理技术对 架空线路 异物检测 的算法 , 主要包括 三个 部分 图像预处理 、 提取 电线区土薪 口异常物 体检测 。 算子 图像 预处理 在 被检测图像 的背景图像 中存 在噪声 , 噪 声与要研究的具体对 象不 相关 它以无用的信息形式 出现 扰乱图像 的可观则信息 脉冲 噪声 由于 其幅值 很大 在图像 上造成黑 白暗亮点 干扰 极大降低 了图像 质量 影响 。 噪声反映在 图像画 面 图像分 割 上 大致可 分为两种典型的 图像 噪声 。 一种是噪声 的幅值基本相 同 但是 噪声 出现的位置是随机 的 厂般称 这类噪声为椒盐 噪声。 一种是 图像 每一 点都存在 噪声 但噪声的幅值是随机分布的。 、 特征提取 、 图像识别等后 续工作的进行 。 在 预处理图像 中 由于 图像 的噪声大多数为椒盐噪声 所 以采用 中值 滤波的方法 来肖除椒盐 噪声。 均值滤波是常用的一种技术 所谓均值滤波 实际 上就是 用 几个邻域像素灰度的平 均值 来替 代原图 像 中的各 个像 素 值。 使用 窗 口洲和勺均值 滤波的计算方法 是 八戈, 力 久 一七少一 戈少一 工 , 一 了 一 , 少 二 , 二 , 夕 工 一 , 少 厂 万 , 少 卜 了工 , 少 其中 无 少 是被滤波的像素的灰度 值 分母 由窗 口刘 、 徽 均值滤波对 噪声虽然有抑制 作用 并且算 法简单 但导致图像 变捌莫 糊是无法避免的 , 虽然加权值 均值滤波对抵抗 图像的才剿胡有了一定 的改 善 但是由于思路 相同 改善效果不是 十分明显。 中值滤波最初主要用于时 间序列分析 后来被用于 图像处理 并在去 噪复原 中取 得 了较 好的效果 。 中值滤波器是基于 扫婷统计完成信号 恢复 `生虑波器 , 其基本原 理影巴数 字图像或 数字序列 中心 的一种典型 的非线 。 这丰勒 口果 一个亮点担音点拍勺噪声 就会 点位置 的值 用该点邻域的中值替代 在扫婷过程 中被扫液数据序 列的最右 侧或者最 左侧 因此 最终选择 白勺数 据序列 中间位置一般 不是 噪声点的值 由此便可达 到抑制噪声 的目的。 颜色 提取电线 区域 对于一张背景 简单的电线 图片 不论电线 是否挂有异物 图片 中都有 。 为了快速地 初步选择 电线可 能所在的 区域 可以通过颜色 三个 分量 以不同的搭配 可 以组戎几乎 所有可见的颜 色。 很多无用信 息 提取 。 正因为是 个分量 所以可将 画点作 图。 。 变化可以用梯度来表示 , 因此我 们可以依 据灰度值 的梯度来 进行检测 边 灰度值 的梯度我 门可以用 一阶微分求得 图像 在点认业处的梯凰 即一 缘 阶微分 为一个矢量 其表达 式为 , 一 吼 , 马 一 「里 , 里 氏 母 一 求得 它代表了点认业处灰度值 变化的剧烈程 度 矢量的方向可由 这个矢量的幅值 可由式 。 , , 卫 驹 〕 〔之丫 脚 一 、 可 一 马 卜 一厂 二, 求得 它代表了点认业处灰度值 变化最剧烈 的方向。 求得像素点 的梯度幅值后 可以选取 一个合适的 闭值 如果点认业处的 梯度幅值大于该 闭值渊门就认为点认功为边缘点 否则 点认势不是边缘 点。 基于 一阶微分的边缘检 测方法 由 检测算子将方 向差 分运算与局 部加权平均 相 结合 , 将检测模 , 与 由 电 算子相 比减少 了噪 声 带来的 影 响 扩展 到 。 