一种多信息级联聚类输电线检测方法技术

本发明专利技术公开了一种多信息级联聚类输电线检测方法，包括以下步骤：(1)获取输电线图像，并对图像做灰度变换；(2)对灰度变换后图像使用边缘增强算法进行图像预处理；(3)对增强后的图像进行累计概率霍夫变换，提取图像中的候选直线；(4)根据直线的长度、角度、位置信息，对直线信息进行级联聚类分析；(5)根据直线距离公式计算所有直线间的距离，去除重复直线；(6)将最终得到的直线根据计算得到的角度位置信息，预测输电线走向，并使用矩形框标记输电线。本发明专利技术能够有效删减由复杂背景造成的与输电线特征不相匹配的干扰线，并最终得到对应于输电线边缘的所有直线，具有较高的准确率及较强的鲁棒性，在复杂背景下有较好的表现。

【技术实现步骤摘要】
一种多信息级联聚类输电线检测方法
本专利技术属于数字图像处理领域，具体涉及一种多信息级联聚类输电线检测方法。
技术介绍
输电线路通常假设在环境复杂多变的野外，由于其长期暴露于户外环境，因而饱受高温、大雪等恶劣天气的考验，进而导致输电效率下降。为确保电力输送能够稳定进行，定期对输电线路巡检显得尤为必要。传统的人工巡检方式效率低，成本高，危险系数大；相较而言，无人机巡检具有机动性强、不受地形限制以及操作便捷等优点。通过使用无人机巡检输电线路可以提高巡检效率，降低成本，避免风险。在电力巡检中，无人机常搭载重量较轻，能获得丰富环境信息的相机。通过相机获得航拍图像，并进行输电线检测，为后续进一步分析输电线故障做准备。因此，是否能够准确检测到输电线在航拍图像中的相对位置显得尤为重要。申请号CN201710532067.3的《一种基于航拍图像的输电线检测方法》，主要使用Hessian矩阵对航拍图像进行增强，然后，根据航拍图像中输电线的分布特点对图像进行分块处理，再对其中的输电线区域应用霍夫直线检测算法，最后根据线间距和输电线斜率筛选错误的输电本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多信息级联聚类输电线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)获取输电线图像，并对图像做灰度变换；/n(2)对灰度变换后图像使用边缘增强算法进行图像预处理；/n(3)对增强后的图像进行累计概率霍夫变换，提取图像中的候选直线；/n(4)根据直线的长度、角度、位置信息，对直线信息进行级联聚类分析；/n(5)根据直线距离公式计算所有直线间的距离，去除重复直线；/n(6)将最终得到的直线根据计算得到的角度位置信息，预测输电线走向，并使用矩形框标记输电线。/n

【技术特征摘要】
1.一种多信息级联聚类输电线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)获取输电线图像，并对图像做灰度变换；
(2)对灰度变换后图像使用边缘增强算法进行图像预处理；
(3)对增强后的图像进行累计概率霍夫变换，提取图像中的候选直线；
(4)根据直线的长度、角度、位置信息，对直线信息进行级联聚类分析；
(5)根据直线距离公式计算所有直线间的距离，去除重复直线；
(6)将最终得到的直线根据计算得到的角度位置信息，预测输电线走向，并使用矩形框标记输电线。


2.根据权利要求1所述的多信息级联聚类输电线检测方法，其特征在于，步骤(1)中，所述获取输电线图像，并对图像做灰度变换，具体为：在无人机的机头顶部安装摄像机，无人机飞行过程中通过摄像机捕获图像，将捕获的图像传递至处理器，进行灰度化操作。


3.根据权利要求1所述的多信息级联聚类输电线检测方法，其特征在于，步骤(2)中，对灰度变换后图像使用基于海森矩阵的边缘增强算法，提取图像中隶属于强边缘的边缘特征，从而对输电线边缘进行增强处理。


4.根据权利要求3所述的多信息级联聚类输电线检测方法，其特征在于，所述海森矩阵的计算公式为：



式中，f是图像关于坐标(x,y)的函数fxx，fxy，fyx，fyy分别代表函数f对x,y及其混合的二阶偏导数；Hessian矩阵特征值与特征向量反映了图像灰度曲率变化的强度和方向。


5.根据权利要求1所述的多信息级联聚类输电线检测方法，其特征在于，步骤(3)中，所述对增强后的图像进行累计概率霍夫变换，提取图像中的候选直线...

【专利技术属性】
技术研发人员：赖尚祥，杨忠，姜遇红，韩家明，张驰，李弘宸，方千慧，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32