基于最大熵和Hough变换的绝缘子图像提取算法

提出了一种新的绝缘子图像提取算法,可用于直升机巡线时获取的航拍图像。介绍了对绝缘子图像特征的分析,说明了绝缘子图像的提取方法。算例结果表明:该算法能够从背景复杂的航拍图像中提取出玻璃绝缘子或陶瓷绝缘子的图像。     

基于资源三号卫星影像的秸秆焚烧火点监测研究

使用资源三号卫星拍摄的遥感影像,解译后对秸秆焚烧火点进行精确监测。在ENVI平台中,对资源三号卫星影像进行RPC模型正射校正、FLAASH大气校正以及GCP几何精校正后,将MUX遥感器影像与TLC遥感器影像使用GramSchmidt方法进行融合,利用资源三号卫星融合后2.1 m真彩色影像对秸秆焚烧火点进行精确目视解译,并结合Acrgis进行精确定位。在实验区域中,监测到秸秆焚烧火点74处。实验结果证明,与使用MODIS遥感影像监测到的23处火点相比,资源三号卫星影像能够更好的对秸秆焚烧火点进行精确监测,准确率高。     

图像增强算法在高压输电线路巡检中的应用研究

旋翼无人机应用于高压输电线路的巡检,是国内外电力行业近年来兴起的一种便捷、有效的方法。航拍图像方法则是一种重要的旋翼无人机巡检手段,它可以形象、直观地捕捉到高压输电线路出现的问题,进而引导巡检人员采取进一步的措施。针对旋翼无人机高压输电线航拍巡检中图像预处理部分特有的目标增强问题,提出了一种基于多向滤波的输电线图像增强算法(MDF)。该算法比传统的图像增强算法具有强鲁棒性、高实时性的特点,因而非常适合于旋翼无人机高压输电线路巡检应用。     

直升机巡检航拍图像中绝缘子图像的提取算法

提出了一种新的绝缘子图像提取算法,可用于直升机智能巡检图像中绝缘子图像的提取。该算法首先将航拍得到的高分辨率玻璃绝缘子彩色图像进行RGB到HSI彩色空间的转换;然后对HSI空间的S分量,采用基于遗传算法的最大熵阈值的方法进行图像分割;接着对分割后的图像用双结构级联滤波器滤除噪声;最后用连通区域方法将分割出的绝缘子串轮廓标识出来。算例结果表明:该算法能够从背景复杂的航拍图像中完整地提取绝缘子图像,有较高的工程应用价值。     

煤矿井下人员视频图像识别跟踪的研究与应用

随着数字图像处理技术的发展,图像识别开始应用到煤矿的安全领域。基于背景差分法的研究,采用混合高斯模型的背景建模法,设计了井下视频图像中运动人员检测的流程和算法,来应对监测场景图像、光线强度的不断变化,并开发了实时监测平台,实现了对井下监控图像中人员进行识别和运动轨迹跟踪。实际应用结果验证,该算法能有效增强检测的效果,实现了在诸多不确定性因素的序列视频中较好的自适应构建背景,从而高效地检测出移动中的井下工作人员,并进行标注跟踪显示。     

基于YOLOv2无人机高压绝缘子实时检测研究

在高压输电线路中高压绝缘子需要不断检查和监测来防止故障和突发事件的发生,然而在绝缘子经常遭受恶劣天气条件的山区,人工检测的成本昂贵.本文利用航空图像中的YOLO(You Only Look Once)深度学习神经网络模型,在背景不杂乱、目标分辨率和光照条件变化的情况下,为绝缘子的检测提供了一种经济有效的解决方案.首先从航拍绝缘子自动检测绝缘子,然后再利用无人机对绝缘子状况进行实时分类,最后运用数据增强方法来避免实验中56000个图像样本的过度拟合.实验证明,该方法能够在无人机实时图像数据上准确定位绝缘子,然后用不同的分类对检测到的绝缘子图像进行冰、雪和水存在下的绝缘子表面状况评估.     

