[发明专利]基于局部二值模式的电线检测方法

说明书

本发明提供了一种基于局部二值模式的电线检测方法，包括：读入灰度图像，该灰度图像是一个二维矩阵；使用5×5区域的移动平均法计算整张灰度图像上的局部阈值；进行三次不同尺度的LBP计算；综合三次LBP计算的结果，得出疑似电线的部分；对疑似电线的部分进行结果聚类，去除伪目标。本发明通过向量化编程来提升处理效率；重新设计了LBP方法的阈值选取策略，与经典的移动平均法相结合；采取综合多个不同尺度LBP算子的方式来提升方法的稳定性。通过密度聚类分析对电线检测结果去除伪目标，最终提取出电线。对于大多数图像都能实现电线的快速检测，对于一张尺寸为1920*1080的图像处理时间大致在2s左右。

技术领域

本发明涉及图像处理及模式识别的技术领域，具体是一种基于局部二值模式(Local Binary Pattern，简称LBP)的电线检测方法。

背景技术

直升机飞行中的安全问题一直是业内关注的热点问题。根据IHST(InternationalHelicopter Safety Team)发布的数据，每年直升机都会发生几百起事故，因低空飞行而与树木、电线、电杆、建筑物碰撞的比例约占35％。在致命事故当中，因低空障碍目标而发生的比例更高。即便到了现在，这个问题也一直得不到解决，仍时有直升机因高压线而爆炸坠毁的有关新闻报导。现有直升机避障主要依赖于人工目视观察，受人眼分辨距离和分辨能力的限制，高压电线这种小障碍目标不易被察觉。此外，驾驶员需要十分集中精神才能发现前方的高压电线等障碍，从而大大增加了飞行人员的工作强度和精神压力。基于光学、雷达和红外技术的直升机自动避障系统能提升航空器低能见度条件下的飞行安全避障能力，是替代人工观察的优势方式，也是未来发展的趋势。该系统以提高直升机低能见度(如夜航、雾霾、烟尘、雨雪等)条件下的飞行安全性为目标，运用毫米波雷达/低照度图像融合技术、低空障碍物自动检测识别技术相结合、提升通用航空器低能见度条件下的飞行安全避障能力，其中障碍目标的检测和识别问题是其中的关键问题之一。

由于高压电线这种障碍物形状的特殊性，对电线的检测不能简单地通过超声波或者红外等低分辨率方法来实现，因此亟需提出一种以光学图像为基础进行电线检测的新技术。。

而目前与基于光学图像的电线检测相关的研究资料较少，且由于特殊领域的需求，需要研究和改进相应的检测识别方法。同时基于以下原因，对检测方法的处理效率、适用性和稳定性等方面提出了较高的要求：

(1)直升机飞行速度很快，需要系统能够快速响应；

(2)飞行过程中可能还会受天气影响，需要进行图像增强的预处理，例如图像去雾；

(3)飞行过程中情况复杂，特别是背景干扰较大，方法要能够有排除干扰的能力；

(4)飞行过程中有颠簸，实际在研究的时候，对处理的图像需要进行高斯模糊处理，以达到模拟颠簸的效果。

经对现有技术文献的检索发现，T.Ojala M.和D.Harwood于1994年首次提出“局部二值模式”(Local Binary Patterns，LBP)的概念，2002年在IEEE期刊“模式识别与机器智能”正式发表。Multiresolution gray-scale and rotation invarianttexture classification with local binary patterns(基于局部二值模式的多分辨率灰度和旋转不变的纹理分类，《IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence,2002,22(7):971-987.)。