基于改进RANSAC算法的透视变换方法技术

基于改进RANSAC算法的透视变换方法，利用SIFT算法已经求得基准图和辅助图特征匹配点的坐标，为此只需随机选取4对特征匹配点就可求得变换矩阵，利用变换矩阵即可对辅助图进行透视变换。在计算变换矩阵时只需4对匹配点，提出了一种改进的RANSAC算法。本发明专利技术可有助于更好地辅助智能巡检机器人识别图像中压板的运行状态，提升其抗干扰的能力。提升其抗干扰的能力。提升其抗干扰的能力。

【技术实现步骤摘要】
基于改进RANSAC算法的透视变换方法


[0001]本专利技术涉及电网智能巡检
，具体涉及一种基于改进RANSAC算法的透视变换方法。

技术介绍

[0002]随着通信技术以及人工智能技术的不断发展，带动了智能电网的快速建设。智能巡检逐渐成为当前变电站无人值守模式下的重要辅助运维手段。继电二次设备保护压板作为电力运行系统中的重要保护装置，由于其数量较多，传统人工巡检工作量大且繁杂，误检或者漏检情况时有发生，为此采用智能机器人对其巡检也成为研究热点。目前图像处理相关技术在电力系统中的应用主要集中在一次设备。而在实际生产中二次设备的运行状态切换不容易发现，需要得到关注和实时监测。
[0003]通过观察采集到的压板图像可知，由于保护柜门大多使用玻璃柜门，在光照不均的情况下压板图像存在局部高光干扰。严重情况下高光干扰会使得纹理信息严重缺失无法辨识，出现压板状态的误检漏检的情况。
[0004]变电站里出现的玻璃柜门反光原因主要有三种：
[0005](1)：自然光透过窗户照射到玻璃柜门上形成的反光；
[0006](2)；室内照明灯在玻璃柜门上形成的反光；
[0007](3)：光线较暗时相机闪光灯在柜门上形成的反光。
[0008]基于二维OTSU算法的高光区域检测：
[0009]在图像阈值分割的各种算法中，最大类间方差法(OTSU)因其计算简单、性能稳定而被广泛使用。传统OTSU算法是利用双峰直方图统计图像的像素平均灰度值，将图像分割为前景区域和背景区域两类，当被分成两类的方差最大时即得到该阈值。由于一幅图像中同一区域内的像素在位置和灰度级上具有较强的一致性和相关性，而传统OTSU算法只考虑了直方图提供的灰度级信息，忽略了图像的空间位置信息。

