[发明专利]一种基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法

权利要求书

1.一种基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法，其特征在于，包括：

步骤S1、获取输电线路的原始图片数据；

步骤S2、对所述原始图片数据进行筛选得到初始模糊图片数据；

步骤S3、给所述初始模糊图片数据中每一所述初始模糊图片加入预设的高斯噪声，得到加噪模糊图片数据；

步骤S4、通过盲去卷积方法对所述加噪模糊图片数据中每一所述加噪模糊图片进行去模糊处理。

2.如权利要求1所述的基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

步骤S11、设置无人机巡检的路径参数，所述无人机按照所述路径参数对所述输电线路进行巡检，并拍摄所述输电线路的原始图片；

步骤S12、在系统端中设置若干个文件夹；

步骤S13、所述无人机拍摄的所述输电线路的原始图片通过其设有的图传设备传输至所述系统端中，并对应存入所述文件夹中。

3.如权利要求2所述的基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法，其特征在于，所述原始图片包含有输电线、杆塔、绝缘子、螺丝和U型环中的一个或其任意一组合。

4.如权利要求3所述的基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法，其特征在于，所述步骤S3包括：通过图片退化模型将均值为m、方差为V的所述高斯噪声Δn(x,y)添加到每一所述初始模糊图片上，得到每一所述初始模糊图片对应的所述加噪模糊图片，所述图像退化模型公式为：

g(x,y)＝f(x,y)*h(x,y)+Δn(x,y)

其中：f(x,y)表示为所述初始模糊图片，h(x,y)表示为所述初始模糊图片的点扩散函数，g(x,y)表示为所述加噪模糊图片，m取值为0，V取值为10^-5，x表示为像素在x方向的坐标，y表示为像素在y方向的坐标。

5.如权利要求4所述的基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法，其特征在于，所述步骤S4包括：采用Richardson-Lucy算法对每一所述加噪模糊图片进行迭代复原，得到一复原图片和一所述点扩散函数；在第k次所述迭代复原时，使用所述Richardson-Lucy算法进行所述迭代复原的迭代公式如下：

其中，表示为第k次迭代得到的所述复原图片，表示为第k-1次迭代得到的所述复原图片，表示为第k-1次迭代得到的所述点扩散函数，为的转置，为第k次迭代得到的所述点扩散函数，为的转置，*为卷积运算，i表示为第k-1次迭代的复原图片或点扩散函数，i+1表示为第k次迭代的复原图片或点扩散函数。

6.如权利要求5所述的基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法，其特征在于，所述k取值范围为[1,18]，且为整数。

7.如权利要求6所述的基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法，其特征在于，在执行采用Richardson-Lucy算法对每一所述加噪模糊图片进行第k次迭代复原的步骤之前，所述步骤S4还包括：采用Canny算法对第k-1次迭代复原得到的所述复原图片进行边缘检测，生成对应的加权函数，并在迭代复原中对每个像素进行加权。