[发明专利]一种基于改进图像法处理绝缘子覆冰的方法

说明书

技术领域

本发明涉及数字视频图像处理及输电线路在线监测技术领域，具体涉及一种基于改进图像法处理绝缘子覆冰的方法。

背景技术

我国是世界上输电线路覆冰最严重的国家之一，输电线路覆冰引起导线舞动、杆塔倾斜甚至倒塌、断线以及绝缘子闪络等重大电力事故，严重影响电力系统的安全运行，并造成巨大经济损失。随着计算机技术和传感技术的发展，输电线路覆冰在线监测方法也得到不断的改进和完善。目前监测输电线路覆冰的主要在线监测方法是基于力学模型：通过在导线、绝缘子和杆塔上安装各种灵敏传感器来获得覆冰后导线和绝缘子的重力变化、杆塔绝缘子的倾斜角、导线舞动频率等，再结合着简化的数学模型，最后粗略的计算出输电线路等效覆冰厚度。在应用力学模型计算输电线路覆冰厚度时，传感器的精度和灵敏度决定着计算结果的准确度，同时监测原理较为复杂，力学模型不同其计算结果相差比较大。

自2007年后，人们开始尝试利用图像处理技术处理到输电线路覆冰，为输电线路覆冰监测提供一种直观、经济、有效的手段，降低投入成本。在实验室背景下忽略了实际输电线路中复杂背景等因素的影响，而图像处理结果和背景复杂性有重大关系，有时甚至无法提取轮廓。另外，所采集的图像灰度易受天气、拍摄条件等因素影响，应用图像法处理时，需要人工反复改变参数(指阈值、尺度等参数)修正检测结果。虽然图像法能够得到较为直观有效的结果，但在工程应用中大量的图像信息需要处理，限制了其在工程中的应用。

发明内容

为了克服现有技术存在的缺点与不足，本发明提供一种基于改进图像法处理绝缘子覆冰的方法

本发明采用如下技术方案：

一种基于改进图像法处理绝缘子覆冰的方法，包括如下步骤：

S1绝缘子图像前期处理，具体为：

S1.1获取图像：通过监测终端的摄像机获得绝缘子图像；所述绝缘子图像包括绝缘子覆冰图像及绝缘子未覆冰图像；

S1.2设置目标区域：首先利用Matlab软件获取绝缘子图像的最大横坐标X_max和最大纵坐标Y_max，此时图像左上角坐标为（0,0），图像右下角坐标为（X_max,Y_max），然后根据监测终端输电线路中的绝缘子位置特点，利用坐标标定方式对绝缘子图像设置目标区域；

S1.3图像预处理：对设置目标区域后的图像依次进行灰度化及中值滤波处理得到图像数据阵列g(x,y)；

S2绝缘子边界轮廓识别，具体如下：

S2.1确定Canny算子自适应性：利用最优阈值灰度分割法得到该图像数据阵列的最优阈值T_k，作为Canny算子的高阈值T_h，根据高阈值T_h和低阈值T_l的对应关系确定Cannys算子的低阈值；

S2.2采用Canny算子对图像数据阵列g(x,y)进行边缘检测，具体为：

S2.2.1计算图像数据阵列的梯度幅值M(x,y)；

S2.2.2对梯度幅值进行非极大值抑制，得到可能的边缘点；

S2.2.3利用Canny算子的高阈值和低阈值对可能的边缘点进行筛选，得到绝缘子边界轮廓；

S2.3对边界轮廓两边分别进行逐行或逐列扫描，得到边界两边对应像素点的位置横坐标及纵坐标，对应横坐标及纵坐标差值即是所求轮廓像素值；

S3计算绝缘子覆冰程度，具体如下：

S3.1采用S1-S2步骤得到未覆冰绝缘子对应的轮廓像素值，将此值作为基值；

S3.2采用S1-S2步骤得到覆冰绝缘子对应的轮廓像素值，利用绝缘子直径、基值、覆冰时的轮廓像素值、覆冰厚度四者之间的比例关系，得到目标区域内绝缘子覆冰程度。

所述S2.1中最优阈值灰度分割法，具体为：

S2.1.1求出图像数据阵列的最大灰度值Zm和最小灰度值Z_l，令初阈值T₀=(Z_m+Z₁)/2；

S2.1.2根据设定阈值T₀分别求出背景和目标的平均灰度值T₁、T₂；

得到新阈值T_k=(Z₁+Z₂)/2；