基于矩形特征拟合的硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法技术

本发明专利技术公开了一种基于矩形特征拟合的硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法，首先获取有水珠的硅橡胶绝缘子原始彩色图像，并对彩色图像进行灰度化处理；对灰度图像进行Haar小波去噪和小波重构，进而获得去噪后的憎水性图像；然后采用最大类间差分割图像：根据图像的灰度分布特性，将图像分为目标和背景两部分，以二者方差值决定分割的阈值，将图像分割为二值化图像，利用形态学的面积选择将大水珠出现的目标区域选中；最后进行矩形特征拟合，计算外接矩形长宽比例，通过判断长宽比的大小进而判定硅橡胶绝缘子的憎水性等级，硅橡胶绝缘子憎水性越好则耐污闪能力越强。本发明专利技术大大提高了硅橡胶绝缘子憎水性等级识别的准确性。

Hydrophobic Classification of Silicone Rubber Insulators Based on Rectangular Characteristic Fitting

The invention discloses a method for determining hydrophobicity grade of silicone rubber insulators based on rectangular feature fitting. Firstly, the original color image of silicone rubber insulators with water droplets is acquired, and the color image is grayed; then, Haar wavelet denoising and wavelet reconstruction are carried out on the gray image, and the hydrophobicity image after denoising is obtained; then, the image is segmented by maximum difference between classes according to: The image is divided into two parts: target and background. The threshold of segmentation is determined by the variance of the two parts. The image is divided into binary images, and the target area where the water droplets appear is selected by morphological area selection. Finally, the rectangular feature is fitted to calculate the ratio of length to width of the external rectangle, and the silicone rubber insulator is determined by judging the ratio of length to width. The better the hydrophobicity of silicone rubber insulators, the stronger the pollution flashover resistance. The method greatly improves the accuracy of hydrophobicity grade identification of silicone rubber insulators.

