基于特征四邊形的電氣設備紅外與可見光圖像的配準方法

戴進墩， 陳雅慧， 劉亞東， 盛戈皞， 江秀臣， 彭紅霞， 王智杰

(1.上海交通大學 電氣工程系，上海 200240；2. 國家電網山東省電力公司菏澤供電公司)

0 引 言

智能電網在保證電網安全可靠運行的前提下，對其自愈性和自適應性提出了更為嚴格的要求。作為智能電網智能設備的重要組成部分，電氣設備的在線監測與故障診斷通過對多種傳感器信息進行融合分析，能夠及時發現設備缺陷，快速排除設備故障。

紅外傳感器能夠利用熱輻射捕捉電氣設備的溫度特征，而可見光傳感器能夠直觀地反映實際場景的視覺特征。兩者的融合分析在電氣設備監測中得到了廣泛的應用。例如，文獻[1-2]提出的變電站自動巡檢機器人以及文獻[3]提出的光伏電站自動巡檢無人機，均包含圖像融合處理單元。

一般地說，紅外圖像空間分辨率較低，且容易丟失物體的紋理和輪廓等細節信息。可見光圖像細節信息豐富，易受拍攝條件影響。紅外與可見光圖像的融合分析既能克服單源圖像的固有缺陷，又能提高信息的冗余性和互補性，尤其在電氣設備實時監測中，更可以有效定位故障點，增強故障診斷的準確性。

作為圖像融合分析的必要步驟，圖像配準的目的是尋找兩圖像間的空間變換關系。圖像配準方法一般可分為基于灰度和基于特征的配準方法[4]。由于紅外與可見光圖像成像原理的差異，兩者的像素相關性較小，基于灰度的配準方法難以取得良好的配準效果，且計算量很大，因此，并不適用于電氣設備在線實時監測系統?！?br>