技术实现思路

[0010]本专利技术提出了一种基于图像融合的保护压板运行状态辨识方法，用于变电站二次继电保护压板智能巡检中；该方法采用阈值分割方法来对高光区域进行检测，并在此基础上进行图像修复，有效去除继电保护压板图像中存在的光影干扰，以更好地辅助智能巡检机器人识别图像中压板的运行状态，提升其抗干扰的能力。
[0011]本专利技术采取的技术方案为：
[0012]基于图像融合的保护压板运行状态辨识方法，包括以下步骤：
[0013]步骤1、保护压板图像高光区域检测：
[0014]步骤1.1：智能机器人巡检继电保护压板，拍摄保护压板图像；
[0015]步骤1.2：由于在拍摄时要得到整个区域的保护压板，为此将拍摄的保护压板图像输入至计算机图像处理系统中，对保护压板图像进行筛选，删去没有拍摄到完整区域的保
护压板图像，避免影响后续检测结果。对筛选后的保护压板图像进行压缩，让计算机处理图像时速度更快。
[0016]计算机图像处理系统通过Microsoft Visual Studio开发平台中配置OpenCV、python等插件来实现。
[0017]步骤1.3：对保护压板图像进行灰度化处理，扩大高光区域与背景区域差异；
[0018]步骤1.4：利用二维OTSU算法，求得最佳阈值，将保护压板灰度化图像按最佳阈值进行分割，从而快速检测出图像中的高光区域。
[0019]步骤2、基于图像融合的高光区域去除：
[0020]步骤2.1、特征点检测：
[0021]利用SIFT算法对基准图和辅助图进行特征点检测，生成特征描述向量，并用最近邻法对基准图和辅助图进行特征匹配；
[0022]步骤2.2：基于改进RANSAC算法的透视变换：
[0023]通过得到的特征匹配点，求取透视变换矩阵，采用透视变换对辅助图进行视角、尺寸调整，使其与基准图一致。
[0024]步骤2.3、图像修复：
[0025]根据基准图中检测到的高光区域位置，用透视变换后的辅助图相对应区域位置，对其进行纹理填补修复，进而去除基准图中的高光。
[0026]步骤3、保护压板状态辨识：
[0027]步骤3.1：连通区域提取：
[0028]对高光去除后的基准图进行颜色区域筛选、二值化、形态学处理，并用8连通方式对连通区域进行提取。
[0029]步骤2：有效压板区域筛选：
[0030]依据形态特征进行面积、尺寸、形状分析，从连通区域中准确提取出有效压板区域。
[0031]步骤3：压板投退状态辨识：
[0032]对筛选出的有效压板区域进行辨识，识别出有效压板投退状态后，采用重心坐标对有效压板按照从左至右、从上到下顺序进行排序，最终得到一个只含有0、1的状态序列。
[0033]步骤2.2具体步骤包括以下步骤：
[0034]步骤一：对SIFT算法提取出的有效特征点，利用最近邻法进行初始匹配，初始所选欧式距离阈值为0.6。将图像等分成4个区域，判断当前所分4个区域特征匹配点对数是否均大于4，若是则进行下一步，否则将欧式距离阈值加0.1重新匹配。
[0035]步骤二：从4个区域中各筛选出欧式距离最小的4对匹配点，一共16对，将这16对匹配点4对一组进行组合，根据组合后4对匹配点的欧式距离和从小到大进行1、2、
…
、N排序，选取序号前50组。
[0036]步骤三：首先按照序号顺序取序号为1的4对匹配点计算变换矩阵H，利用矩阵H对图像中的所有匹配点对进行校验，判断局内点数所占匹配点对总数比例是否大于50％，若大于50％则当前所计算出的矩阵H为最佳变换矩阵，否则按照序号顺序选取下一组4对匹配点计算变换矩阵H。
[0037]本专利技术一种基于图像融合的保护压板运行状态辨识方法，技术效果如下：
[0038]1)可以广泛应用于变电站继电保护压板智能巡检当中，更好地辅助巡检机器人对压板投退状态的核对，提高继电保护压板投退状态辨识准确率，降低巡检人员的劳动强度，减少电网操作中的误操作、避免经济损失，确保电网安全稳定运行。
[0039]2)本专利技术主要功能在于更好地辅助智能巡检机器人对压板投退状态的核对，提高继电保护压板投退状态辨识准确率，降低巡检人员的劳动强度，减少电网操作中的误操作、避免经济损失，确保电网安全稳定运行。
[0040]3)本专利技术计算机图像处理技术对基准图高光区域进行检测主要包括：将所采集到的基准图进行灰度化，利用改进的OTSU二维阈值分割方法快速检测图像中的高光干扰，降低噪声的影响，使基准图中高光区域检测更加精准。
[0041]4)本专利技术采用SIFT算法对基准图和辅助图进行特征点检测并用最近邻法匹配，引入改进的RANSAC算法去除错误匹配点和求取最佳透视变换矩阵，利用辅助图像透视变换至主图像修复其中的高光区域。在图像修复的基础上通过对压板边缘检测的倾角来判断其运行状态。本专利技术可有助于更好地辅助智能巡检机器人识别图像中压板的运行状态，提升其抗干扰的能力。
附图说明
[0042]图1为二维直方图。
[0043]图2为透视变换过程图。
[0044]图3为保本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于改进RANSAC算法的透视变换方法，其特征在于：透视变换公式如下：其中，(x',y')为基准图特征匹配点的坐标值，(u,v)为辅助图对应特征匹配点的坐标值，S为图像之间的变换系数，H为3
×
3的变换矩阵，即：其中，可对图像进行旋转、缩放、扭曲变换，T2＝[a
13
a
23
]
T
可对图像进行平移变换，T3＝[a
31 a
32
]可产生图像透视变换。由于利用SIFT算法已经求得基准图和辅助图特征匹配点的坐标，为此只需随机选取4对特征匹配点就可求得变换矩阵H，利用变换矩阵即可对辅助图进行透视变换。变换后的辅助图像素坐标(x,y)公式如下：2.根据权利要求1所述基于改进RANSAC算法的透视变换方法，其特征在于：在计算变换矩阵H时只需4对匹配点，提出了一种改进的RANSAC算法，步骤如下：步骤
①
...

【专利技术属性】
技术研发人员：舒征宇，姚景岩，汪俊，许欣慧，高健，翟二杰，黄志鹏，李镇翰，张洋，李浩，马聚超，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：