基于數(shù)字圖像處理的輸電線路異物識別技術(shù)研究.pdf

1、無人機和巡檢機器人的應(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。解決這種效率不匹配的方式之一是使用計算機圖像處理技術(shù)自動識別輸電線路上的異物。為此研究和設(shè)計了基于數(shù)字圖像處理的輸電線路異物識別算法，該算法由圖像增強、圖像分割和圖像分析三個步驟構(gòu)成。
　　圖像增強步驟的輸入為采集的一類含輸電線路的圖像，比較了隨機數(shù)學(xué)模型和模糊數(shù)學(xué)模型中各種增強算法的應(yīng)用效果，分析得出模糊數(shù)學(xué)模型對于此類圖像的增強效果較好

2、，并據(jù)此設(shè)計了一種基于模糊數(shù)學(xué)模型的圖像增強算法。
　　圖像分割步驟的輸入為圖像增強過程的輸出圖像，選用基于邊緣檢測的分割方法?？偨Y(jié)了使用較廣的多種空域邊緣檢測算法在含有電力線的增強圖像中的應(yīng)用效果，結(jié)果表明這類算法的適用性不佳。隨后研究了希爾伯特變換在二維信號中的應(yīng)用方法，進而設(shè)計了一種基于相位一致性的頻域邊緣檢測算法，通過對比說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