[发明专利]一种输电线路异物的图像分割的方法

说明书

本申请提供一种输电线路异物的图像分割的方法，包括采集输电导线图像，剔除不符合预设标准的图像，得到初始图像；对初始图像进行预处理，得到预处理图像；根据预处理图像的RGB值，计算所述预处理图像的灰度值，得到灰度图像；根据预设的阈值集合中的阈值，划分所述灰度图像的全部像素为背景区域和目标区域，计算得到背景区域和目标区域的最大方差值；根据所述最大方差值，确定分割阈值；根据所述分割阈值，增强所述分割阈值对应的目标区域的对比度，得到增强图像；划分所述增强图像的全部像素为背景区域和目标区域，重复执行计算得到背景区域和目标区域的最大方差值的步骤，确定最佳分割阈值，得到最终显示图像，避免像素丢失且分隔完全。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种输电线路异物的图像分割的方法。

背景技术

输电线路连接着发电厂和消费用户，在电路传输的过程中发挥着不可替代的作用。由于电力系统南北跨越维度大，气候条件复杂，电线需要长期暴露在冰天雪地或湿热天气，不同环境下的输电线路会遭受不同程度的损坏。输电导线通常会出现异物附着、落鸟、断股分叉等，诸多因素影响着输电导线的使用寿命，而且如果不及时的排除因素，会带来更严重的后果。

现有技术中，通常采用人工的方式进行排查，近年来也会通过无人机或飞机等进行巡检，同时产生大量的巡检图片，此时单一采用人工进行异物的判断将会耗费大量人力。图1为断股分叉原图，图2为断股分叉最大类间方差法分割图，图3为鸟类依附原图，图4为鸟类依附最大类间方差法分割图，由图1至图4可见，现有技术对图像中同属一类的情况，分割效果不明显，存在遗漏和分割不全的现象。

发明内容

为了解决上述问题，本申请提供一种输电线路异物的图像分割的方法，以解决现有技术对不同导线异物的分类效果不明显且效率低的问题。基于图像处理技术的输电线路智能检测，可以通过不同导线异物的图像来进行分类，进而采取不同的措施行动。

为了实现上述目的，本申请通过以下技术方案实现：

一种输电线路异物的图像分割的方法，所述方法包括：

采集输电导线图像，剔除不符合预设标准的图像，得到初始图像；

对所述初始图像进行预处理，得到预处理图像；

根据所述预处理图像的RGB值，计算所述预处理图像的灰度值，得到灰度图像；

根据预设的阈值集合中的阈值，划分所述灰度图像的全部像素为背景区域和目标区域，计算得到背景区域和目标区域的最大方差值；

根据所述最大方差值，确定分割阈值；

根据所述分割阈值，增强所述分割阈值对应的目标区域的对比度，得到增强图像；

根据预设的阈值集合中的阈值，划分所述增强图像的全部像素为背景区域和目标区域，重复执行上述计算得到背景区域和目标区域的最大方差值的步骤，确定最佳分割阈值，得到最终显示图像。

可选的，所述对所述初始图像进行预处理，得到预处理图像的步骤包括：消除所述初始图像的噪声。

可选的，所述消除所述初始图像的噪声的步骤包括：

遍历所述初始图像，通过预设的滑动窗口滑动覆盖所述初始图像，滑动过程中根据滑动窗口覆盖的像素的中值，计算得到滑动窗口值；

计算所述滑动窗口值的公式为：

y＝med[x(i-N,j-N),…,x(i+N,j+N)]

其中，滑动窗口为(2N+1)*(2N+1)，y为滑动窗口值，med为滑动窗口中覆盖的像素的中值，x为滑动窗口中覆盖的像素，i为行，j为列，N为行和列的数量。

可选的，所述根据所述预处理图像的RGB值，计算所述预处理图像的灰度值的公式为：