[发明专利]基于改进模糊集理论的高压输电线路绝缘子图像增强方法在审

专利信息
申请号: 201810050756.5 申请日: 2018-01-18
公开(公告)号: CN108154490A 公开(公告)日: 2018-06-12
发明(设计)人: 柯洪昌;付浩海;耿晓中;聂振海;赵慧玲 申请(专利权)人: 长春工程学院
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00;G06T7/90
代理公司: 北京市盛峰律师事务所 11337 代理人: 席小东
地址: 130012 *** 国省代码: 吉林;22
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摘要: 发明提供一种基于改进模糊集理论的高压输电线路绝缘子图像增强方法,包括以下步骤:获取包含高压线和绝缘子的航拍图像;对所述航拍图像进行预处理;利用模糊集理论提取灰度图F的模糊特征;利用模糊增强算子对隶属度μij进行修正;对所述模糊域进行反变换;采用正弦隶属度函数对新灰度图F'进行模糊增强,得到模糊增强后的灰度图。优点为:本发明提供的方法能够对航拍视频图像中在高压线上的绝缘子进行有效的图像增强,图像增强效果显著,有效去除图像中小范围灰度不连续的干扰区域,从而初步分割出绝缘子,从而为后续绝缘子的识别和缺陷诊断工作提供理论基础和技术支持。
搜索关键词: 绝缘子 模糊集理论 图像增强 灰度图 高压输电线路 航拍图像 高压线 模糊 预处理 隶属度函数 有效的图像 干扰区域 技术支持 理论基础 模糊特征 缺陷诊断 视频图像 不连续 反变换 隶属度 模糊域 算子 航拍 灰度 去除 正弦 改进 图像 修正 分割
【主权项】:
一种基于改进模糊集理论的高压输电线路绝缘子图像增强方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,获取包含高压线和绝缘子的航拍图像,所述航拍图像为RGB类型的彩色图像;步骤2,对所述航拍图像进行预处理,将彩色图像的RGB空间转换为HSI空间,并选取HSI空间的S分量作为灰度图F;步骤3,利用模糊集理论提取灰度图F的模糊特征,采用公式1计算得到灰度图中每一个像素点(i,j)的灰阶相对于最大灰度值的隶属度μij,进而将灰度图F从图像空间域转换到模糊域:<mrow><msub><mi>&mu;</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mi>G</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msup><mrow><mo>&lsqb;</mo><mn>1</mn><mo>+</mo><mfrac><mrow><msub><mi>x</mi><mrow><mi>m</mi><mi>a</mi><mi>x</mi></mrow></msub><mo>-</mo><msub><mi>x</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub></mrow><msub><mi>F</mi><mi>d</mi></msub></mfrac><mo>&rsqb;</mo></mrow><mrow><mo>-</mo><msub><mi>F</mi><mi>e</mi></msub></mrow></msup><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>其中,Fd,Fe为变换系数,其范围为[0,1],xmax为灰度图F的最大灰度值,xij为当前像素点(i,j)的灰度值;G(xij)表示灰度图F从图像空间域转换到模糊域;步骤4,利用模糊增强算子对隶属度μij进行修正,得到修正后隶属度u'ij,因此,灰度图F的每一个像素点(i,j)均对应得到一个修正后隶属度u'ij,所有修正后隶属度u'ij组成模糊特征平面,模糊特征平面即为模糊域;步骤5,对所述模糊域进行反变换,具体为:对模糊域中的每一个修正后隶属度u'ij采用公式3进行反变换,得到每一个像素点(i,j)对应的新灰度值xi'j,从而将模糊域变换到图像空间域,得到新灰度图F':<mrow><msubsup><mi>x</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow><mo>&prime;</mo></msubsup><mo>=</mo><msup><mi>G</mi><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msup><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>&mu;</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow><mo>&prime;</mo></msubsup><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msub><mi>x</mi><mrow><mi>m</mi><mi>a</mi><mi>x</mi></mrow></msub><mo>-</mo><msub><mi>F</mi><mi>d</mi></msub><mo>&lsqb;</mo><msup><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>&mu;</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow><mo>&prime;</mo></msubsup><mo>)</mo></mrow><mfrac><mn>1</mn><msub><mi>F</mi><mi>e</mi></msub></mfrac></msup><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>&rsqb;</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>3</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>其中:G‑1为G的反变换;步骤6,引入灰度线性变换,选用像素的相对灰度等级作为模糊特征,采用正弦隶属度函数对新灰度图F'进行模糊增强,得到模糊增强后的灰度图。
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