基于圖像融合的輸電線路覆冰邊緣檢測

周敏 吳冰

摘 ?要： 輸電線路覆冰一直是電力系統迫切希望解決的重要問題之一。針對輸電線路覆冰邊緣檢測，提出了一種基于圖像融合技術的方法對輸電線路覆冰狀態進行判定。對輸電線路進行邊緣檢測是通過圖像預處理、Canny算子的邊緣檢測、形態學邊緣檢測以及像素級圖像融合等方法實現的。實驗仿真表明：融合后的圖像邊緣能夠取各自的優勢，使邊緣檢測效果更好。

關鍵詞： 邊緣檢測;形態學;Canny算子;圖像融合;輸電線路

中圖分類號： TP391.41 ? ?文獻標識碼： A ? ?DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.08.045

本文著錄格式：周敏，吳冰. 基于圖像融合的輸電線路覆冰邊緣檢測[J]. 軟件，2019，40（8）：199202

【Abstract】： Ice coating on transmission lines has always been one of the most important issues that the power system is eager to solve. Aiming at the detection of ice-covered edge of transmission line， a method based on image fusion technology is proposed to judge the ice-covered state of transmission line. Edge detection of transmission lines is achieved by image preprocessing， edge detection of Canny operator， morphological edge detection， and pixel-level image fusion. The experimental simulation shows that the edge of the image after fusion can take their own advantages and make the edge detection effect better.

【Key words】： Edge detection; Morphology; Canny operator; Image fusion; Transmission line

0 ?引言

隨著我國電力技術和經濟的發展，高壓線路逐漸增多，電力系統的穩定安全運行已經成了社會經濟發展的必要前提。近些年國家實施了西電東送、北電南送等重大項目，但是這些項目都需要經過重度覆冰區域。為了確保安全和穩定的電力傳輸，有必要檢測傳輸線上的覆冰的厚度。由于輸電線路所處的地形氣候條件的影響，覆冰的檢測也有最初的人工巡視逐漸走向智能化。姚江根據歷史覆冰數據，對覆冰等級進行劃分并建立了覆冰災害預警流程[1]。劉暢建立了冰層厚度的中長期預測模型，以預測其厚度[2]。劉鵬采用基于主動輪廓模型的研究方法進行邊緣檢測，提出了覆冰厚度的計算方法[3]。近年來，雖有圖像法研究覆冰厚度的，但研究的重點多數在厚度方面的研究。圖像方法用于檢測結冰之前和之后的圖像，并且檢測的準確性僅與相機拍攝的圖像質量直接相關。因此，對于覆冰厚度的計算，找到合適的圖像邊緣檢測的方法才是最重要的。

1 ?圖像預處理

1.1 ?基于小波變換的閾值去噪

在小波變換中，圖像信號能量主要在絕對值較大的小波系數中，噪聲能量主要在絕對值較小的小波系數中。小波變換去噪方法如下：首先，通過小波變換圖像獲得小波分解系數。其次，為不同尺度的小波系數設置閾值，并將低于某一閾值的小波系數改變為零，從而可以獲得高于閾值的小波系數[4]。由于去除了低頻信號，小波系數基本上可以理解為由圖像信號引起，從而消除了圖像中的大部分噪聲。最后，通過逆小波變換重建圖像以獲得去噪圖像。在上述去噪過程中，最關鍵的問題是確定閾值[5]。確定閾值的最經常使用的方法是Donoho等人提出的Visu shrink收縮方法[6]。在這種收縮方法中，最佳閾值T由以下公式選擇：

Canny邊緣檢測算法步驟如下：

（1）對預處理好的圖片用高斯濾波器再次平滑圖像。

（2）計算濾波后并考慮對角線影響的圖像梯度的幅值和方向。

（3）對梯度幅值進行非極大值抑制處理，即找出圖像梯度中的局部極大值點，把非局部極大值點置零。

（4）用雙閾值 和 檢測和連接邊緣。

2.2 ?形態學邊緣檢測

許多邊緣檢測算子通過計算圖像中局部小區域的差異來檢測邊緣[9]。因此，這種邊緣檢測算子對噪聲敏感，并且還在邊緣檢測時增強或放大噪聲。數學形態學可以簡化圖像數據，保持其基本形狀特征，并去除不相關的結構[10]。

當然，關于權值的取值還需要仔細考慮。對于綜合模型的解，希望它既能克服兩個模型的缺點，又能綜合它們各自的優點。由于已經檢測出覆冰圖像的邊緣信息，用線性平均加權可以更好的選擇需要突出的優勢，是比較好的用于覆冰圖像邊緣的融合技術。多次實驗可以得到權值取0.45檢測的結果比較好。 實現圖像融合的算法如下圖3所示。

4 ?仿真與結論

文中對實際環境里的輸電線路拍攝的覆冰圖像進行處理，先對低清晰度的圖像做預處理操作，緊接著用Canny邊緣檢測和形態學邊緣檢測算法分別對輸電線路的邊緣進行檢測，在用Hougu邊緣提取出來檢測的邊緣的直線部分，為接下來的融合提供鋪墊。在以上工作的基礎上，用線性平均加權法對其檢測的邊緣進行優缺點互補，使檢測的邊緣更加準確。下圖（b）到（e）是本文算法的仿真結果。

結論：通過仿真結果，可以看出Canny邊緣檢測出來的有少許背景的邊緣，形態學的抗噪性能好，沒有檢測出背景邊緣，但是縮小了覆冰的邊緣。經過hougu直線加測以及圖像融合后，檢測的邊緣具有兩者的優勢，使覆冰邊緣檢測更加準確。是一種非常不錯的圖像融合方法。

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