输变电设备图像边缘检测方法、装置及系统.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CN109360217A(43)申请公布日2019.02.19(21)申请号201811148836.0(22)申请日2018.09.29(71)申请人国电南瑞科技股份有限公司地址211106江苏省南京市江宁区诚信大道19号申请人国电南瑞南京控制系统有限公司(72)发明人杨莎熊纬张昭黄树欣陈亮齐苗苗(74)专利代理机构南京纵横知识产权代理有限公司32224代理人董建林俞翠华(51)Int.Cl.G06T7/13(2017.01)G06T7/136(2017.01)权利要求书3页说明书10页附图5页(54)发明名称输变电设备图像边缘检测方法、装置及系统(57)摘要本发明公开了一种输变电设备图像边缘检测方法、装置及系统，包括：基于引力场强度理论计算图像梯度幅值；对所述梯度幅值进行非极大值抑制；进行自适应双阈值处理进行边缘链接。本发明引入了引力场强度理论来代替图像梯度，得到引力场强度算子，并针对较少边缘信息和丰富边缘信息两种典型图像，分别提出了基于图像梯度幅度和标准差均值的自适应阈值选取方法。不仅保留了传统Canny算法的优点，而且增强了噪声抑制能力，保留了更多的边缘信息，具有更高的信噪比。能够自动获取阈值，在实际工程应用中具有较高的实用价值。通过输变电巡检图片的对比试验验证，证明本发明的检测结果优于传统的检测方法，能够有效解决输变电巡检图像识别准确率低的问题。CN109360217ACN109360217A权利要求书1/3页1.一种输变电设备图像边缘检测方法，其特征在于，包括：获取原始灰度图像，并对其进行平滑处理获得平滑图像；基于引力场强度理论计算所述平滑图像的梯度幅值；对所述梯度幅值进行非极大值抑制，获得候选边缘图像；对所述候选边缘图像进行自适应双阈值处理，进行边缘链接。2.根据权利要求1所述的一种输变电设备图像边缘检测方法，其特征在于：所述平滑图像的表达式为：I(x,y)＝G(x,y)*f(x,y)；式中，f(x,y)表示原始灰度图像；G(x,y)表示二维高斯滤波函数。3.根据权利要求所述的一种输变电设备图像边缘检测方法，其特征在于：所述基于引力场强度理论计算所述平滑图像的梯度幅值，具体为：基于引力场强度理论计算所述平滑图像中各个像素的图像梯度，所述各个像素的图像梯度的具体计算公式为：式中，表示分配给平滑图像中某个像素的总场强；G是重力常数；m是图像上某个像素的质量，即灰度值；是像素1指向像素2的矢量；采用有限差分3x3像素邻近区域的像素分布计算出平滑图像上某个像素I[i,j]的梯度幅值和方向；所述像素I[i,j]的梯度幅值为：式中，i和j分别是x和y方向上的单位矢量，表示像素I[i,j]X方向上梯度分量；表示像素I[i,j]Y方向上梯度分量；其中，所述像素I[i,j]X方向上梯度分量的计算公式为：所述像素I[i,j]Y方向上梯度分量的计算公式为：4.根据权利要求1所述的一种输变电设备图像边缘检测方法，其特征在于：所述对梯度幅值进行非极大值抑制，获得候选边缘图像，具体包括以下步骤：在每个像素处，检查该像素是否是其梯度方向上的邻域中的局部最大值，找寻出像素点局部最大值，检测该像素处的值是否是某一个邻域内的最大值，是，则保留，否则去除。5.根据权利要求4所述的一种输变电设备图像边缘检测方法，其特征在于：所述对梯度幅值进行非极大值抑制，获得候选边缘图像，具体包括以下步骤：对于图像上每个像素点，采用8个方向组成的3×3相邻区域沿梯度方向对其梯度量值进行插值，如果其梯度幅值大于梯度方向上的两个插值结果，则它将被标记为候选边缘点，否则将被标记为非边缘点，获取候选边缘图像；所述候选边缘图像为二值图像，非边缘点的2CN109360217A权利要求书2/3页灰度值均为0，标记为边缘点的局部灰度极大值点的灰度值设为255。6.根据权利要求1所述的一种输变电设备图像边缘检测方法，其特征在于：所述对候选边缘图像进行自适应双阈值处理，进行边缘链接，具体包括以下步骤：对所述候选边缘图像进行分类判别；当判断出所述候选边缘图像属于小倍率近景图像时，则计算出高阈值和低阈值，基于所述高阈值和低阈值完成选边缘图像的灰度值标记处理；当判断出所述候选边缘图像属于大倍率远景图像时，则首先计算出整个候选边缘图像的梯度幅度均值Eave，并将候选边缘图像上每个像素点的梯度幅值与所述梯度幅度均值Eave进行比较，完成选边缘图像的灰度值标记处理。7.根据权利要求1所述的一种输变电设备图像边缘检测方法，其特征在于：当判断出所述候选边缘图像属于小倍率近景图像时，则计算出高阈值和低阈值，基于所述高阈值和低阈值完成选边缘图像的灰度值标记处理，具体包括以下步骤：当判断出所述候选边缘图像属于小倍率近景图像时，利用下式计