[发明专利]输变电设备图像边缘检测方法、装置及系统

说明书

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。

技术领域

本发明属于图像处理领域，涉及一种输变电设备图像边缘检测方法、装置及系统，尤其涉及一种基于自适应双阈值Canny算法的输变电设备图像边缘检测方法、装置及系统。

背景技术

图像的边缘信息是图像最基本的特征之一，而图像边缘的检测也是图像处理的关键技术之一。图像边缘信息作为图像中最重要的信息之一，可以描述目标轮廓、目标区域内的相对位置等重要信息。边缘检测是图像处理中最重要的过程之一，检测结果将直接影响图像的分析。Canny边缘检测算法是1986年John F.Canny开发的一种基于图像梯度计算的边缘检测算法，它是边缘检测的一种标准算法，其广泛应用于图像处理，特别是模式识别、机器视觉方面发挥了特别重要的作用。

电力设备的运行状态直接影响电力系统的安全运行，随着智能巡检机器人业务的逐渐发展，巡检图像识别技术成为智能巡检最重要的研究内容。但是，目前在输变电智能巡检过程采集图像受外界天气、物体表面采光等因素影响较大，利用传统的canny算法不能很好的适应输变电巡检中复杂条件下的边缘检测过程，主要表现在，传统的canny算法存在对噪声敏感、滤除噪声时容易丢失弱边缘信息，高低双阈值的固定参数适应性差等情况。因此，现有技术有待于进一步改进。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种输变电设备图像边缘检测方法、装置及系统，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。

实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：

第一方面，本发明提供了一种输变电设备图像边缘检测方法，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。

优选地，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。

优选地，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：