【技术实现步骤摘要】
基于矩形特征拟合的硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法
本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种基于矩形特征拟合的硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法。
技术介绍
随着绝缘子运行时间的延长，绝缘子的老化，长期受到电晕、闪络、污秽等因素的影响，特别在潮湿的天气，普通的瓷质绝缘子和玻璃绝缘子的绝缘强度会急剧下降，因此导致电网出现大规模的污闪事故，给国民经济带来重大损失。硅橡胶绝缘子的出现解决了传统的绝缘子(瓷或玻璃绝缘子)容易出现污闪事故的问题。憎水性是影响硅橡胶绝缘子污秽特性的基本因素，硅橡胶绝缘子的憎水性下降具体表现是耐污闪能力变低，从而对电力系统安全与稳定运行构成威胁。因此，对硅橡胶绝缘子的憎水性能进行检测是判断硅橡胶绝缘子抗污闪性能的重要手段，也是确保硅橡胶绝缘子安全运行的重要保证，开展硅橡胶绝缘子憎水性检测技术的研究至关重要。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于矩形特征拟合的硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法，大大提高了硅橡胶绝缘子憎水性等级识别的准确性。本专利技术所采用的技术方案是，基于矩形特征拟合的硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、获取有水珠的硅橡胶绝缘子原始彩色图像，并对彩色图像进行灰度化处理；步骤2、对步骤1获得的灰度图像进行Haar小波去噪和小波重构，进而获得去噪后的憎水性图像；步骤3、对步骤2得到的图像采用最大类间差分割图像：根据图像的灰度分布特性，将图像分为目标和背景两部分，以二者方差值决定分割的阈值，将图像分割为二值化图像，利用形态学的面积选择将大水珠出现的目标区域选中；步骤4、对步骤3分割得到的大水珠区域取其外接矩形进行矩形特征拟合，该外接矩形是任意方向上的，不局限于平行于坐标轴的，得到最接近水珠分割区域的最佳外接矩形，计算外接矩形长宽比例，通过判断长宽比的大小进而判定硅橡胶绝缘子的憎水性等级，硅橡胶绝缘子憎水性越好则耐污闪能力越强。本专利技术的特点还在于，步骤1具体如下：图像灰度化处理，灰度化公式为：Y＝0.299R+0.587G+0.114B(1)其中，Y是根据R、G、B颜色分量以及颜色编码方法YUV中亮度信号Y之间的关系算出的亮度，R、G、B分别表示红色、绿色、蓝色分量。步骤2具体如下：步骤2.1、Haar小波变换分解法对图像fJ分解表达式如下:fJ＝ωJ-1+...+ωj-1+fj-1+...+ω0+f0(2)J表示对进行小波变换的图片进行小波分解的个数，ω0表示第一次小波分解得到的前部分子表达式，f0表示第一次小波分解得到的后部分子表达式，ωJ-1表示第J次的小波分解迭代后的函数表达式，ωj-1表示第j次小波分解得到的前部分子表达式，fj-1表示第j次小波分解得到的后部分子表达式；其中，ωj-1、fj-1表达式分别为：j表示重构函数的个数，l表示随机开始的自然数，bl表示迭代所用的高通滤波函数，Z表示自然数集合，al表示迭代所用的低通滤波函数，ψ表示高通滤波所需要的迭代函数，φ表示低通滤波所需要的迭代函数，x表示进行小波变换的输入图片的像素值或者灰度值；式中，系数和经相应迭代而得：式中，H和L为高、低通滤波器，表示第j次进行高通滤波之后的结果，表示第j次进行低通滤波之后的结果，k表示滤波采样次数；步骤2.2、在对高、低频系数处理后，需要进行逆向小波变换，最终达到重构的目的，根据Haar重构定理：f＝f0+ω0+ω1+ω2+...+ωj-1(7)f0表示小波变换去噪后图像作为的初始函数，j表示重构函数的个数，ω0表示第一次重构操作，ωj-1表示第j次重构操作；对式(7)信号进行重构，得到表达式为：fJ表示得到的重构之后的函数表达式，表示要进行重构的初始图片像素或者灰度值的函数,k表示随机选取的自然数，Z表示自然数集合；进而得到Haar小波函数去噪重构后的图像。步骤3具体如下：步骤3.1、设图像I(x,y)，大小为M×N，假设将阈值T作为分割目标与背景的初始阈值，将图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0，像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1，同时将属于前景的像素数占整幅图像的比例记为ω0，其平均灰度μ0；背景像素数占整幅图像的比例为ω1，其平均灰度为μ1，图像的总平均灰度记为μ，类间方差记为g，则有：ω0＝N0/M×N(9)ω1＝N1/M×N(10)N0+N1＝M×N(11)ω0+ω1＝1(12)μ＝ω0*μ0+ω1*μ1(13)g＝ω0(μ0-μ)2+ω1(μ1-μ)2(14)将式(13)代入式(14)，进行化简得到：g＝ω0ω1(μ0-μ1)2(15)最后遍历所有值，得到最大类间方差对应的阈值T，就是其最优分割阈值；步骤3.2、对步骤3.1分割得到的图像进行数学形态学处理获得仅含有大水珠轮廓的图像，形态学的处理步骤如下：步骤3.2.1、使用最小阈值a1到最大a2的全局阈值将步骤3.1得到的图像进行二值化处理；步骤3.2.2、计算步骤3.2.1得到的图像的连通域，使得二值化后的图像形成不同的连通域；步骤3.2.3、借助面积特征选择大水珠区域，选择最小面积阈值t1到最大面积阈值t2的选中大水珠区域；步骤3.2.4、对所选中的区域利用形态学填充孔洞。步骤3.2.1中a1＝86，a2＝236。步骤3.2.3中t1＝253.59，t2＝1288。步骤4具体按照以下步骤实施：步骤4.1、对于步骤3分割得到的大水珠区域求其外接矩形的特征拟合；步骤4.2、计算步骤4.1得到的外接矩形的长度值和宽度值，求其长宽比；步骤4.3、当外接矩形的长宽比为1表明硅橡胶绝缘子的憎水性最优，当外接矩形的长宽比为1～2，表明硅橡胶绝缘子的憎水性属于次之，当外接矩形的长宽比大于2，表明该硅橡胶绝缘子的憎水性较差。本专利技术的有益效果是，一种基于矩形特征拟合的硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法，在判断硅橡胶绝缘子憎水性等级的时候采用小波去噪和重构不需要提前建立模板图像数据库及对图像进行一系列复杂预处理计算，通过对图像去噪分割重构提取原图像的形状因子，为能够准确区分绝缘子憎水性等级奠定了基础。对Haar小波去噪和重构后的图像采用最大类间差分割图像：根据图像的灰度分布特性，使受处理的图像分为目标和背景两大部分，以二者方差值决定分割的阈值，将图像分割为二值化图像，利用形态学的面积选择将大水珠出现的目标区域选中。对得到的大水珠目标区域求其外接矩形的特征拟合，在本专利技术中取得的外接矩形是任意方向上的，不局限于平行于坐标轴的，使得取到的矩形在最大程度上贴合目标区域，能够准确判断出绝缘子憎水性等级，取得外接矩形的长度值和宽度值，计算出长宽比例，判断比例的大小，进而判定硅橡胶绝缘子的憎水性等级。附图说明图1是本专利技术一种基于矩形特征拟合的硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法流程图；图2是本专利技术一种基于矩形特征拟合的硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法原始图像；图3是Haar小波函数去噪重构后的图像；图4是对目标区域外接矩形特征拟合的图像。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行详细说明。本专利技术基于矩形特征拟合的硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法，如图1所示，具体按照以下步骤实施：步骤1、获取有水珠的硅橡胶绝缘子原始彩色图像，并对彩色图像进行灰度化处理，具体如下：图像灰度化处理，灰度化公式为：Y＝0.299R+0本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于矩形特征拟合的硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、获取有水珠的硅橡胶绝缘子原始彩色图像，并对彩色图像进行灰度化处理；步骤2、对步骤1获得的灰度图像进行Haar小波去噪和小波重构，进而获得去噪后的憎水性图像；步骤3、对步骤2得到的图像采用最大类间差分割图像：根据图像的灰度分布特性，将图像分为目标和背景两部分，以二者方差值决定分割的阈值，将图像分割为二值化图像，利用形态学的面积选择将大水珠出现的目标区域选中；步骤4、对步骤3分割得到的大水珠区域取其外接矩形进行矩形特征拟合，该外接矩形是任意方向上的，不局限于平行于坐标轴的，得到最接近水珠分割区域的最佳外接矩形，计算外接矩形长宽比例，通过判断长宽比的大小进而判定硅橡胶绝缘子的憎水性等级，硅橡胶绝缘子憎水性越好则耐污闪能力越强。

