基于改进Hough变换的雾中绝缘子裂纹检测与研究

鉴于航拍雾中绝缘子图像出现颜色失真与裂纹检测效果不理想的问题，采用了一种改进Hough变换对雾中绝缘子定位与裂纹检测方法。针对颜色失真的弊端，通过大气光强度与暗通道之差的绝对值改进透视率计算公式，使之改善蓝天、白云等光亮区域去雾后颜色失真的情况。对于绝缘子定位与裂纹检测的障碍，提出了椭圆圆心是此椭圆内外所有点中到边缘最大长度最小的点这一特征，快速计算出圆心以此降低Hough参数维度与计算量,实现绝缘子在图像中的定位。最后采用Hough空间中峰值检测与置零法相结合，解决传统Hough变换检测直线算法耗时久与准确率低的短板。通过设定阈值减少伪裂纹与过连接的产生，快速并准确的检测出裂纹。通过仿真实验验证，文中所提的改进Hough变换相比传统Hough变换对雾中绝缘子裂纹检测速率提升了1.4倍，准确率提高了5.5%。     

基于航拍图像的输电线路覆冰厚度辨识研究

针对覆冰厚度监测过程中常伴随雨雪天气,严重影响图像质量与覆冰厚度辨识精度的问题,文中提出一种基于航拍图像的输电线路覆冰厚度辨识方法。首先采用改进的扫描线种子填充算法对采集所得的输电线路图像中的雪花进行填充,以减少雪花对图像质量的影响;其次对线路覆冰的纹理特征进行加权构成融合特征,并结合空间邻域信息的FCM算法,实现对线路区域的提取;最后利用输电线路实际直径与覆冰前后线路上下边界像素宽度确定覆冰厚度。实验结果表明,文中所提方法能够有效辨识雨雪天气下的输电线路覆冰厚度,计算所得的覆冰厚度相对误差仅为1.05%,对线路除冰工作具有一定的参考价值。     

基于图像纹理特征的线路覆冰重量估计研究

针对不同环境条件下形成的不同种类覆冰层会对输电线路造成不同程度威胁的问题，提出一种基于图像纹理特征的线路覆冰重量估计方法。首先对线路覆冰的纹理特征进行加权构成融合特征，结合空间邻域信息的FCM算法，实现对线路覆冰厚度的估计；而后计及气象因素对覆冰形成类型的影响，构建覆冰重量辨识模型。结果显示，在环境条件发生较大变化，生成的覆冰类型发生改变时，文中模型依然能够较为准确的估计覆冰重量，其平均绝对百分比误差仅为2.246%。