[发明专利]一种电缆瓷套终端红外图像去噪方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理和在线监测领域，尤其涉及一种电缆瓷套终端红外图像去噪方法及装置。

背景技术

基于红外图像的红外诊断技术已经被成功地运用于电气设备的状态检测和故障监测，并在发电机故障诊断、设备绝缘诊断等方面取得显著成效。电缆瓷套终端红外图像检测方法由于具有安全、准确、经济和实用等特点，近年来受到广泛关注。

电缆瓷套终端红外图像是否清晰，图像细节是否完整，特征是否明显，是能否对其进行正确诊断的关键。红外图像在生成过程中受探测器噪声和各种电子器件噪声的影响，具有高噪声、低对比度的特点。因此采用高效率的滤波方法对电缆瓷套终端红外图像去噪，提升图像质量，是进行正确诊断的前提。

针对红外图像的去噪，目前有很多算法，其中小波分析法由于其良好的时频局部化能力，具有较好的去噪效果。在小波去噪法中，基小波的选择对信号的畸变有着密切联系。常用的小波去噪方法是小波阈值法，即选定某个阈值对各尺度空间的小波系数进行截断处理，去除小于阈值的小波系数，保留大于阈值的小波系数并进行小波逆变换得到去噪后图像。小波阈值法虽然比常用的一些去噪方法对图像的模糊程度要小，但由于其是对小波系数进行截断式处理，这在一定程度上破坏了图像信息的完整性，造成部分有用信号的丢失。

因此，提供一种能够有效克服电缆瓷套终端红外图像含有噪声的问题的方法和装置为本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种电缆瓷套终端红外图像去噪方法及装置，解决电缆瓷套终端红外图像含有噪声的问题。

本发明实施例提供了一种电缆瓷套终端红外图像去噪方法，包括：

获取到待去噪电缆瓷套终端红外图像；

将待去噪电缆瓷套终端红外图像分解为颜色分量图像；

通过自适应小波选择算法逐层对颜色分量图像进行计算，得到各层最优小波函数，并根据各层最优小波函数对颜色分量图像进行二维一次小波分解，得到最高分解层数的尺度系数和各分解层数三个方向上的小波系数；

通过预置第一公式对各分解层数三个方向上的小波系数进行自适应去噪操作，得到去噪后的小波系数；

根据最高分解层数的尺度系数和去噪后的小波系数对颜色分量图像进行图像重构，得到去噪后的颜色分量图像；

对去噪后的颜色分量图像进行合成操作，得到去噪后的图像。

优选地，通过自适应小波选择算法逐层对颜色分量图像进行计算，得到各层最优小波函数，并根据各层最优小波函数对颜色分量图像进行二维一次小波分解，得到最高分解层数的尺度系数和各分解层数三个方向上的小波系数具体包括：

S1：获取到小波函数数据库和小波分解层数K；

S2：在小波函数数据库获取到多个小波函数，通过各个小波函数逐次对颜色分量图像进行第一层小波分解，得到第一层尺度系数和第一层小波系数；

S3：通过预置第二公式对第一层尺度系数进行计算得到第一层能量百分比，在第一层能量百分比中获取到最大第一层能量百分比，将与最大第一层能量百分比对应的小波函数设置为第一层最优小波函数；

S4：获取到与第一层最优小波函数对应的最优第一层尺度系数，将最优第一层尺度系数的值赋予第k-1层尺度系数，其中，k＝2；

S5：通过各个小波函数对第k-1层尺度系数进行小波分解得到第k层尺度系数，通过预置第二公式对第k层尺度系数进行计算得到第k层能量百分比，并在在第k层能量百分比中获取到最大第k层能量百分比，将与最大第k层能量百分比对应的小波函数设置为第k层最优小波函数；

S6：令k＝k+1，判断k是否等于K，若不是，则重新执行S5，若是，获取到各层最优小波函数，并执行S7；

S7：根据各层最优小波函数对颜色分量图像进行二维一次小波分解，得到最高分解层数的尺度系数和各分解层数三个方向上的小波系数。

优选地，预置第一公式为：

式中，l为方向，l＝1，代表水平方向；l＝2，代表竖直方向；l＝3，代表对角线方向；k为小波分解层数；α和β为调节因子，(i,j)为小波系数的序号；为第k层上，l方向上信号的小波系数方差；为第k层上，l方向上噪声的小波系数方差；为第k层上，l方向上带噪信号的小波系数；为第k层上，l方向上信号的去噪处理后的小波系数。

优选地，预置第二公式为：