[发明专利]一种基于梯度图像融合的高压隔离开关状态识别方法

权利要求书

1.一种基于梯度图像融合的高压隔离开关状态识别方法，其特征在于：包括图像预处理方案、图像配准方案、梯度图像融合方案、融合图像评价方案、高压隔离开关状态识别方案、实验仿真方案，图像预处理方案是为了将采集到的高压隔离开关红外图像和可见光图像转换为灰度图像，并对这两种图像进行滤波去噪，以提高图像的质量和处理速度，图像配准方案是为了使高压隔离开关的红外图像和可见光图像在空间中对齐，找出高压隔离开关红外图像和可见光图像的映射关系，使得高压隔离开关红外图像和可见光图像能够在空间中较好的融合，梯度图像融合方案是为了将配准后的高压隔离开关红外图像和可见光图像分解成高频子带图和低频子带图，分别对高压隔离开关红外图像和可见光图像的高频子带图、低频子带图进行融合，实现局部图像融合，再对分别融合的红外低频子带图和高频子带图进行融合，实现全局融合，通过高压隔离开关红外图像和可见光图像的局部融合和全局融合来组成梯度图像融合模型，融合图像评价方案是用于评价梯度图像融合模型对高压隔离开关红外图像和可见光图像融合后的质量，高压隔离开关状态识别方案是用于对高压隔离开关红外图像与可见光图像融合后的图像进行识别，以判断高压隔离开关处于分闸状态还是合闸状态，实验仿真方案用于对比融合后的高压隔离开关图像和单一的高压隔离开关可见光图像或高压隔离开关红外图像的识别准确率。

2.根据权利要求1所述的基于梯度图像融合的高压隔离开关状态识别方法，其特征在于：所述图像配准方案为：

采用最大最小值法对采集到的红外和可见光图像进行归一化处理：

                   （3）

式中为归一化后的值，为图像像素点的值，和分别表示图像中最大的像素值和最小的像素值；

将高压隔离开关红外图像和可见光图像的分辨率调整为2306*2658，通过图像特征的变换模型将高压隔离开关的可见光图像映射到高压隔离开关的红外图像上，先用Canny算子对高压隔离开关红外图像和可见光图像进行边缘检测，提取出图像的轮廓，通过SURF算法来检测并提取图像轮廓的角点，采用黑塞矩阵提取图像轮廓的特征点：

                        （4）

式中，表示在尺度上高斯二阶微分与图像中一点的卷积，计算公式为：

                       （5）

表示图像，同理可计算出和；

接着利用欧拉距离公式来匹配图像的特征点，最后通过最小二乘法对这些特征点进行拟合，交换参数估计，进而得到最优的变换模型，最终得到配准后的高压隔离开关红外图像和可见光图像。