[发明专利]一种精细化的图像边缘信息确定方法、系统及电子设备

说明书

本发明提供了一种精细化的图像边缘信息确定方法、系统及电子设备，涉及数字图像处理领域。该方法首先将被监测的电网设备图像转换为第一灰度图像，然后对第一灰度图像进行滤波操作得到第二灰度图像，并对第二灰度图像进行值域映射转换以及幅值归一化反转处理生成第三灰度图像，获取第三灰度图像对应的幅度梯度图像和方向梯度图像后，根据预设阈值确定幅度梯度图像的高门限阈值和低门限阈值用于提取图像边缘像素。根据幅度梯度图像、方向梯度图像、高门限阈值和低门限阈值对图像边缘像素进行二次计算，得到图像边缘的像素值。该方法提高了电网设备图像中边缘幅值和方向信息的信息量和准确度，提升了图像边缘信息可用度。

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术领域，尤其是涉及一种精细化的图像边缘信息确定方法、系统及电子设备。

背景技术

电网设备的工作状态直接影响着输变电网络能否安全运行，因此实时获取电网设备的工作状态对于输变电线路的安全管控至关重要，当前电网设备的物理状态监测过程主要通过摄录设备采集的图像(或视频)的方式所实现。由于输变电网涉及众多的电网设备且包含数量和种类繁多的电缆，并且采集的图像亮度极易受到变化的天气影响，加大了常规检测算法对电网设备运行状态精准把握的难度。

现有技术中采用了图像边缘提取算法进行电网设备的检测，但是现有的边缘提取算法存在着所检测的边缘幅值和方向信息不够准确、缺少精细化的边缘信息等问题，降低了电网设备监控的效果。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种精细化的图像边缘信息确定方法、系统及电子设备，以改善电网设备图像中的边缘幅值和方向信息准确性，提升图像边缘信息的可用度，为后续的特征编码和状态分析提供精炼丰富的设备状态变化特征信息。

第一方面，本发明实施例提供了一种精细化的图像边缘信息确定方法，该方法应用于电网设备状态监测图像中，包括：

获取被监测的电网设备的数字彩色图像，并将数字彩色图像转换为第一灰度图像；

对第一灰度图像进行滤波操作得到第二灰度图像，并对第二灰度图像进行值域映射转换以及幅值归一化反转处理，生成第三灰度图像；

获取第三灰度图像对应的幅度梯度图像和方向梯度图像，根据预设阈值确定幅度梯度图像的高门限阈值和低门限阈值；其中，高门限阈值和低门限阈值用于提取图像边缘的像素；

根据幅度梯度图像、方向梯度图像、高门限阈值和低门限阈值对图像边缘的像素进行二次计算，并将计算结果作为图像边缘的像素值。

在一些实施方式中，上述将数字彩色图像转换为第一灰度图像的过程，通过以下算式实现：

B(x,y)＝0.299I_r(x,y)+0.578I_g(x,y)+0.114I_b(x,y)，

其中，B(x,y)为第一灰度图像；I_r(x,y)、I_g(x,y)、I_b(x,y)分别为数字彩色图像中的红、绿、蓝通道的图像分量。

在一些实施方式中，上述对第一灰度图像进行滤波操作得到第二灰度图像的过程，包括：

初始化7×7的二位数字矩阵的高斯滤波器；

将高斯滤波器与第一灰度图像进行卷积滤波，得到第二灰度图像；上述过程通过以下算式实现：

f(x,y)＝h(x,y,1)*B(x,y)，

其中，f(x,y)为第二灰度图像；B(x,y)为第一灰度图像。

在一些实施方式中，上述对第二灰度图像进行值域映射转换以及幅值归一化反转处理，生成第三灰度图像的过程，包括：