基于Cascade R-CNN算法的输电线路小目标缺陷检测方法

输电线路无人机航拍图像缺陷识别是维护线路安全运行的重要巡检手段,但目前的识别算法对于销钉、螺母等小目标缺陷存在识别精确度低、易漏判等问题。将Cascade R-CNN算法应用于输电线路缺陷检测中,利用ResNet101网络进行特性提取,增强的网络的特征提取能力,并利用多层级联检测器对输电线路小目标进行判别和分类。基于无人机航拍图像数据集进行实验,实验结果表明,相比于Yolov3检测器和Lighthead R-CNN检测器,Cascade R-CNN算法提高了小目标缺陷检测中的召回率和精确度。     

基于Retinex理论的低照度下输电线路图像增强方法及应用

为提高低照度环境下输电线路图像视频在线监测设备分析的准确性,提出一种基于Retinex理论的低照度图像增强方法。首先采用改进型同态滤波算法增强低照度图像的RGB分量,然后将图像转换至HSV色彩空间中。对多尺度Retinex算法增强图像进行改进,采用双边滤波函数替代Gaussian函数作为Retinex算法的环绕函数,引入色彩恢复函数进行图像色彩恢复,入射分量采用幂律变换校正,反射分量采用Sigmoid函数处理。最后将图像再转换至RGB空间得到增强后的输电线路图像。对实拍低照度输电线路图片进行仿真处理,结果表明该方法可以有效提高低照度图像的对比度、清晰度和信息熵,并在覆冰预警和异物识别中实现较好的应用。     

基于无人机图像处理的输电线路提取技术研究

为进一步减轻输电线路进行定期检查、巡视的任务,文章提出了一种利用智能化无人机巡检技术,对航拍图像进行线路的提取和跟踪。采用直方图均衡化及图像滤波对航拍图像进行预处理,解决了航拍图像光照强度以及背景对输电线路元素提取的干扰;采用LSD算法实现了线路边缘的提取,在去除图像背景信号的基础上使用Hough变换数学算法实现了输电线路的准确连接;分别采用粒子滤波和扩展卡尔曼滤波两种图像跟踪方法对航拍视频进行线路跟踪,通过建立输电线运动模型,用仿真软件对其进行识别,两种方法的检测准确度分别为95.34%和94.72%,证实文章处理算法可实现输电线路的提取和跟踪。     

基于USB2.0的数字摄像系统设计

给出了基于图像传感器OV7660和USB2.0接口的数字图像采集系统设计方案,介绍了硬件电路的设计思路及组成.在此基础上,详细分析了USB2.0单片机控制图像传感器的采集时序,描述了初始化设置图像传感器内部寄存器,读写时序配合的固件程序和将采样数据形成图像实时显示到上位机的图像处理软件.实验表明,该系统软硬件能够很好的配合工作,完成空间图像的实时采样,并且能够实时显示图像,画质优良.     

Study on straw incineration monitoring based on the combination of remote sensing image

Straw incineration monitor is a key part of international environmental governance. In the paper, the combination of MODIS, MUX and TLC remote sensors is used to monitor straw burning fire points accurately. MODIS remote sensor has the characteristics of high temporal resolution and thermal infrared band, which can be used to judge the regional thermal abnormal variation and preliminary extract the suspicious thermal abnormal points. Combining with GIS information, the preliminary position of MODIS thermal abnormal points can be acquired. The MUX and TLC sensors of ZY-3 satellite in the preliminary position area can be pretreated, which includes radiometric calibration, atmospheric correction, geometric precision correction, ortho-rectification, etc. Through analyzing the physical properties and spectral information in the straw incineration area, the interpretation features of the straw incineration area will be determined. Then the high geographical resolution fusion image with two meters resolution can be interpreted, and the information of fire-point in high geographical resolution remote sensor can be extracted. Combining with the Google earth map to compare interpretation images in different time range of this area, and using ArcGIS platform to accurately position the confirmed fire point, the final position of the fire can be determined. Correspondingly, the combination of remote sensing sensors with high, medium and low resolution can be used to monitor the straw incineration point in county area. In experimental area, there are twenty-three straw burning fire points are found. The experimental results show that, this method can realize precise monitoring of straw incineration point in county area. However, straw incineration point monitoring in real time still need to be further investigated.     

