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文檔簡介
1、在變壓器的運(yùn)行中,油位作為重要的監(jiān)測參數(shù)之一,其值過高或過低都會(huì)使變壓器的正常運(yùn)行受到影響。因此,對(duì)變壓器油位進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)控具有重要意義。由于廠家并沒有提供專門的用于實(shí)時(shí)監(jiān)控油位的裝置,而又不能人為在變電站中加入傳感器,因此采用非接觸式的方式進(jìn)行測量已經(jīng)成為當(dāng)前的發(fā)展趨勢。然而變壓器長期在戶外工作,不同天氣會(huì)影響測量的結(jié)果,因此采用基于視頻的方法對(duì)變壓器油位進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測具有舉足輕重的作用。
本文以視頻為基礎(chǔ),研究各種天氣下的變
2、壓器圖像的特點(diǎn),對(duì)陰天、霧天、雨天、夜間高光圖像進(jìn)行油位測量,并將各種算法移植到軟件平臺(tái)上進(jìn)行驗(yàn)證,驗(yàn)證了該方法的可用性。主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)總結(jié)如下:
?。?)分析了正常光照下圖像預(yù)處理和油位區(qū)域提取與檢測原理,分別對(duì)幾種圖像預(yù)處理算法和油位區(qū)域提取與檢測算法進(jìn)行了比較分析,并最終得到了最優(yōu)算法,即基于顏色空間的方法。首先將RGB圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間中,再對(duì)三個(gè)通道取閾值,最后通過連通區(qū)域?qū)傩蕴崛〕鲇杏蛥^(qū)域,最后得到其像素高度
3、。
(2)研究了陰天油位圖像檢測方法。針對(duì)陰天情況下由于圖像亮度低而使得顏色空間轉(zhuǎn)換算法失效的問題,采用了圖像增強(qiáng)的方法。分析了圖像增強(qiáng)的原理,并比較了幾種已存在的增強(qiáng)算法,同時(shí),在此基礎(chǔ)上提出了一種基于參數(shù)校正的直方圖均衡化算法。首先計(jì)算各個(gè)像素值的權(quán)值,再對(duì)其概率分布函數(shù)進(jìn)行改進(jìn),進(jìn)而得到增強(qiáng)后的圖像,最后采用正常光照下的算法進(jìn)行油位檢測。
(3)針對(duì)霧天條件下圖像對(duì)比度低的問題,采用了圖像去霧算法來處理圖像,從
4、而更精確地測量油位。詳細(xì)比較了幾種已存在去霧算法的原理和優(yōu)缺點(diǎn),并找到一種適合于變壓器實(shí)時(shí)監(jiān)控場景的方法,即基于暗原色優(yōu)先的單幅圖像快速去霧算法。首先通過混合暗通道對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)的透射率進(jìn)行逐點(diǎn)估計(jì),得到粗透射圖,再根據(jù)暗通道最大值,對(duì)粗透射圖中點(diǎn)進(jìn)行校正,得到精細(xì)透射圖,從而得到復(fù)原后的圖像,最后進(jìn)行圖像增強(qiáng)和油位檢測。
?。?)針對(duì)雨天圖像細(xì)節(jié)信息模糊的問題,研究了圖像去雨算法。詳細(xì)分析了去雨方法的特點(diǎn)和原理,并對(duì)其進(jìn)行了比較
5、,得到更優(yōu)的基于圖像分層的去雨算法。首先采用高斯混合模型對(duì)輸入圖像進(jìn)行分層,再采用基于最小誤差的定義不斷更新圖像,最后得到去雨后的圖像,并通過圖像增強(qiáng)和油位檢測進(jìn)而得到雨天圖像的油位。
?。?)研究了夜間高光圖像的油位檢測方法。分析去高光算法的各自特點(diǎn)和原理,并對(duì)其進(jìn)行比較,同時(shí)重點(diǎn)闡述改進(jìn)的歸一化模型,結(jié)合此模型進(jìn)行去高光處理。首先將圖像通過改進(jìn)歸一化模型進(jìn)行歸一化,再進(jìn)行K-means聚類,從而得到還原的圖像。最后進(jìn)行圖像增
6、強(qiáng)和油位檢測。
?。?)驗(yàn)證了各種算法的合理性和有效性。設(shè)計(jì)了全天候?qū)崟r(shí)監(jiān)控變壓器應(yīng)用軟件,同時(shí),將各種算法分別在應(yīng)用軟件中進(jìn)行驗(yàn)證。
實(shí)驗(yàn)表明,在不接觸的條件下對(duì)變壓器油位進(jìn)行測量,顏色空間轉(zhuǎn)換法、基于參數(shù)校正的直方圖均衡化、暗原色優(yōu)先的單幅圖像去霧、基于分層的去雨算法以及基于歸一化的夜間圖像去高光算法分別能有效處理正常光照、陰天、霧天、雨天和夜間高光圖像。同時(shí),還能保證一定的魯棒性。將算法移植到應(yīng)用軟件實(shí)驗(yàn)后證明,
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