針對盤形懸式瓷絕緣子串紅外圖像邊緣缺失導致鐵帽和傘盤誤分割的問題,提出一種基于邊緣檢測的絕緣子串圖像分割方法。首先對紅外圖像進行灰度化、中值濾波和去噪等圖像預處理,然后通過比較多種邊緣檢測算法,采用PSNR方法確定了多尺度形態(tài)學梯度算法是對絕緣子串邊緣提取中準確性和完整性最高的方法。接著對二值化后的圖像確定最大連通區(qū)域,對其進行邊緣分割得到絕緣子串區(qū)域。最后結合邊緣檢測確定面積閾值,采取區(qū)域提取方法對其進行鐵帽和傘盤區(qū)域分割,得到鐵帽和傘盤區(qū)域。通過大量樣本訓練,正確率達到90%以上,在實際應用中取得十分良好的效果,對提高絕緣子紅外智能檢測準確率有重要指導意義。 

【文章來源】：電瓷避雷器. 2020,(01)北大核心

【文章頁數】：6 頁

【部分圖文】：

原始紅外圖像及其灰度圖

經過預處理步驟的圖像，運用上述8種算子分別對其進行邊緣檢測，得到結果見圖2。通過比對圖片，能夠看到運用3個一階算子對絕緣子串進行邊緣檢測時，由于邊緣丟失造成絕緣子串邊緣不連續(xù)，并在絕緣子串邊緣產生細小邊緣點，會對分割會造成很大干擾[8];在檢測圖像中，由于拍攝角度關系，雙傘形絕緣子中靠近鐵帽的傘盤積較小，會被Canny算子當作噪聲過濾，造成了邊緣丟失，使得傘盤積減小，造成閾值誤差，使分割產生錯誤;小波變換對于雙傘形絕緣子的邊緣檢測結果良好，但在邊緣上會產生很多小孔，須繼續(xù)進行形態(tài)學閉運算，將小孔消去;FIR對絕緣子串邊緣檢測會使邊界模糊不清，這種情況是由于其本身特性所決定的。由于FIR只能實現對特定角度的檢測，對于絕緣子耐張串，對水平鐵帽邊緣檢測非常清晰，但對垂直傘盤部分會模糊化;在單尺度形態(tài)學梯度的邊緣檢測中，雙傘形絕緣子邊緣模糊化，使得邊緣和背景灰度范圍相近，導致分割不完全[9];多尺度形態(tài)學梯度算子則在絕緣子邊緣檢測中取得了理想效果。

除了比較圖像優(yōu)劣，對上述圖像取各自峰值信噪比，取得結果見圖3。由圖3可知，多尺度形態(tài)學梯度法的峰值信噪比值明顯高于其他幾種方法，對紅外絕緣子串圖像取得了良好的邊緣檢測效果，保證了邊緣的完整性且具有較好的抑制噪聲的效果，故選用多尺度形態(tài)學梯度邊緣檢測作為絕緣子耐張串區(qū)域分割的方法。

【參考文獻】：
期刊論文
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