[发明专利]基于紫外成像的光斑区域分割方法、系统和计算机设备在审

专利信息
申请号: 202111269153.2 申请日: 2021-10-29
公开(公告)号: CN113888563A 公开(公告)日: 2022-01-04
发明(设计)人: 林颖;陈玉峰;周加斌;孙运涛;白德盟;李杰;杨祎;秦佳峰;刘萌;李程启;李娜;刘辉;朱梅;徐冉;张围围 申请(专利权)人: 国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司
主分类号: G06T7/11 分类号: G06T7/11;G06T7/136;G06T7/90;G06T5/00;G06T5/30;G06T7/00
代理公司: 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 代理人: 杨乐
地址: 250003 山东*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 基于 紫外 成像 光斑 区域 分割 方法 系统 计算机 设备
【权利要求书】:

1.一种基于紫外成像的光斑区域分割方法,其特征在于,所述方法包括:

获取目标区域的原始图像,并提取出所述原始图像中包含彩色光斑的RGB图像;

对所述RGB图像进行颜色映射处理,得到映射后的紫外图像;

对所述映射后的紫外图像进行灰度化处理,以得到对应的灰度图像,并通过阈值划分得到初步分割图像;

基于所述初步分割图像进行噪声点滤除,以分割出所述灰度图像中的白色光斑区域。

2.根据权利要求1所述的光斑区域分割方法,其特征在于,所述获取目标区域的原始图像,并提取出所述原始图像中包含彩色光斑的RGB图像,具体包括:

获取目标区域的放电视频,并将所述放电视频转换为连续多帧的原始图像;

通过帧提取在所述原始图像中提取包含彩色光斑的RGB图像。

3.根据权利要求1所述的光斑区域分割方法,其特征在于,对所述RGB图像进行颜色映射处理,具体包括:

采用基于高斯函数的映射模型对所述RGB图像进行颜色映射处理。

4.根据权利要求3所述的光斑区域分割方法,其特征在于,所述采用基于高斯函数的映射模型对所述RGB图像进行颜色映射处理,具体包括:

提取所述原始图像中R、G、B三通道的灰度矩阵,以及所述RGB图像中彩色光斑区域R、G、B三通道的灰度值;

利用高斯函数将彩色光斑区域的R、G、B三通道的灰度值分别映射至目标映射强度值;

利用高斯函数对所述原始图像中R、G、B三通道的灰度矩阵进行映射,以得到映射后的紫外图像。

5.根据权利要求4所述的光斑区域分割方法,其特征在于,利用以下公式将彩色光斑区域的R、G、B三通道的灰度值分别映射至目标映射强度值:

M(x)=Aexp[-(x-μ)2/2σ2]

其中,M(x)表示高斯映射函数;

A表示目标映射强度值;

μ表示光斑区域中R、G、B三个通道的灰度平均值;

σ2为映射函数的方差。

6.根据权利要求5所述的光斑区域分割方法,其特征在于,所述目标映射强度值A=255,所述方差σ2=3。

7.根据权利要求6所述的光斑区域分割方法,其特征在于,利用以下公式对所述原始图像中R、G、B三通道的灰度矩阵进行映射:

其中,映射后得到的矩阵G={gr,gg,gb},原始图像中R、G、B三通道的灰度矩阵F={fr,fg,fb}。

8.根据权利要求1所述的光斑区域分割方法,其特征在于,利用以下公式对所述映射后的紫外图像对应的灰度图像进行分割:

其中,G(x,y)表示灰度图像中每个点的像素值;

T为阈值,T的取值范围为200-220。

9.根据权利要求1所述的光斑区域分割方法,其特征在于,基于所述初步分割图像进行噪声点滤除,具体包括:

基于膨胀算法和腐蚀算法对二值化处理后的初步分割图像进行噪声点滤除。

10.根据权利要求9所述的光斑区域分割方法,其特征在于,基于先进行腐蚀算法再进行膨胀算法的开运算原理,利用以下公式对二值化处理后的初步分割图像进行噪声点滤除:

其中,A为初步分割图像对应的矩阵,B为结构元素矩阵。

11.根据权利要求9所述的光斑区域分割方法,其特征在于,基于先进行膨胀算法再进行腐蚀算法的闭运算原理,利用以下公式对二值化处理后的初步分割图像进行噪声点滤除:

其中,A为初步分割图像对应的矩阵,B为结构元素矩阵。

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