一种基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法技术

本发明专利技术公开了一种基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法，其特征在于，包括：步骤S1、获取输电线路的原始图片数据；步骤S2、对原始图片数据进行筛选得到初始模糊图片数据；步骤S3、给初始模糊图片数据中每个初始模糊图片加入预设的高斯噪声，得到加噪模糊图片数据；步骤S4、通过盲去卷积方法对加噪模糊图片数据中每个加噪模糊图片进行去模糊处理；本发明专利技术公开的一种基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法，基于盲去卷积方法，通过加入预设的高斯噪声，使用Richardson

【技术实现步骤摘要】
一种基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法


[0001]本专利技术涉及输电线路的图片处理
，尤其是涉及一种基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法。

技术介绍

[0002]输电线路的安全运行是我国能源发展的重要保障，但由于输电线路长期处在复杂地理位置的自然环境条件下，因而输电线路有较高故障率，从而导致事故发生。目前，我国大力推进以现代信息技术为核心的输电线路智能化巡检技术，直升机、无人机巡检在输电线路上获取的视觉信息具有更大的空间自由度。随着可见光传感器技术的发展，这些巡检方式能够对输电线路进行更精细化的感知，提升输电线路状态评估的智能化水平，积极防治与应对输电事故的发生，对我国能源互联网安全有重要意义。
[0003]实际情况中，由于输电线路长期处在复杂地理位置的自然环境条件下，在航拍巡检获取输电线路图片的过程中，获取的图片会受到由于低照明度、大气环境、不明物遮挡等导致的背景虚化问题，使得在巡检过程中获取的图片出现模糊、不清晰等现象，对后续输电线路中危险源的检测分析造成影响，关系到了输电线路的正常运行。
[0004]图片去模糊领域中有非盲去模糊和盲去模糊。非盲去模糊要在模糊核已知的情况下进行，但大多数情况下模糊核是未知的，盲去模糊是现在的主流研究方向。现有盲去模糊技术通过加入权重机制来弱化边缘的振铃效应，但效果不佳，且在盲去卷积过程中会丢失一些图片细节。