板 由 由 算子沿 和 方向上的检澳断莫阪分别为 一八曰 ,劝 一 应用以上两个模阪与图像茜予卷积后 可以进一步得到梯度幅值 二 力 , 然 后选取一个合适的闭值 下如果 沙劝 则点认功为边缘 点 否则 点认功 不 是边缘点 。 犯 基于二 阶微分的边缘检 测方法 上述这些边 缘检测方 乡瑞 日是基于 灰度值 一阶微分 的 , 因为对 于一 个 阶跃型边缘点来说 其灰度变化 曲线的一 阶导数在该 点达到极值 因此可 以利用一 阶微分来进行边缘检测 。 由于在边缘点处灰度值 的二阶导数为 零 因此我们 还可 以利用 二阶导数的零点 来进行边缘 的检测 主要 方法 有 在二维的图像 空间中 拉普拉 斯算子是 一种不依赖于边缘 方 向的二 阶微分算子 它通过检测 二阶导数的零点来 检测边缘 是一个 标 量并具有旋 转不变即各 向同性的`生质 其数学表达 式为 算子 。 、 , , 于 沙 价 汰卫 , 下 护价 伪 空 间像三维欧氏空间刀阱羊在坐标 系中 由 两个 方向上 的偏微分合成一个算子 得到 算子 的检测 才莫阪 对于两个颜色 , 、 一 砍 一 , 牙口 之 其在 空 间中的欧邸巨离为 一 动卜 。 。 从 的取值可以判断两个颜色 白舫目似程度 预先采集数十张 电线图 像 分析这些 电线 样本的颜色值 记录 其标准颜色 。 对需要检 测的图像 对 每个像素点 , 计算 其与标准电线样本颜 色在 空 间中的欧 氏距离 提 取相似 的部 分作为 目标电线所在区域 由于 电线为长条形光 滑曲线 使用 这一先验知 识过滤掉 噪声 区域 得到有效的 电线位置 、 宽 度。 。 异常物体检测 沿电线 延伸 的方 向 通常为图 像的横向 扫描 电线 白勺宽度 由于异物 通常会遮挡 电线 , 所以通常会 造成 图像 上 出现电线中断 , 遇到宽度 过小 间断 或宽度 过大时 则进入异常检 测程序 没 有遇到异常则判断为没有 剔勿。 若遇到 电线 间断 , 则需要判 断 目标 物体是 悬挂物体还 是瓷瓶或电线 杆等正常物 体 首先需要检测 出目标 物体的轮廓 。 引 边缘检测 的依据 图像的边缘 为图像中灰度值发 生急 剧变化 的区域 , 而 这种灰度 值的 算子 通过检测灰度值二 阶导数的零点来检 测边缘 具有各 向 同性的` 生质 它不但 可以检测 出大部 分边缘 而且边缘定位精 度较高 。 对 目标物体进行边缘 检测 将异常物体从 图像中分 割出来 若异常物 体为 白色 且大小 、 形状与瓷瓶相 当 则判别进入 瓷瓶裂 纹检测 程序 若异 。 若 目标物体不满 足 常物体较 宽且非 常高 则判别为 电线杆 不洲 于处理 上述描 述 则判 断为非正常物 体 将其与 电线的 交接 部分在原 图中标记 , 并给出报警信号 。 参考文献 阮 秋琦 , 阮宇智 数字 图像处理凹 北京 电子 工 业 出版 社 美 国 译 艾海舟 ,兴 军亮 计算 机视 觉 算法与 应 用四北 京 又 清华大 学出 版 社 , 加拿刘 译 张静几 计算为晌见觉编程手册 四 北京 科学 出 版社 , 日日余晶方 明 ,杨华 民 计算为觑 觉 中的 运 动检测 与 跟 踪四 北 京 国防 工业 出 版 社