圖像增強(qiáng)算法在高壓輸電線路巡檢中的應(yīng)用研究

王芝茗，燕福龍，朱琳琳，曹蔚然

(1．遼寧省電力有限公司，遼寧 沈陽(yáng) 110006;2．中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所，遼寧 沈陽(yáng) 110016)

采用航拍圖像作為高壓輸電巡檢手段的設(shè)想由來(lái)已久，但由于受到當(dāng)時(shí)硬、軟件技術(shù)的限制未能發(fā)展起來(lái)［1］，一般多采用雷達(dá)作為檢測(cè)設(shè)備［2］。直到近些年，航拍圖像這種技術(shù)手段才又引起人們的廣泛關(guān)注。如，Zhengrong Li等人采用一種基于知識(shí)并帶有PCNN(Pulse-Coupled Neural Network)濾波器的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)巡檢［3］;而Li Fu等人采用聯(lián)合電線形態(tài)學(xué)特性和通用線段檢測(cè)的方法來(lái)檢測(cè)圖像中的電線目標(biāo)［4］。旋翼無(wú)人機(jī)由于其可控性較強(qiáng)、速度適中而被更多地應(yīng)用于對(duì)可操作性及可觀測(cè)性要求較高的領(lǐng)域如高壓輸電線巡檢應(yīng)用。旋翼無(wú)人機(jī)結(jié)合航拍技術(shù)進(jìn)行高壓輸電線巡檢被證明是一種可行的巡檢技術(shù)。旋翼無(wú)人機(jī)高壓輸電線航拍圖像中的電線檢測(cè)問(wèn)題是一類(lèi)特殊的圖像線檢測(cè)問(wèn)題，其具有航拍高壓輸電線圖像的若干特有特征，如背景復(fù)雜、電力線高亮、電力線細(xì)弱、電力線平行等。這些特征決定了其線檢測(cè)問(wèn)題的復(fù)雜性，增加了線檢測(cè)的難度，降低了線檢測(cè)的準(zhǔn)確率。針對(duì)這些特點(diǎn)，本文提出一種基于多向?yàn)V波的線增強(qiáng)算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明它具有高魯棒性、高精確性的特點(diǎn)，因而適用于旋翼無(wú)人機(jī)高壓輸電線的巡檢應(yīng)用。

1 圖像線索增強(qiáng)技術(shù)

圖像增強(qiáng)技術(shù)對(duì)于圖像檢測(cè)識(shí)別的結(jié)果影響重大。在高壓輸電線巡檢中，圖像線狀目標(biāo)增強(qiáng)的結(jié)果對(duì)能否正確、快速識(shí)別電線起著極為重要的作用，圖像線狀目標(biāo)增強(qiáng)稱(chēng)為圖像線索增強(qiáng)。目前，人們對(duì)圖像增強(qiáng)技術(shù)已有多年研究，而對(duì)線索增強(qiáng)技術(shù)特別是電線一類(lèi)的長(zhǎng)直線增強(qiáng)技術(shù)的研究則相對(duì)較少。以下對(duì)目前比較常用的線索增強(qiáng)技術(shù)進(jìn)行闡述。

1.1 邊緣檢測(cè)

邊緣檢測(cè)是一類(lèi)傳統(tǒng)的圖像處理方法，其具體的算法有很多，如Prewitt算子，Sobel算子，Canny算子等。這些算法主要是采用一階微分算子考查圖像的一階導(dǎo)數(shù)的特性［5］，由于其結(jié)果的線狀性而可以應(yīng)用于線索增強(qiáng)。目前，Canny算子由于其優(yōu)異的性能而應(yīng)用廣泛［6－8］。

Canny算子是由John F.Canny于1986年開(kāi)發(fā)出來(lái)的一個(gè)多級(jí)邊緣檢測(cè)算法。其中，Canny創(chuàng)立了邊緣檢測(cè)計(jì)算理論，其目標(biāo)是找到一個(gè)最優(yōu)的邊緣檢測(cè)算法。同時(shí)，Canny引入了非最大抑制概念，把邊緣定義為在梯度方向具有最大梯度值的點(diǎn)。Canny提出圖像邊緣檢測(cè)必須滿足2個(gè)條件:能有效地抑制噪聲;必須盡量精確確定邊緣的位置。

