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针对绝缘子图像背景复杂多样而导致提取绝缘子区域困难的问题,提出了一种改进的可能性 C-均值聚类方法(PCM)
对绝缘子图像进行分割。 方法主要基于两个方面进行改进,一方面通过定义局部相关因子、引入图像的空间局部信息以增强对
噪声的抗干扰能力、提高分割精度;另一方面通过在损失函数中加入类中心相斥项缓解传统 PCM 聚类中心点重合问题。 实验
利用人工合成数据和复杂背景的绝缘子图像对比该算法与 FCM、PCM、K-means、KFCM 和 IFCM 算法的聚类分割性能。 结果表
明改进 PCM 对噪声抗干扰能力更强、聚类精度更高,且对绝缘子图像的平均分割误差为 0. 153,相比其他对比方法对复杂环境
下的绝缘子图片有更好的分割性能。 相似文献
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为解决绝缘子图像中由于背景的复杂性 导致边缘检测 存在噪声及伪目标问题,提出了基于二维阈值分割的Canny算子边缘优化法。首先,在HSI颜色空间通过对S分量进行强化,有效弱化背景,突出绝缘子目标;其次,针对传统canny算子在提取绝缘子边缘时由于部分噪点突出导致检测裂纹的精度较低,提出对Canny算子中的阈值选取进行改进,采用二维直方图灰度-局部方差法对经预处理的图像进行阈值处理。所提改进算法能够有效优化绝缘子航拍图像处理结果,提高检测绝缘子裂纹准确率。 相似文献
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为了实现智能提取直升机巡检视频中的绝缘子图像,基于ASIFT原理的图像处理技术和数据库技术,提出了一种新的绝缘子图像识别与定位方法。该方法首先建立标准的绝缘子图库,通过改进UL-PCNN红外图像分割算法提取绝缘子特征值,然后将输电线路视频与标准图库中的绝缘子图片利用ASIFT算法进行匹配,进而识别和定位视频中的绝缘子。实验结果表明,ASIFT方法具备良好的抗绝缘子图像仿射变形性能,可以在少量人工辅助的条件下对图像进行处理,提高了架空输电线路绝缘子故障检测的自动化处理程度。 相似文献
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随着高电压、大功率、长距离输电线路的出现,输电线路穿越的地理环境日趋复杂,应用直升飞机巡检输电线路已成为电力发展的需要.对航拍绝缘子图像进行处理,以识别伞群脱落的绝缘子串,从而及时准确地掌握输电线路中绝缘子串的状态信息,为后续绝缘子故障处理提供必要的依据.采用图像增强、去噪、锐化、阈值分割、形态学和边缘提取等算法对绝缘子航拍图像进行了预处理,提出了对经过预处理的航拍破损绝缘子串图像进行故障检测和识别的方法,即应用MATLAB数字图像处理工具箱,根据绝缘子串图像的形态特征对其进行预处理、链码的计算及模糊划分来检测绝缘子串的瓷片脱落故障并分析其故障程度,测试证明了所提方法的可行性和有效性. 相似文献
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准确识别与分割绝缘子图像是架空线路绝缘子状态感知与缺陷诊断的重要前提。针对绝缘子的可见光图像提出了结合深度学习Yolo (You only look once) v5模型与图论分割Grabcut算法的两阶段图像识别与分割方法。首先采集图像建立数据集并训练Yolo v5,实现绝缘子的识别,然后用识别框坐标确定感兴趣区域,预判前景和背景,基于Grabcut算法实现绝缘子的自适应分割。根据该方法识别与分割架空线路绝缘子的在线监测可见光图像,结果表明,该方法无需分割标注或人工交互,可以高效准确地定位复杂背景下绝缘子的边缘并分割绝缘子,极大地提高绝缘子图像的分析效率。 相似文献
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基于改进色差法的复合绝缘子图像分割技术 总被引:1,自引:0,他引:1
针对自然光照条件下复合绝缘子表面存在阴影或暗区域不能准确分割的情况,提出一种基于改进色差法的复合绝缘子图像分割方法。首先,将采集的图像中复合绝缘子所在区域划分为亮、正常、暗三个部分,分别对亮、暗区域进行光照补偿后,重新合成绝缘子图像;其次,对该合成图像进行颜色分量提取和分析,提出一种改进的色差方法获取最优色差灰度图像;最后,采用Otsu自适应阈值算法结合区域标记和几何形状分析进行分割,从而实现输电线路光照不均复合绝缘子目标的准确识别。实验结果表明:该改进方法可以比较完整且准确分割出绝缘子,为后续绝缘子特征提取、故障分析提供了有利参考;将该改进方法分别与传统阈值分割方法、2R-G-B(红色分量Red、绿色分量Green、蓝色分量Blue)色差法进行比较,三者平均分割误差分别为8.18%,36.12%、27.88%,降低了27.94%和19.70%,尤其对弱光、强光下绝缘子分割效率平均提高30%以上。 相似文献
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绝缘子作为输电线路中最重要的基础设施之一,对其准确识别是实现输电线路运行状态的自行监测与故障诊断的重要前提。为了能够对无人机航拍巡检中的绝缘子进行准确识别,提出基于红蓝色差和改进K-means算法的航拍绝缘子分类识别方法。首先,结合红蓝色差灰度化和加权灰度化,采用改进K-means算法对灰度图像进行聚类分割;其次,通过形态学滤波弥补分割缺陷;最后,根据绝缘子目标区域的红蓝色差均值,将绝缘子的分类问题简化为一维数据分类问题,从而实现分类识别。实验结果表明,该方法对复杂背景及不同拍摄角度下的绝缘子均能快速进行准确的分类识别,总识别率可达94.4%,为无人机巡检中输电线路绝缘子的分类识别提供了新的思路。 相似文献