【技术特征摘要】
1.基于矩形特征拟合的硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、获取有水珠的硅橡胶绝缘子原始彩色图像，并对彩色图像进行灰度化处理；步骤2、对步骤1获得的灰度图像进行Haar小波去噪和小波重构，进而获得去噪后的憎水性图像；步骤3、对步骤2得到的图像采用最大类间差分割图像：根据图像的灰度分布特性，将图像分为目标和背景两部分，以二者方差值决定分割的阈值，将图像分割为二值化图像，利用形态学的面积选择将大水珠出现的目标区域选中；步骤4、对步骤3分割得到的大水珠区域取其外接矩形进行矩形特征拟合，该外接矩形是任意方向上的，不局限于平行于坐标轴的，得到最接近水珠分割区域的最佳外接矩形，计算外接矩形长宽比例，通过判断长宽比的大小进而判定硅橡胶绝缘子的憎水性等级，硅橡胶绝缘子憎水性越好则耐污闪能力越强。2.根据权利要求1所述的基于矩形特征拟合的硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法，其特征在于，所述步骤1具体如下：图像灰度化处理，灰度化公式为：Y＝0.299R+0.587G+0.114B(1)其中，Y是根据R、G、B颜色分量以及颜色编码方法YUV中亮度信号Y之间的关系算出的亮度，R、G、B分别表示红色、绿色、蓝色分量。3.根据权利要求2所述的基于矩形特征拟合的硅橡胶绝缘子憎水性等级判定方法，其特征在于，所述步骤2具体如下：步骤2.1、Haar小波变换分解法对图像fJ分解表达式如下:fJ＝ωJ-1+...+ωj-1+fj-1+...+ω0+f0(2)J表示对进行小波变换的图片进行小波分解的个数，ω0表示第一次小波分解得到的前部分子表达式，f0表示第一次小波分解得到的后部分子表达式，ωJ-1表示第J次的小波分解迭代后的函数表达式，ωj-1表示第j次小波分解得到的前部分子表达式，fj-1表示第j次小波分解得到的后部分子表达式；其中，ωj-1、fj-1表达式分别为：j表示重构函数的个数，l表示随机开始的自然数，bl表示迭代所用的高通滤波函数，Z表示自然数集合，al表示迭代所用的低通滤波函数，ψ表示高通滤波所需要的迭代函数，φ表示低通滤波所需要的迭代函数，x表示进行小波变换的输入图片的像素值或者灰度值；式中，系数和经相应迭代而得：式中，H和L为高、低通滤波器，blj-1表示第j次进行高通滤波之后的结果，alj-1表示第j次进行低通滤波之后的结果，k表示滤波采样次数；步骤2.2、在对高、低频系数处理后，需要进行逆向小波变换，最终达到重构的目的，根据Haar重构定理：f＝f0+ω0+ω1+ω2+...+ωj-1(7)f0表示小波变换去噪后图像作为的初始函数，j表...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄新波，聂婷婷，张烨，伍逸群，
申请(专利权)人：西安工程大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61