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一種利用邊緣方向直方圖 檢測絕緣子的方法

2010-05-26 10:49:04仲莉恩隋立林
電氣技術(shù) 2010年1期
關(guān)鍵詞:方向區(qū)域檢測

仲莉恩 馮 輝 隋立林

(華北電力大學(xué),北京 102206)

1 引言

電力系統(tǒng)中絕緣子擔(dān)負(fù)著輸電線路機(jī)械支撐和電氣絕緣的重要作用,一旦絕緣子發(fā)生故障,就會影響電力供應(yīng),給電力系統(tǒng)帶來損失。因此,絕緣子的檢測[1-2]和定位工作就顯得尤為重要。

傳統(tǒng)方法由人工攜帶檢測裝置到高壓桿塔附近檢測,檢測任務(wù)重,強(qiáng)度大。紅外熱像儀法根據(jù)絕緣子串分布電壓在各片絕緣子上反映的熱分布,進(jìn)行成像處理來檢測絕緣子。該方法可以遠(yuǎn)距離檢測但關(guān)于絕緣子絕緣阻值變化與發(fā)熱量還沒有一致性的研究結(jié)果。激光多普勒振動法也可以較準(zhǔn)確的檢測,但該儀器造價昂貴且笨重。因此,合適的檢測方法[3]不僅可以實現(xiàn)準(zhǔn)確定位,而且能夠減輕工作人員的負(fù)擔(dān)。圖像處理和視頻監(jiān)控技術(shù)在絕緣子檢測上的應(yīng)用,極大地提高了檢測效率。

本文提出了一種利用邊緣方向直方圖的來定位絕緣子的方法。該方法先分別計算圖像子塊和模板的邊緣方向矢量,并通過矢量變換得到變形模板的邊緣方向矢量;之后,進(jìn)行子塊和模板的邊緣方向矢量匹配,從而得到絕緣子的候選區(qū)域;而后,對候選區(qū)域進(jìn)行連續(xù)性判斷,最終得到準(zhǔn)確定位地絕緣子區(qū)域。

2 利用邊緣方向定位絕緣子

絕緣子具有明顯的紋理特征,可以將紋理比較強(qiáng)的區(qū)域作為候選區(qū)域,接著通過一些后處理得到絕緣子準(zhǔn)確定位的區(qū)域。為了形象表述絕緣子,本文選用邊緣方向直方圖(Edge Orientation Histogram,EOH)特征。首先分別提取圖像子塊和模板的EOH,根據(jù)EOH中各方向所占百分比,建立邊緣方向矢量(Edge Orientation Vector,EOV),并對模板EOV通過矢量變換得到變形模板的EOV;接著,圖像子塊和模板的EOV進(jìn)行匹配得到絕緣子的候選區(qū)域;然后,對候選區(qū)域進(jìn)行連續(xù)性判斷可以得到準(zhǔn)確定位地絕緣子圖像,本文方法框圖見圖1。

圖1 絕緣子定位方法框圖

2.1 EOV提取

絕緣子明顯的邊緣方向使其與周圍物體有很大的區(qū)別。利用EOH來檢測,可以實現(xiàn)絕緣子的準(zhǔn)確定位。

目前,EOH已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于顯著圖像特征的提取[4],目標(biāo)檢測[5],由Chee等[6]提出了一種基于MPEG-7的EOH圖像檢索方案,它把塊邊緣模式分為6種:水平邊緣、45°邊緣、垂直邊緣、135°邊緣、無向邊緣和無邊緣,通過提取前5種塊邊緣模式構(gòu)造局部和全局邊緣直方圖描述符,從而進(jìn)行圖像檢索。

(1)模板EOV提取

模板EOV提取,是建立模板上述5種邊緣模式的EOH,根據(jù)各邊緣所占百分比,創(chuàng)建EOV,圖2為包含了k=3個小塊的模板圖像。具體過程:首先將模板分割成互相不重疊的m×n個子塊,每個子塊又分為若干像素塊,每個像素塊被等分成4個子像素塊,對位于位置(i ,j)像素塊,從左到右,從上到下子像素塊的平均像素值分別表示為a0(i,j),a1(i,j) ,a2(i,j),a3(i,j),fOirection為各方向邊緣模式濾波系數(shù)[7],δOirection是模式度量值。應(yīng)用公式1和圖3分別計算出5種邊緣模式度量值。

之后m×n個子塊度量值累加,由其最大值確定模板的邊緣模式。如果其最大值小于給定的門限T1,則為無邊緣模式;否則,最大值所代表的方向則是該模板圖像的邊緣方向,接著計算EOH百分比得到模板的EOV,見公式(2)。

而后通過矢量變換,得到變形模板的EOV,圖4行向量分別為水平方向、45°方向、豎直方向、135°方向的EOV。

圖2 絕緣子模板圖像

圖3 5種邊緣模式濾波系數(shù)

