本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)字圖像處理的輸電線路異物識(shí)別技術(shù)研究　出處：《南京理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 輸電線路 異物識(shí)別 異物定位 圖像處理

【摘要】：無(wú)人機(jī)和巡檢機(jī)器人的應(yīng)用大大提高了電力線巡檢效率,但其攝取的大量圖像數(shù)據(jù)仍需低效的人工核驗(yàn)。解決這種效率不匹配的方式之一是使用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)自動(dòng)識(shí)別輸電線路上的異物。為此研究和設(shè)計(jì)了基于數(shù)字圖像處理的輸電線路異物識(shí)別算法,該算法由圖像增強(qiáng)、圖像分割和圖像分析三個(gè)步驟構(gòu)成。圖像增強(qiáng)步驟的輸入為采集的一類(lèi)含輸電線路的圖像,比較了隨機(jī)數(shù)學(xué)模型和模糊數(shù)學(xué)模型中各種增強(qiáng)算法的應(yīng)用效果,分析得出模糊數(shù)學(xué)模型對(duì)于此類(lèi)圖像的增強(qiáng)效果較好,并據(jù)此設(shè)計(jì)了一種基于模糊數(shù)學(xué)模型的圖像增強(qiáng)算法。圖像分割步驟的輸入為圖像增強(qiáng)過(guò)程的輸出圖像,選用基于邊緣檢測(cè)的分割方法。總結(jié)了使用較廣的多種空域邊緣檢測(cè)算法在含有電力線的增強(qiáng)圖像中的應(yīng)用效果,結(jié)果表明這類(lèi)算法的適用性不佳。隨后研究了希爾伯特變換在二維信號(hào)中的應(yīng)用方法,進(jìn)而設(shè)計(jì)了一種基于相位一致性的頻域邊緣檢測(cè)算法,通過(guò)對(duì)比說(shuō)明了該方法具有更好的適用性。隨后研究了相位一致性指標(biāo)的處理方法,可將電力線和異物的邊緣從背景中較好地分離,同時(shí)獲得對(duì)應(yīng)的二值圖像。圖像分析過(guò)程的輸入為圖像分割步驟輸出的二值圖像。利用區(qū)域特征約束進(jìn)一步處理二值圖像,借鑒認(rèn)知物理學(xué)理論,分析了圖像內(nèi)部特征規(guī)律,設(shè)計(jì)了二值圖像數(shù)據(jù)場(chǎng)的描述方法,并據(jù)此給出了輸電線路異物識(shí)別和定位算法。最后通過(guò)樣本實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析了算法整體的運(yùn)算時(shí)間和準(zhǔn)確率性能。
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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10 張s，

本文編號(hào)：1331900