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文檔簡介
1、攜帶高清攝像頭等傳感器的飛行機(jī)器人已經(jīng)應(yīng)用到輸電線路巡檢方面,通過定期采集桿塔及其上各部件的圖像來完成巡檢工作,然后地面站對巡檢圖像進(jìn)行圖像處理提取巡檢對象缺陷,這為后續(xù)故障診斷提供有力的基礎(chǔ)。但是,因為輸電線路所處位置的特殊性,采集到的巡檢圖像具有背景復(fù)雜和含有高維信息數(shù)據(jù)的特點,這給如何從巡檢圖像中快速、準(zhǔn)確的提取巡檢對象缺陷帶來很大困難,并且提取質(zhì)量的好壞直接關(guān)系到圖像后續(xù)處理的準(zhǔn)確與否。
為此,本文研究了基于巡檢圖像提
2、取缺陷信息的方法。首先,在巡檢圖像預(yù)處理階段,闡述了一種基于指數(shù)對數(shù)灰度轉(zhuǎn)換函數(shù)的圖像對比度增強方法。其次,研究了一種基于巡檢圖像的改進(jìn)密度空間聚類分割算法,該算法融合了SLIC算法、DBSCAN算法和斜空間距離方法。實驗表明,對比于傳統(tǒng)的方法,改進(jìn)算法的聚類結(jié)果能有效分離目標(biāo)和背景、保持邊緣完整和連續(xù),運行效率與聚類準(zhǔn)確性有很大的改善,可以對巡檢圖像進(jìn)行有效的分割提取關(guān)鍵部件。最后,研究了一種能夠判斷巡檢圖像是否有缺陷的檢測以及缺陷提
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