[发明专利]一种仪表噪声图像处理方法

说明书

本发明公开了一种仪表噪声图像处理方法，包括如下步骤：步骤1，将拍摄得到的图像划分成用于进行信息提取判断的输入图像；步骤2，对输入图像信息进行边缘检测，若含有边缘细节，则判断输入图像未合格，跳过进行下一个输入图像的判断，若不含有边缘细节，则提取不含有边缘信息的图像形成提取图像；步骤3，对提取图像进行噪声判别，确认提取图像的噪声类别符合椒盐噪声模型还是高斯噪声模型；步骤4.1，对于椒盐噪声模型，采用中值滤波算法滤波去噪；步骤4.2，对于高斯噪声模型，采用双边滤波算法滤波去噪；步骤5，将去噪的图像信息输入识别模块进行图像信息智能识别。本发明能够实现巡检拍摄图像的降噪处理。

技术领域

本发明涉及一种用于变电站智能巡检领域的仪表噪声图像处理方法。

背景技术

高质量和及时的运行维护是保证电力系统安全可靠运行的前提。现今变电站现代化程度越来越高，大量增加的设备导致人工日常巡检成本日益增长，传统人工日常巡检方式凸显的问题就越发不容忽视。日常巡检一旦发生误判和漏判将造成重大经济损失。伴随着电子信息技术、自动化水平和精密控制等学科的快速发展，变电站现已安装大量监控摄像，但是传统摄像系统只传送图像且布置主要用于安防、环境监测，对设备巡检工作几乎没有帮助。变电站巡检自动化设备大量应用是变电站自动巡检的未来发展趋势。现有的变电站巡检运维设备，其智能化程度低，虽然能够执行巡检任务，对巡检设备关键位置和仪器仪表面板进行拍摄，但依然需要通过人工进行设备状态和仪器仪表指数的读取，效率较低。而由于巡检机器人所拍摄的变电站仪器仪表图像通常会伴随存在大量图像噪声，这严重影响了后续进行巡检图像的智能化识别的应用。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术的不足，提供一种仪表噪声图像处理方法，它能够实现巡检拍摄图像的降噪处理。

实现上述目的的一种技术方案是：一种仪表噪声图像处理方法，包括如下步骤：

步骤1，将拍摄得到的图像划分成用于进行信息提取判断的输入图像；

步骤2，对输入图像信息进行边缘检测，若含有边缘细节，则判断输入图像未合格，跳过进行下一个输入图像的判断，若不含有边缘细节，则提取不含有边缘信息的图像形成提取图像；

步骤3，对提取图像进行噪声判别，确认提取图像的噪声类别符合椒盐噪声模型还是高斯噪声模型；

步骤4.1，对于椒盐噪声模型，采用中值滤波算法滤波去噪；

步骤4.2，对于高斯噪声模型，采用双边滤波算法滤波去噪；

步骤5，将去噪的图像信息输入识别模块进行图像信息智能识别。

进一步的，所述步骤4.2中，中值滤波算法进行去噪的方法为，将提取图像每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值，定义为下式：

g(x,y)＝median{f(x-i,y-i)}x,y∈W

式中g(x,y)和f(x-i,y-i)分别为输出和输入的像素单通道值，W为二维滑动窗口。

进一步的，所述二维滑动窗口为矩形、十字形、圆形或菱形。

本发明的一种仪表噪声图像处理方法，图像输入后，将图像分类为两种不同的噪声类型，分别进行对应的降噪方法进行分类处理，极大的提升了图像的去噪效果。

附图说明

图1为变电站仪器仪表图像采集过程中各类噪声的产生示意图；

图2为本发明的一种仪表噪声图像处理方法的流程示意图。

具体实施方式

为了能更好地对本发明的技术方案进行理解，下面通过具体地实施例进行详细地说明：