(2)圖像子塊EOV提取

圖像子塊EOV的提取首先將圖像分成模板大小的塊,而后針對每一個子塊應(yīng)用如上方法,得到具有邊緣方向子塊的EOV。

2.2 候選區(qū)域確定

絕緣子具有明顯的邊緣方向特征,通過模板和圖像子塊的EOV匹配得到絕緣子的候選區(qū)域。具體過程如下:首先,將該子塊與邊緣方向一致的模板應(yīng)用歐式距離計算EOV,當(dāng)距離小于閥值T2,則繼續(xù)進(jìn)行判斷;接著,按照如圖5的形式將子塊其沿邊緣方向分割為k個小子塊,將小子塊的EOV兩兩應(yīng)用歐氏距離后,個距離取平均,當(dāng)平均距離小于門限T3時,該子塊作為候選塊,并為其建立一個m×n值為1的矩陣,不滿足條件的子塊均建立零矩陣,由此形成了候選區(qū)域,如圖6(a)所示。

2.3 連續(xù)性判斷

為了確認(rèn)候選區(qū)域,需要對上述結(jié)果進(jìn)一步處理。考慮到絕緣子具有一定長度,且形狀多為矩形,可以對候選區(qū)域進(jìn)行基于連續(xù)性的判斷。這一步主要進(jìn)行兩個操作,一是去除候選區(qū)域中一些誤檢的塊,而這些誤檢塊大部分是孤立的;二是對非矩形的候選區(qū)域進(jìn)行延伸,使其準(zhǔn)確定位到目標(biāo)區(qū)域。具體操作如下:首先,對矩陣為1的候選塊進(jìn)行如下判斷:將垂直于其邊緣方向的2個鄰塊矩陣?yán)奂樱艉蜑?,則將此塊置為零矩陣,這樣,孤立塊被去除,如圖6(b)所示。然而,上一步絕緣子仍不完整,為了達(dá)到較準(zhǔn)確的定位,在此基礎(chǔ)上實施第二步操作:對候選塊垂直于其邊緣方向擴(kuò)展一個模板大小的窗口,應(yīng)用2.2的方法,對擴(kuò)展塊和目標(biāo)塊組成的整體進(jìn)行判斷,若其是絕緣子,則用上述方法繼續(xù)擴(kuò)展判斷;若不是,將窗口縮為k-1/k模板大小,計算此窗口塊和模板EOV的歐氏距離,若小于閥值T4,k-1/k大小的塊為目標(biāo)塊,擴(kuò)展結(jié)束;若仍不是則繼續(xù)判斷,直至窗口縮至1/k模板大小。圖6(c)為完整的絕緣子圖像。

3 實驗與分析

本文對水平方向、45°方向、豎直方向、135°方向的絕緣子圖像進(jìn)行實驗,得到了較為準(zhǔn)確定位結(jié)果。表1為實驗所使用參數(shù),圖4為實驗所用變形模板的EOV,圖7為各方向定位結(jié)果圖。從大量的測試圖像來分析,對如上方向絕緣子,能夠進(jìn)行準(zhǔn)確定位。

表1 實驗參數(shù)

圖4 變形模板EOV

圖5 邊緣方向分割圖

圖6 豎直方向絕緣子獲取圖像

圖7 各方向絕緣子獲取圖像

4 結(jié)論

本文提出了一種利用邊緣方向直方圖和變形模板的方法檢測絕緣子。該算法能夠在較低的成本下,達(dá)到準(zhǔn)確定位地目的。但是實驗中有較多的經(jīng)驗閾值,自動化性比較差,在以后實驗中改進(jìn);另外,該算法能夠?qū)θ缟戏较蜻M(jìn)行準(zhǔn)確的檢測,而對于任意方向的絕緣子的定位在下一步的工作中實現(xiàn)。

[1] 嚴(yán)璋.電氣絕緣在線檢測技術(shù)[M].中國電力出版社,1995.

[2] 轟一雄,尹項根.絕緣子在線檢測方法的探討[J].電瓷避雷器,2002(2):3-7.

[3] 王雪,張冠軍,嚴(yán)璋.國內(nèi)高壓絕緣子在線檢測方法綜述[J].電瓷避雷器,2002(6):4.

[4] D.G.Lowe.Distinctive image features from scale- invariant key points[J].Int’l Journal of Computer Vision,60(2):91-110,Nov.2004.

[5] K.Levi and Y.Weiss.Learning object detection from a small number of examples:The importance of good features[C].In Proc.IEEE Conf.Comp.Vision Pattern Recognition,volume 2,pages 53-60,Washington,DC,2004.

[6] Chee Won Sun ,Park Dong Kwon,Park Soo2J un.Efficient Use of MPEG27 Edge Histogram Descriptor [J].ETRI Jour2 nal,2002,24 (1) :35242.

[7] 康勤.基于MPEG27 邊緣直方圖描述符的圖像檢索算法[J].西南大學(xué)學(xué)報2008,30(5).

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