[发明专利]一种输电线路红外热像异常区域提取方法

说明书

本发明涉及一种输电线路红外热像技术领域，尤其是一种输电线路红外热像异常区域提取方法，本发明提供一种输电线路红外热像异常区域提取方法，采用PSO‑CV模型，对输电线路红外热像异常区域进行异常区域提取，能够有效的抑制噪声，并使红外热像的清晰度提高，有利于电力工程师检测输电线路的热故障。

技术领域

本发明涉及一种输电线路红外热像技术领域，尤其是一种输电线路红外热像异常区域提取方法。

背景技术

输电线路故障的绝大多数都是由于发热升温导致，由于红外成像技术能够将物体本身发出的红外辐射以热分布图像的形式呈现，通过红外热像图分析设备温度的变化情况，以便于判断设备可能存在的各种安全隐患。

红外成像技术能够快速地诊断出输电线路的各类外部过热缺陷，如各种导电部件的连接或结合不良引起的过热故障，因此基于红外成像技术的智能检测系统也得到了广泛应用。

在输电线路智能检测系统中，红外热像图异常区域提取技术是其智能软件模块的重要技术组成，也是智能检测系统实现的关键环节，图像异常区域提取结果的好坏直接影响后续图像分析识别的顺利与否。迄今为止，国内外学者已经提出了大量的异常区域提取方法，但仍没有一种方法能够普遍适用于输电线路的红外热像图处理。

输电线路红外图像的拍摄距离较远，导致红外热像图具有低分辨率，干扰物较多等特点，其异常区域提取难度较大，良好的异常区域提取结果能够为后续设备自动识别提供便利条件，这样不仅能够减轻人力、物力的投入，同时有效排除了人为的主观因素干扰，提高了工作效率和质量，保障了电力系统的正常运行，因此无论从技术上还是经济上，研究变电设备的红外图像异常区域提取都具有良好的发展前景和重要的实用价值。

传统红外图像异常区域提取方法存在以下不足：第一，这种模型不能提取由平均强度值相同，强度的方差不同的两块异常区域所组成的图像，因为它是将图像的全局平均强度值作为区分区域的唯一标准；第二，这种模型不能在异常区域提取强度分布不均匀的图像，如有高噪声的图像，对于这种图像它容易陷入局部最小值；第三，虽然这种模型有一定的抵抗噪声能力，但是还是不能鲁棒地异常区域提取有高噪声的图像。

发明内容

为了克服背景技术的不足，本发明提供一种输电线路红外热像异常区域提取方法，采用PSO-CV模型，对输电线路红外热像异常区域进行异常区域提取，能够有效的抑制噪声，并使红外热像的清晰度提高，有利于电力工程师检测输电线路的热故障。

本发明的输电线路红外热像异常区域提取方法，包括以下步骤：

步骤一：输入现场采集的输电线路红外热像图；

步骤二：计算相应PSO-CV模型，具体包括以下几步：

1、计算异常区域的范围曲线局部平均灰度值；

2、计算下一代水平集函数：具体包括以下步骤：

(1)输入待优化的水平集函数权重系数，作为粒子群优化算法的输入参数；

(2)组成初始种群，并将种群初始化，随机产生各粒子的初始速度；

(3)计算初始种群中每个粒子的适应度值，以提取区域与剩余区域的平均灰度值比值为适应度值；更新每个粒子的最佳适应度值和全局最佳适应度值；

(4)重新计算粒子的位置坐标和速度；

(5)判断是否满足终止条件：产生足够好的适应度值，即提取区域与剩余区域的平均灰度值比值是否大于1000或达到一个预设最大代数；是，满足终止条件，进入第(6)步，否，则重新进入第(4)步；

(6)输出最优化的水平集函数的权重系数；

(7)将水平集函数进行更新；