Canny算法步驟可以描述為:首先對(duì)圖像進(jìn)行高斯平滑處理;然后對(duì)處理后的圖像進(jìn)行梯度計(jì)算，包括計(jì)算梯度的大小和梯度的方向;第三步對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制;最后，采用雙閾值算法檢測(cè)和連接邊緣。

1.2 Hessian矩陣

Hessian矩陣方法是由德國(guó)人Ludwig Otto Hesse于19世紀(jì)提出的。Hessian矩陣一般被應(yīng)用于牛頓類(lèi)型方法中的大規(guī)模優(yōu)化問(wèn)題，它是函數(shù)的泰勒展開(kāi)的一個(gè)二次項(xiàng)系數(shù)，即:

其中:J為Jacobian矩陣，H為Hessian矩陣。

對(duì)于二維圖像，Hessian矩陣被定義為如下形式:

這里f為圖像函數(shù)，Ixx，Ixy，Iyx和Iyy分別代表f對(duì)x、y及混合的二階偏導(dǎo)數(shù)。

Hessian矩陣可以有效表達(dá)圖像的主元信息，它在圖像處理領(lǐng)域中已有不少應(yīng)用［9－10］。這里采用其特征值來(lái)構(gòu)建增強(qiáng)圖像。

2 基于多向?yàn)V波的圖像增強(qiáng)

卷積是一種線性運(yùn)算，它是通過(guò)兩個(gè)函數(shù)f和g生成第三個(gè)函數(shù)的一個(gè)數(shù)學(xué)算子，表征函數(shù)f經(jīng)過(guò)翻轉(zhuǎn)和平移與 g得到重疊部分的累積。公式如下:

圖像處理中常見(jiàn)的Mask都是卷積，卷積被廣泛應(yīng)用于圖像濾波。運(yùn)算本文針對(duì)無(wú)人機(jī)巡線的應(yīng)用，根據(jù)高壓輸電線路在圖像中的特點(diǎn)，提出了一種新的多向卷積濾波方法，對(duì)圖像中的輸電線進(jìn)行增強(qiáng)。

如圖1所示，輸電線路在圖像中是比周?chē)袼亓炼雀叩木€狀目標(biāo)。其中剖面的亮度分布如圖2所示。可以看出在輸電線延伸方向上圖像中間亮度值與兩側(cè)亮度值有明顯的落差?；诖?，提出了一組線性濾波算子，對(duì)各個(gè)方向的線狀目標(biāo)進(jìn)行提取。

圖3為本文提出的水平方向上的濾波算子，2個(gè)算子分別對(duì)圖像進(jìn)行卷積計(jì)算。最后的計(jì)算結(jié)果為2個(gè)卷積結(jié)果的乘積，只有當(dāng)像素對(duì)2個(gè)算子都有較強(qiáng)的反應(yīng)時(shí)才認(rèn)為該像素屬于某個(gè)水平線狀目標(biāo)，避免了區(qū)域邊緣的影響。

為了對(duì)各個(gè)方向目標(biāo)都進(jìn)行檢測(cè)，設(shè)計(jì)了12對(duì) (24個(gè))濾波算子，每對(duì)間隔15°。定義L0與R0分別為水平方向的2個(gè)算子，以其中心點(diǎn)作為坐標(biāo)原點(diǎn) ［0，0］，則其中第n對(duì)濾波算子則分別由L0與R0繞中心旋轉(zhuǎn)θ=n*15°得到。旋轉(zhuǎn)矩陣為

圖3 水平方向上的濾波算子

然后利用該組算子分別對(duì)圖像進(jìn)行各個(gè)方向上的線狀目標(biāo)增強(qiáng)，保留其中響應(yīng)最強(qiáng)的值，這樣無(wú)論輸電線的方向如何，都可以對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)。

