[发明专利]基于矩形特征拟合的硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法

权利要求书

1.基于矩形特征拟合的硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、获取有水珠的硅橡胶绝缘子原始彩色图像，并对彩色图像进行灰度化处理；

步骤2、对步骤1获得的灰度图像进行Haar小波去噪和小波重构，进而获得去噪后的憎水性图像；

步骤3、对步骤2得到的图像采用最大类间差分割图像：根据图像的灰度分布特性，将图像分为目标和背景两部分，以二者方差值决定分割的阈值，将图像分割为二值化图像，利用形态学的面积选择将大水珠出现的目标区域选中；

步骤4、对步骤3分割得到的大水珠区域取其外接矩形进行矩形特征拟合，该外接矩形是任意方向上的，不局限于平行于坐标轴的，得到最接近水珠分割区域的最佳外接矩形，计算外接矩形长宽比例，通过判断长宽比的大小进而判定硅橡胶绝缘子的憎水性等级，硅橡胶绝缘子憎水性越好则耐污闪能力越强。

2.根据权利要求1所述的基于矩形特征拟合的硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法，其特征在于，所述步骤1具体如下：

图像灰度化处理，灰度化公式为：

Y＝0.299R+0.587G+0.114B (1)

其中，Y是根据R、G、B颜色分量以及颜色编码方法YUV中亮度信号Y之间的关系算出的亮度，R、G、B分别表示红色、绿色、蓝色分量。

3.根据权利要求2所述的基于矩形特征拟合的硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法，其特征在于，所述步骤2具体如下：

步骤2.1、Haar小波变换分解法对图像f_J分解表达式如下:

f_J＝ω_J-1+...+ω_j-1+f_j-1+...+ω₀+f₀ (2)

J表示对进行小波变换的图片进行小波分解的个数，ω₀表示第一次小波分解得到的前部分子表达式，f₀表示第一次小波分解得到的后部分子表达式，ω_J-1表示第J次的小波分解迭代后的函数表达式，ω_j-1表示第j次小波分解得到的前部分子表达式，f_j-1表示第j次小波分解得到的后部分子表达式；

其中，ω_j-1、f_j-1表达式分别为：

j表示重构函数的个数，l表示随机开始的自然数，b_l表示迭代所用的高通滤波函数，Z表示自然数集合，a_l表示迭代所用的低通滤波函数，ψ表示高通滤波所需要的迭代函数，φ表示低通滤波所需要的迭代函数，x表示进行小波变换的输入图片的像素值或者灰度值；

式中，系数和经相应迭代而得：

式中，H和L为高、低通滤波器，b_l^j-1表示第j次进行高通滤波之后的结果，a_l^j-1表示第j次进行低通滤波之后的结果，k表示滤波采样次数；

步骤2.2、在对高、低频系数处理后，需要进行逆向小波变换，最终达到重构的目的，根据Haar重构定理：

f＝f₀+ω₀+ω₁+ω₂+...+ω_j-1 (7)

f₀表示小波变换去噪后图像作为的初始函数，j表示重构函数的个数，ω₀表示第一次重构操作，ω_j-1表示第j次重构操作；

对式(7)信号进行重构，得到表达式为：

f_J表示得到的重构之后的函数表达式，表示要进行重构的初始图片像素或者灰度值的函数,k表示随机选取的自然数，Z表示自然数集合；

进而得到Haar小波函数去噪重构后的图像。