高压设备电晕紫外成像检测图像增强方法的研究

紫外成像仪在低照度环境下检测高压设备外部电晕放电时,输出图像模糊,不利于故障点的定位、分析和识别,有必要采取一定图像处理算法改善图像质量。简要分析了这类紫外图像的特征,提出了滤波和灰度变换的方法,并对图像进行了增强处理。对比分析了目前常用的空域滤波、频域滤波和小波域滤波方法的去噪效果,采用了图像的分段线性灰度变换和自适应直方图均衡算法改善了图像亮度和对比度,工程实际应用验证了所提方法的有效性。     

输电线路状态检测图像的增强算法研究

基于飞行器航拍的智能巡检,能够避免传统人工巡检方式的诸多不便,成为新兴的输电线路巡检方式。为了消除光照对巡线图像的影响,提高后续故障识别的准确率,针对输电线路巡线这一特殊领域,以可见光图像为研究对象,对多种增强算法进行实验与比较,提出适用于输电线路图像识别与故障检测的图像增强算法。     

基于改进的Bernsen秸秆覆盖率图像处理算法研究

针对当前秸秆覆盖率自动识别准确率低的问题,提出了一种更加准确,适应性更强的秸秆覆盖率检测方法。 首先,基于 彩色分量空间距离灰度化算法对摄像头采集的秸秆图像进行目标背景分离;其次,再将彩色图像灰度化;最后,使用基于改进的 Bernsen 算法对图像进行二值化处理并计算秸秆覆盖率。 在实验中,选取了秸秆覆盖率区间在 20% ~ 30%、30% ~ 40%、40% ~ 50%、50% ~ 60%、60% ~ 70%、70% ~ 80%和 80% ~ 90%各 200 张图片,采用改进前和改进后的 Bernsen 算法分别计算秸秆覆盖率, 结果表明秸秆覆盖率为 30% ~ 80%时,采用改进后的 Bernsen 算法计算秸秆覆盖率更为准确,误差小于 5%,而在其他情况下,秸 秆覆盖率计算误差在 5% ~ 10%。     

水下光场成像清晰度增强研究

由于水介质及水下颗粒的散射吸收作用,使得水下成像图像存在分辨率与对比度低,细节特征模糊,颜色失真等问题。针对这些问题,该文提出基于光场成像的水下图像清晰度增强算法,根据暗原色先验理论和单尺度的Retinex理论建立水下散射成像模型对成像图像的清晰度进行增强处理,并利用光场成像的多视角特性对散射成像模型的图像增强效果进行优化,进一步提高水下成像图像的质量。实验结果表明,两种理论构建的水下散射模型和多视角优化算法可以有效的提高水下成像图像的质量。     

基于图像增强处理的CDVS匹配算法

紧凑型视觉描述子（CDVS）的目标是针对移动端的图像检索以及匹配应用提供一套标准化的比特流语法。CDVS标准算法对于光照条件良好的图像具有很好的匹配效果,但是对于昏暗条件下拍摄的图像,匹配的准确度表现不足。因此提出一种基于直方图均衡化的CDVS匹配算法,对昏暗条件下的图像通过直方图均衡算法进行质量提升,增加关键点匹配数,然后再利用CDVS标准算法对图像进行匹配。另一方面,提出一种基于同态滤波的CDVS匹配算法,对昏暗图像进行频域变换,突出高频信号,抑制低频信号,增加图像对比度。实验对比了昏暗条件下图像匹配结果与处理之后图像匹配结果,验证了本算法的有效性。     

含缺陷固体火箭发动机燃面自适应提取算法

固体火箭发动机CT图像存在的伪影噪声会严重影响初始燃面边界与缺陷的提取，并且实际CT图像中缺陷信息提取困难，研究有效地去掉CT图像中伪影并自动提取出燃面数据与缺陷数据的算法具有重要的工程实际价值。针对CT图像去伪影与缺陷提取难的问题，提出一种IBM3D滤波算法，在块匹配阶段利用边缘检测的先验信息寻找相似块；并提出一种自适应Canny边缘检测算法与种子八连通标记法相结合的方式将图像中的初始燃面与缺陷数据有序地分离出来。实验结果表明IBM3D算法的峰值信噪比与结构相似性水平较其他算法更高，自适应边缘检测算法提取的燃面缺陷信息较其他算法更为完整。实现了含缺陷的固体火箭发动机CT图像质量的提升，并准确地提取初始燃面、缺陷信息。     

基于微位移的超分辨重建技术研究

CCD图像传感器广泛用于图像采集,受其内部结构和外部条件的影响,采集到的图像质量不能满足人们的需求,通过硬件改进提高图像质量面临经济与技术两方面的难题。为此本文利用多幅微位移图像间的冗余信息重建出高分辨率图像,既低成本又易实现。针对CCD与目标物间有相对微位移来获取序列低分辨率图像的情况,采用一种解线性方程组的方法对采集到的4幅微位移图像进行重建,并对这种算法进行优化。实验结果图可清晰地看到重建图像可分辨更多线对,高频信息量增加,算法具有较好的效果。