基于无人机双目视差图像的输电线路覆冰厚度辨识方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107704844A(43)申请公布日2018.02.16(21)申请号201711013098.4(22)申请日2017.10.25(71)申请人哈尔滨理工大学地址150080黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号申请人周封(72)发明人周封任贵新郝婷崔博闻胡海涛李隆王晨光刘健(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/38(2006.01)G06K9/40(2006.01)G06K9/46(2006.01)G01B11/06(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图6页(54)发明名称基于无人机双目视差图像的输电线路覆冰厚度辨识方法(57)摘要本发明公开了基于无人机双目视差图像的输电线路覆冰厚度辨识方法，属于图片处理技术领域。包括相关信息采集，覆冰图像获取，求取视差图，视差图预处理，图像二值化，轮廓提取，覆冰厚度计算等步骤。本发明通过对视差图像进行处理提取覆冰轮廓，利用距离信息分离前景与背景，分离效果好。根据视差图像相邻区间灰度值相似的特点对视差图像进行预处理，使图像灰度层次分布更加均匀。提出二值化阈值计算方法，自动确定二值化阈值，方法适应性强。通过计算固定列区间范围内覆冰导线轮廓所包含像素数量与未覆冰导线轮廓所包含像素数量的比值来计算覆冰厚度，减小了因覆冰形状变化而产生较大测量误差的可能，方法适应性强，精确度高。CN107704844ACN107704844A权利要求书1/2页1.基于无人机双目视差图像的输电线路覆冰厚度辨识方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：事先采集并记录摄像头与不同类型输电线在不同距离下所拍摄的未覆冰输电线路图像中输电线部分单位像素长度的平均像素宽度p；步骤2：利用无人机巡检输电线路，由无人机自带的GPS模块定位系统自动导航，并通过无人机上的双目摄像头采集覆冰输电线路的左右视图图像；步骤3：分别对左右视图图像进行灰度化处理、畸变矫正和双目校正处理、均值滤波处理，然后通过立体匹配算法获得覆冰输电线路的视差图像；步骤4：根据提出的视差图像预处理方法对视差图进行预处理；步骤5：根据提出的二值化阈值计算方法计算二值化分割阈值，对预处理后的视差图像进行二值化，将覆冰输电线轮廓以二值图的形式显示；步骤6：根据提出的基于分水岭算法和数学形态学相结合的轮廓提取方法对二值图像进行处理，提取覆冰输电线轮廓；步骤7：根据固定长度的覆冰输电线轮廓所包含像素数量与未覆冰时输电线轮廓所包含像素数量的比值计算覆冰厚度。2.根据权利要求1所述的基于无人机双目视差图像的输电线路覆冰厚度辨识方法，其特征在于，所述的步骤2中通过无人机机载双目摄像头采集输电线路覆冰图像,其中摄像头可以采用长焦双目摄像头，并将其固定在可360度旋转的云台上，由无人机上的控制模块根据GPS模块得到的无人机所处空间位置信息和该路段输电线路的空间位置信息，计算并控制无人机上的云台带动摄像头转动，保证拍摄时摄像机光心的轴线方向垂直于输电线路方向进行拍摄，并使输电线尽量处于摄像头的拍摄中心。3.根据权利要求1所述的基于无人机双目视差图像的输电线路覆冰厚度辨识方法，其特征在于，所述的步骤4中的视差图预处理方法,具体包括以下步骤：步骤A：用k*k大小的模板遍历视差图中每个像素，统计模板中心像素与周围像素之间灰度值之差的绝对值大于阈值P的像素个数a和灰度值之差的绝对值小于阈值P的像素个数b，并记录模板中心像素与周围像素之间灰度值之差的绝对值大于阈值P的像素的灰度值之和m和灰度值之差的绝对值小于阈值P的像素的灰度值之和n；步骤B：判断a与b的大小，规定当a大于等于b时，对m除以a的值四舍五入取整后替代模板中心像素灰度值，否则模板中心像素灰度值保持不变。4.根据权利要求1所述的基于无人机双目视差图像的输电线路覆冰厚度辨识方法，其特征在于，所述的步骤5中的二值化阈值计算方法,具体包括以下步骤：步骤A：统计视差图中每个灰度值所包含像素点数量，并将对应灰度值所包含像素点数量按照一一对应的顺序放入和灰度值区间同样大小的数组a[256]中；步骤B：从灰度值0即数组元素a[0]开始，每间隔5个灰度值为一个区间，计算每个灰度区间所包含像素数量的平均值uk：其中nk为灰度值k包含的像素数量，对应数组元素a[k]的值；2CN107704844A权利要求书2/2页步骤C：将每个uk分别与设定值N比较，记录满足如下要求的uk的下标k的值：uk值小于设定值N且其相邻两个灰度值区间的Nk-5或Nk+5中至少有一个大于设定值N；其中设定值N要小于目标物体所在灰度区间的像素数量均值且大于误匹配像素所在灰度区间的像素数量均值，其取值区间非常广，可以根据经验设定；步骤D：将记录的k值按照从小到大的顺