3 試驗(yàn)結(jié)果

將canny算子、Hessian矩陣以及本文提出的MDF方法進(jìn)行試驗(yàn)對(duì)比。所有試驗(yàn)都是在2.5 GHz雙核CPU，2 GB內(nèi)存的機(jī)器上運(yùn)行。用樣品合成圖像和實(shí)際無(wú)人機(jī)圖像分別對(duì)上面提到的3種算法做試驗(yàn)。為驗(yàn)證結(jié)果，采用Radon變換對(duì)3種方法增強(qiáng)后的結(jié)果進(jìn)行線識(shí)別，取前8條線。樣品合格圖像結(jié)果如下。

從圖4中不難看出，Hessian矩陣方法耗時(shí)最多，而Canny算子和MDF方法用時(shí)較少。值得注意的是 (d)中MDF算法在處理圖像時(shí)有2條從左上到右下方向的斜線被處理得較虛弱而未能在后續(xù)的線檢測(cè)中出現(xiàn)，這是因?yàn)镸DF方法的結(jié)果與其角度分辨率成正比，要想取得更理想的結(jié)果就必須提高角度分辨率。

選擇2幅實(shí)際無(wú)人機(jī)圖像來(lái)進(jìn)行試驗(yàn)。第一幅圖像結(jié)果如圖5所示。從圖5的處理結(jié)果來(lái)看，Hessian矩陣方法耗時(shí)仍是最多，其他二者用時(shí)較小且相差不大。但在面對(duì)這種細(xì)紋理的雜亂背景時(shí)，Canny算子的效果變差，識(shí)別出現(xiàn)了丟線及錯(cuò)誤的現(xiàn)象，在這種背景下邊緣變得異常復(fù)雜，Canny算子會(huì)增強(qiáng)圖像背景噪聲并使得電線部分信息被背景噪聲淹沒(méi)。Hessian矩陣方法雖正確識(shí)別出了電線，但雜亂的背景也被增強(qiáng)，這對(duì)于線識(shí)別終究是不利的。而MDF方法在這種背景下卻表現(xiàn)優(yōu)異，有效地抑制了背景噪聲，并重點(diǎn)突出了電線部分。

第二幅實(shí)際無(wú)人機(jī)電力巡線航拍圖像結(jié)果如圖6所示。從圖6結(jié)果來(lái)看，3種算法的耗時(shí)相對(duì)仍與前同。但在面對(duì)更為復(fù)雜的背景時(shí)，Canny算子的結(jié)果變得極為不好，令線檢測(cè)丟失所有目標(biāo)。Hessian矩陣方法不但耗時(shí)多，且在此時(shí)也在8條線中僅有2條指示正確。而MDF方法則顯示出了較好的結(jié)果，不但用時(shí)少，而且8條線中僅有一條偏出，這顯示MDF方法有效地增強(qiáng)的圖像中的線狀目標(biāo)成分，對(duì)后續(xù)的線識(shí)別起到了正確的引導(dǎo)作用。

圖6 第二幅實(shí)際無(wú)人機(jī)圖像試驗(yàn)

表1 各增強(qiáng)方法的用時(shí)比較 s

從表1的試驗(yàn)結(jié)果中可以看出，Hessian矩陣方法耗時(shí)最多，Canny算子在背景復(fù)雜的情況下效果變差，而本文提出的MDF算法表現(xiàn)出較強(qiáng)的魯棒性和實(shí)時(shí)性，不但用時(shí)較少，而且有效突出了圖像中的長(zhǎng)直線目標(biāo)，為后續(xù)的線狀目標(biāo)識(shí)別掃清了障礙。

4 結(jié)論

基于視覺(jué)圖像的旋翼無(wú)人機(jī)高壓輸電線巡檢中的圖像線檢測(cè)問(wèn)題具有其特殊性，表現(xiàn)為圖像背景復(fù)雜，目標(biāo)電線極易與背景混淆而難于識(shí)別，所以一個(gè)好的圖像線索增強(qiáng)算法對(duì)于這類(lèi)線識(shí)別問(wèn)題意義重大。本文正是基于這一考慮提出了一種圖像線索增強(qiáng)算法MDF，試驗(yàn)結(jié)果表明，這種線索增強(qiáng)算法相比于傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)算法以及應(yīng)用廣泛的Hessian矩陣算法，在魯棒性、實(shí)時(shí)性上都有更好的表現(xiàn)，非常適用于無(wú)人機(jī)高壓輸電線巡檢應(yīng)用。

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