針對(duì)盤(pán)形懸式瓷絕緣子串紅外圖像邊緣缺失導(dǎo)致鐵帽和傘盤(pán)誤分割的問(wèn)題,提出一種基于邊緣檢測(cè)的絕緣子串圖像分割方法。首先對(duì)紅外圖像進(jìn)行灰度化、中值濾波和去噪等圖像預(yù)處理,然后通過(guò)比較多種邊緣檢測(cè)算法,采用PSNR方法確定了多尺度形態(tài)學(xué)梯度算法是對(duì)絕緣子串邊緣提取中準(zhǔn)確性和完整性最高的方法。接著對(duì)二值化后的圖像確定最大連通區(qū)域,對(duì)其進(jìn)行邊緣分割得到絕緣子串區(qū)域。最后結(jié)合邊緣檢測(cè)確定面積閾值,采取區(qū)域提取方法對(duì)其進(jìn)行鐵帽和傘盤(pán)區(qū)域分割,得到鐵帽和傘盤(pán)區(qū)域。通過(guò)大量樣本訓(xùn)練,正確率達(dá)到90%以上,在實(shí)際應(yīng)用中取得十分良好的效果,對(duì)提高絕緣子紅外智能檢測(cè)準(zhǔn)確率有重要指導(dǎo)意義。 

【文章來(lái)源】：電瓷避雷器. 2020,(01)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

原始紅外圖像及其灰度圖

經(jīng)過(guò)預(yù)處理步驟的圖像，運(yùn)用上述8種算子分別對(duì)其進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到結(jié)果見(jiàn)圖2。通過(guò)比對(duì)圖片，能夠看到運(yùn)用3個(gè)一階算子對(duì)絕緣子串進(jìn)行邊緣檢測(cè)時(shí)，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(chǎn)生細(xì)小邊緣點(diǎn)，會(huì)對(duì)分割會(huì)造成很大干擾[8];在檢測(cè)圖像中，由于拍攝角度關(guān)系，雙傘形絕緣子中靠近鐵帽的傘盤(pán)積較小，會(huì)被Canny算子當(dāng)作噪聲過(guò)濾，造成了邊緣丟失，使得傘盤(pán)積減小，造成閾值誤差，使分割產(chǎn)生錯(cuò)誤;小波變換對(duì)于雙傘形絕緣子的邊緣檢測(cè)結(jié)果良好，但在邊緣上會(huì)產(chǎn)生很多小孔，須繼續(xù)進(jìn)行形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算，將小孔消去;FIR對(duì)絕緣子串邊緣檢測(cè)會(huì)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(shí)現(xiàn)對(duì)特定角度的檢測(cè)，對(duì)于絕緣子耐張串，對(duì)水平鐵帽邊緣檢測(cè)非常清晰，但對(duì)垂直傘盤(pán)部分會(huì)模糊化;在單尺度形態(tài)學(xué)梯度的邊緣檢測(cè)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(dǎo)致分割不完全[9];多尺度形態(tài)學(xué)梯度算子則在絕緣子邊緣檢測(cè)中取得了理想效果。

除了比較圖像優(yōu)劣，對(duì)上述圖像取各自峰值信噪比，取得結(jié)果見(jiàn)圖3。由圖3可知，多尺度形態(tài)學(xué)梯度法的峰值信噪比值明顯高于其他幾種方法，對(duì)紅外絕緣子串圖像取得了良好的邊緣檢測(cè)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(xué)梯度邊緣檢測(cè)作為絕緣子耐張串區(qū)域分割的方法。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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