冬季户外输电线路覆冰厚度图像识别算法

马孝贺

（郑州财经学院 信息工程学院，河南 郑州 450000）

1 冬季户外输电线路覆冰厚度图像识别算法

1.1 图像强化与直方图的均衡化

冬季户外输电线路现场采光状况复杂困难，获得的图像存在曝光问题，这时需先使用图像强化与直方图的均衡化方法修正[1-2]。在绝缘体图像经历在LaL空间阈值均化以后，图像间对比程度下降，绝缘体信息图像的特征变得不明显，能利用图像强化与直方图的均衡化方法进一步提高采集图像的对比度，突出图像的主要特征。直方图均衡化方法可实现图像自然曝光与显示，但缺陷是选择时，会对整个图像的像素点数据进行统一操作与处理[3]。直方图均衡化的实质是对灰度值进行一定程度的转化，假设一幅图像一共有A个灰度级，那么其取值范围大致控制在为[0,A-1]，转化函数为L(e)，则：

其中，s为灰度值e经过转化之后的最终结果。对L(e)做出以下假设：L(e)为连续变化的单调递增函数；L(e)的取值范围控制在0～A-1之间。

可将灰度值e看作是一个随机变量，描写随机变量最普遍也是最常见的方法是使用概率密度函数，定义p(e)和p(s)分别代表e和s的概率密度函数（PDF），由于p(e)的概率分布能够直接通过图像获得。因此是已知函数，现在需要根据p(e)求得p(s)，由基本的概率论理论知识可求得：

de代表的是函数公式内的图像数量总和，ds表示图像质量画质，w表示的是图像点，p(w)表示在函数内的采集的总数，d(w)代表图像点之间的距离。

1.2 图像区域分割

图像分割是根据一定的规律和计算程序，将图像分割成若干个互不连接、具有相同性质的区域，对图区重要信息进行整合、分析与处理[4]。图像分割是从图像处理转变到图像整合、分析的关键环节，力求减少后续环节的图像分析、识别等高级操作阶段所需要处理的图像，并在一定程度上保留相关图像画质特征的信息。在整个绝缘体覆冰图像识别过程中起着至为关键的作用，分割效果的优良直接影响后续对绝缘体覆冰图像识别及其覆冰厚度的计算难易程度，具体见图1。

1.3 阈值分割

阈值分割是一种基于区域的图像分割算法，将图像看作是具备不同灰度级别的两种区域的重新组合[5]。阈值分割法重点在于阈值的选取与计算。最大间距方差法是一种计算方便、环境要求较低、适应性强、使用最为广泛的选取阈值手段，本文选择这种手段对绝缘体图像进行分割。基于阈值法是一种方便操作、科学有效的图像分割手段，它通过一个或几个阈值把图像的灰度级别分成几个选项，认为属于同一个选项的像素是同一个建筑体。固定阈值法计算方便，在看重运算效率的实际场合中得到了广泛推广与使用。然而，在冬季户外输电线路覆冰的过程中，每一条输电线路每次覆冰时获取到的图像分割阈值各不相同。这是因为气候环境等因素的作用，即使是同一条输电线路同一个覆冰过程的不同时期也各不相同。因而在进行输电线路覆冰厚度图像识别时，必须保证每一次图像采集到的信息是基于自身线路实际数据的前提下确定阈值。自适应阈值的求解过程能应用基于点的全局阈值法Outsuit法。利用全局阈值法Outsuit法求得整个线路的最佳阈值，根据该阈值对其线路覆冰厚度进行集中操作和处理。并把图像上灰度值超过最适阈值范围的点设定为全白区域，其他的点设定为全黑区域，有助于后续过程的统一处理与划区。

图1 区域分割具体算法流程

1.4 提取联通区域

对绝缘体周围图像进行阈值分割后，要把返回某个区域的图像作为分割最后取值，普通图像分割后从图像中提取到的每一个线路所在的区域互相独立，绝缘体输电线路区域必须由相互联通的像素区域组合而成。在一个矩形成像区域网格上，有四联通、八联通两个关联通性的定义。因为区域输电线路广阔，本文算法主要使用八联通区域提取。在图像中用间距表示法扫描图像，遇到背景数点时持续扫描，遇到目标数点主动标识。将图像全部扫描完成后，判断同一位置的标记是否保持一致，若不一致需要对图像再度扫描，直至把同一位置的标记完成统一处理。

2 实验论证分析

为保证冬季户外输电线路覆冰厚度图像识别算法的有效性，进行实验论证，实验论证采用相同地区、具有相同输电线路的覆冰厚度进行论证实验。为保证实验的严谨性，采用传统算法作为实验论证对比，对图像质量进行统计。实验论证结果曲线如图2所示。根据实验结果曲线可知，冬季户外输电线路覆冰厚度图像识别算法相比于传统算法而言，在图像质量有着很大优势，不仅图像质量优良，而且缩短了计算时间。

图2 实验论证结果曲线

3 结 论

通过对冬季户外输电线路覆冰厚度图像识别算法的分析，依托冬季户外输电线路覆冰厚度造成的种种电路困难与阻断，根据线路数据反馈与覆冰厚度数据分析，对图像识别算法进行调整，从而完成设计。实验论证表明，设计的方法具备极高地有效性。希望能为冬季户外输电线路覆冰厚度图像识别算法设计与实际发展提供一定的理论依据。