航拍輸電線路圖像中絕緣子部件的提取.pdf

1、絕緣子長期暴露在野外,在運行時很容易發(fā)生故障,因此需定期巡檢。但輸電線所經(jīng)區(qū)域復雜,山區(qū)、平原等地形不一,利用傳統(tǒng)的人工巡檢方式,不僅工作量大而且條件艱苦。“十一五”期間,直升機廣泛應用于輸電線巡檢中,同時怎樣利用計算機視覺技術(shù)結(jié)合巡檢數(shù)據(jù),識別輸電線路中的缺陷成為研究的重點。
　　 本文主要研究了航拍輸電線路圖像中絕緣子的分割和識別定位,為后期絕緣子故障識別提供了條件,同時對于實現(xiàn)直升機巡檢輸電線路的數(shù)字化、智能化有著重要的意

2、義。首先,建立絕緣子圖像數(shù)據(jù)庫,由于室外拍攝的圖像容易受噪聲的干擾,因此需對其進行預處理。預處理部分包括去噪和灰度線性變換,其中去噪部分分別用均值濾波、中值濾波和平穩(wěn)小波變換閾值(SWT)結(jié)合中值濾波混合去噪三種方式進行去噪,并通過峰值信噪比(PSNR)評價了去噪效果。
　　 然后,由于最大類間方差(OTSU)法在進行分割時計算量大,本文在分析基本粒子群算法的基礎上,引入了自適應粒子群算法(APSO),它能很大程度上提高OTSU

3、法的運行效率。將OTSU法、迭代閾值法、遺傳算法(GA)結(jié)合OTSU和APSO結(jié)合OTSU法用于絕緣子圖像的分割上,并對運行時間和分割效果進行了對比分析,結(jié)果表明APSO結(jié)合OTSU法在效果可接受范圍內(nèi)分割速度上有明顯的提高。
　　 最后,分別利用廣義Hough變換和數(shù)學形態(tài)學方法對絕緣子進行識別定位的實驗。廣義Hough變換采用模板匹配的方式,能粗略的在原圖上標識出絕緣子。數(shù)學形態(tài)學方法對分割后圖像做了處理,消除了一些干擾點或