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利用红外图像特征和径向基概率神经网络识别不同湿度条件下绝缘子的污秽等级 总被引:10,自引:0,他引:10
提出一种利用污秽绝缘子红外图像特征和径向基概率神经网络(RBPNN)来检测不同湿度条件下自然污秽绝缘子污秽等级的新方法。采用修正后的阿尔法滤波器和基于波谷的图像分割方法对绝缘子红外图像进行预处理。提取了不同湿度条件下的图像背景(周围环境)的平均温度、绝缘子盘面区域的最高温度、绝缘子盘面区域的平均温度、绝缘子盘面温度分布的方差值作为反映污秽等级的4个特征量。通过RBPNN建立了湿度及污秽特征与污秽等级之间的映射关系,并利用训练好的RBPNN识别绝缘子污秽等级;另外提出一种梯度算法与随机性方法相结合的算法来确定RBPNN的隐中心、宽度控制参数及权值矩阵。实验结果证明该方法能有效识别不同湿度条件下绝缘子的污秽等级。 相似文献
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目前电力巡检主要是采用无人机巡检的方式,针对无人机巡检获取的图像识别过程中,电力设备旁的杂草可能会造成安全隐患,需要对图像中的杂草进行识别。针对电力巡检的场景,提出了一种基于可见光巡检图像的杂草智能识别方法,以可见光巡检图像中杂草的特征为基础,结合卷积神经网络方法,解决可见光巡检图像中电力设备附近的杂草识别问题。通过对图像进行样本数据增广和预处理,接着引入区域生成网络,再对图像提取固定个数候选框的图像特征,和改进的图像分类网络连接在一起,得到最终的卷积神经网络模型。实验表明其准确率可以达到97.98%,检测一幅600×600大小图像需要花费的平均时间约为0.256 s,在保证了准确率的同时达到了高效识别的要求。 相似文献
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针对工业生产线薄壁零件识别中存在的零件轮廓识别受光照影响较大的问题,将颜色恒常性技术应用到工业生产线轮廓识别中,基于Retinex、HSI及边缘检测算法的基本原理,提出了一种薄壁零件复杂光照情况下的轮廓特征识别算法用于薄壁零件的图像恢复和轮廓识别。该方法首先使用HSI颜色空间对图像的亮度进行提取,然后利用改进Retinex算法来对获取的零件图象进行自适应图像增强,滤除图像中的光照变化信息,之后在此基础上对图像进行灰度化处理,最后采用Canny算法识别薄壁零件的边缘,进一步提取薄壁零件的有效轮廓特征。实验结果表明:该算法能够快速、准确地识别复杂光照情况下的薄壁零件的轮廓信息,满足工业流水线检测的需求。 相似文献
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为解决水下图像增强时出现的图像边缘细节模糊,亮度不均等问题,提出了一种结合带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法(MSRCR)与多尺度融合的水下图像增强算法.首先,将获取到的水下图像基于的MSRCR算法色彩校正,并将校正后的图像转换到Lab颜色空间对亮度分量进行自适应增强.其次,对MSRCR色彩校正图像和Lab空间亮度分量增... 相似文献
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沿面放电过程中气体成分和放电区域的变化都会引起发射光谱的变化,进而引起可见光照片的颜色发生改变,然而关于沿面放电过程中可见光色度信息的研究却很少,因此提出利用交流沿面放电光学照片的色度信息诊断放电状态的新方法。通过采集黑暗环境中沿面放电的光学照片,利用图像处理技术提取RGB、HSI、CIE-XYZ和L*a*b*四种颜色空间中的色度特征参数,对沿面放电的发展状态进行诊断。其中,重点研究RGB空间和CIE-XYZ空间的色度参数,并讨论不同电极形状、介质板不同背景颜色和不同介质板的影响。最后,比较不同方法诊断沿面放电状态的优缺点,总结不同颜色空间的色度参数对沿面放电进行监测和诊断的适用范围。作为一种新的宏观指标,该方法可以与电流波形及可观测微观过程的光谱方法进行互补,实现宏观现象(图像)与微观过程(光谱)的跨尺度关联。从潜在应用的角度考虑,该方法也为满足工业应用中状态监测的长时间尺度需求,提供了一种新的简单手段。 相似文献
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为了实现高准确率要求的数字出版物中引用图片的侵权审查,提出了一种基于改进SIFT算法的图像检索算法。该改进算法首创性地提出了在特征提取过程中加入图像SIFT特征点的邻域颜色特征,并设计了双匹配的特征点匹配策略,增强了特征点匹配的可靠性,提升了图像检索的性能。该改进算法被分为3个步骤来实现:基于灰度和HSV彩色空间的双尺度空间的生成,结合传统SIFT特征点描述子和特征点颜色特征向量的新特征点描述子的生成,特征点搜索与双匹配。实验结果表明,与原始的SIFT算法相比,本文改进算法的检索精度更高,并且检索速度没有明显下降。 相似文献