技术实现思路

[0005]本专利技术为了解决上述问题，提出了一种基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法，基于盲去卷积方法，在每次迭代复原过程中使用Richardson
‑
Lucy算法和Canny算法，具有较好的图片复原效果。
[0006]为达到上述目的，本专利技术通过以下技术方案实现：一种基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法，包括：
[0007]步骤S1、获取输电线路的原始图片数据。
[0008]步骤S2、对所述原始图片数据进行筛选得到初始模糊图片数据。
[0009]步骤S3、给所述初始模糊图片数据中每一所述初始模糊图片加入预设的高斯噪声，得到加噪模糊图片数据。
[0010]步骤S4、通过盲去卷积方法对所述加噪模糊图片数据中每一所述加噪模糊图片进行去模糊处理。
[0011]可选的，所述步骤S1包括：
[0012]步骤S11、设置无人机巡检的路径参数，所述无人机按照所述路径参数对所述输电线路进行巡检，并拍摄所述输电线路的原始图片。
[0013]步骤S12、在系统端中设置若干个文件夹。
[0014]步骤S13、所述无人机拍摄的所述输电线路的原始图片通过其设有的图传设备传输至所述系统端中，并对应存入所述文件夹中。
[0015]可选的，所述原始图片包含有输电线、杆塔、绝缘子、螺丝、U型环中的一个或其任意一组合。
[0016]可选的，所述步骤S3包括：通过图片退化模型将均值为m、方差为V的所述高斯噪声Δn(x,y)添加到每一所述初始模糊图片上，得到每一所述初始模糊图片对应的所述加噪模糊图片，所述图像退化模型公式为：
[0017]g(x,y)＝f(x,y)*h(x,y)+Δn(x,y)
[0018]其中：f(x,y)表示为所述初始模糊图片，h(x,y)表示为所述初始模糊图片的点扩散函数，g(x,y)表示为所述加噪模糊图片，m取值为0，V取值为10
‑
5，x表示为像素在x方向的坐标，y表示为像素在y方向的坐标。
[0019]可选的，所述步骤S4还包括：采用Richardson
‑
Lucy算法对每一所述加噪模糊图片进行迭代复原，得到一复原图片和一所述点扩散函数；在第k次所述迭代复原时，使用所述Richardson
‑
Lucy算法进行所述迭代复原的迭代公式如下：
[0020][0021][0022]其中：表示为第k次迭代得到的所述复原图片，表示为第k
‑
1次迭代得到的所述复原图片，表示为第k
‑
1次迭代得到的所述点扩散函数，为的转置，为第k次迭代得到的所述点扩散函数，为的转置，*为卷积运算，i表示为第k
‑
1次迭代的复原图片或点扩散函数，i+1表示为第k次迭代的复原图片或点扩散函数。
[0023]可选的，所述k取值范围为[1,18]，且为整数。
[0024]可选的，在执行采用Richardson
‑
Lucy算法对每一所述加噪模糊图片进行第k次迭代复原的步骤之前，所述步骤S4还包括：采用Canny算法对第k
‑
1次迭代复原得到的所述复原图片进行边缘检测，生成对应的加权函数，并在迭代复原中对每个像素进行加权。
[0025]可选的，所述步骤S4还包括：在进行第k次所述迭代复原之前，采用Canny算法对所述第k
‑
1次迭代复原得到的所述复原图片进行边缘检测的步骤包括：
[0026]步骤S41、用具有指定标准差σ的一个高斯滤波器平滑处理
[0027]步骤S42、在每个像素处计算局部梯度和边缘方向θ(x,y)，具体公式
为：
[0028][0029][0030]其中：表示为x方向上的梯度，表示为y方向上的梯度。
[0031]步骤S43、沿着所述局部梯度最大的点生成的线，通过非极大值抑制法寻找局部最大值，将所述局部最大值对应的所述像素设为1，非局部最大值对应的所述像素设置为0，得到
[0032]步骤S44、对所述步骤S43中得到的所述进行滞后阈值边缘连接处理得到边缘检测结果。
[0033]步骤S45、将所述步骤S44中得到的所述边缘检测结果进行二值化处理，将非边界像素设为0，边界像素设为1，得到二值化矩阵。
[0034]步骤S46、将所述步骤S45中得到的所述二值化矩阵加权分配给每个所述像素，生成所述加权函数
[0035]依此类推，在进行第18次所述迭代复原后，所述步骤S4还包括：用所述candy算法处理所述第18次迭代复原得到的所述复原图片获得所述复原图片对应的所述清晰图片
[0036]可选的，所述步骤S44中还包括：
[0037]步骤S441、提前设定一阈值范围[T1,T2]。
[0038]步骤S442、将所述像素的所述阈值大于T2的所述像素设为边界像素，所述像素的所述阈值在T1和T2之间的所述像素设为待定像素，所述像素的所述阈值小于T1的所述像素设为非边界像素。
[0039]步骤S443、将所述步骤S442中得到的所述待定像素中与所述边界像素相连的所述待定像素设为边界像素，所述待定像素中除去设为所述边界像素的其余所述待定像素设为非边界像素，以得到所述边缘检测结果。
[0040]可选的，所述T1取值为0.04，所述T2取值为0.10。
[0041]本专利技术至少具有以下有点之一：
[0042]1)本专利技术通过在初始模糊图片中加入微量高斯噪声，保留了图片复原过程中的细节信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法，其特征在于，包括：步骤S1、获取输电线路的原始图片数据；步骤S2、对所述原始图片数据进行筛选得到初始模糊图片数据；步骤S3、给所述初始模糊图片数据中每一所述初始模糊图片加入预设的高斯噪声，得到加噪模糊图片数据；步骤S4、通过盲去卷积方法对所述加噪模糊图片数据中每一所述加噪模糊图片进行去模糊处理。2.如权利要求1所述的基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法，其特征在于，所述步骤S1包括：步骤S11、设置无人机巡检的路径参数，所述无人机按照所述路径参数对所述输电线路进行巡检，并拍摄所述输电线路的原始图片；步骤S12、在系统端中设置若干个文件夹；步骤S13、所述无人机拍摄的所述输电线路的原始图片通过其设有的图传设备传输至所述系统端中，并对应存入所述文件夹中。3.如权利要求2所述的基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法，其特征在于，所述原始图片包含有输电线、杆塔、绝缘子、螺丝和U型环中的一个或其任意一组合。4.如权利要求3所述的基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法，其特征在于，所述步骤S3包括：通过图片退化模型将均值为m、方差为V的所述高斯噪声Δn(x,y)添加到每一所述初始模糊图片上，得到每一所述初始模糊图片对应的所述加噪模糊图片，所述图像退化模型公式为：g(x,y)＝f(x,y)*h(x,y)+Δn(x,y)其中：f(x,y)表示为所述初始模糊图片，h(x,y)表示为所述初始模糊图片的点扩散函数，g(x,y)表示为所述加噪模糊图片，m取值为0，V取值为10
‑5，x表示为像素在x方向的坐标，y表示为像素在y方向的坐标。5.如权利要求4所述的基于盲去卷积的输电线路图片去模糊方法，其特征在于，所述步骤S4包括：采用Richardson
‑
Lucy算法对每一所述加噪模糊图片进行迭代复原，得到一复原图片和一所述点扩散函数；在第k次所述迭代复原时，使用所述Richardson
‑
Lucy算法进行所述迭代复原的迭代公式如下：所述迭代复原的迭代公式如下：其中，表示为第k次迭代得到的所述复原图片，表示为第k
‑
1次迭代得到的所述复原图片，表示为第k
‑
1次迭代得到的所述点扩散函数，为的转置，为第k次迭代得到的所述点扩散函数，为的转置，*为卷积运算，i表示为第k
‑
1次迭代的复原图片或点扩散函数，i+1表示为第k次迭代的
复原图片或点扩散函数。6.如权利要求5所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：卞敏捷，罗潇，李晓莉，彭勇，王建军，高敬贝，梅云初，於锋，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：