电力设备红外图像分割方法、装置及终端设备制造方法及图纸

本申请适用于图像分割技术领域，提供了电力设备红外图像分割方法、装置及终端设备，该电力设备红外图像分割方法包括：获取电力设备红外图像，对电力设备红外图像进行灰度化处理，得到灰度图像；基于灰度图像确定故障区域中心点；基于故障区域中心点和阈值参数，得到区域间方差，阈值参数表示影响分割区域大小的参数，区域间方差表征故障区域与非故障区域之间的灰度值离散程度；基于故障区域中心点、区域间方差和阈值参数，得到对电力设备红外图像的分割方案。本申请提高了分割方案的适应性，拓宽了方法的使用范围，同时还显著的提高了准确性。确性。确性。

【技术实现步骤摘要】
电力设备红外图像分割方法、装置及终端设备


[0001]本申请属于图像分割
，尤其涉及电力设备红外图像分割方法、装置及终端设备。

技术介绍

[0002]电力设备故障导致局部温度升高。在红外图像中，可以显著观测到故障区域中红外图像的差别。将故障区域与非故障区域，在红外图像中进行分割与识别，是后续对故障程度判断和自动化检修的重要步骤。在传统图像分割方法中，主要以固定阈值进行图像分割，不能有效适应前景与背景变化，以及边界不清楚的情况。根据不同的红外图像情况需要设定不同阈值进行分割。
[0003]传统图像分割方法，将红外图像中温度高与温度低的部分分割为多个区域，并不能准确反映故障区域。由于人工设定的阈值会显著影响分割结果，所以在不同阈值下，分割结果会出现欠分割与过分割的情况，最终导致准确率较低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了电力设备红外图像分割方法、装置及终端设备，以提高了分割方案的适应性和准确性。
[0005]本申请是通过如下技术方案实现的：
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种电力设备红外图像分割方法，包括：
[0007]获取电力设备红外图像，对电力设备红外图像进行灰度化处理，得到灰度图像。
[0008]基于灰度图像确定故障区域中心点。
[0009]基于故障区域中心点和阈值参数，得到区域间方差，阈值参数表示影响分割区域大小的参数，区域间方差表征故障区域与非故障区域之间的灰度值离散程度。
[0010]基于故障区域中心点、区域间方差和阈值参数，得到对电力设备红外图像的分割方案。
[0011]结合第一方面，在一些可能的实现方式中，基于故障区域中心点和阈值参数，得到区域间方差，包括：基于故障区域中心点和阈值参数，得到对电力设备红外图像的临时分割方案；基于临时分割方案和电力设备红外图像，得到区域间方差。
[0012]结合第一方面，在一些可能的实现方式中，基于故障区域中心点、区域间方差和阈值参数，得到对电力设备红外图像的分割方案，包括：逐渐增大或者减小阈值参数，得到区域间方差的最大值；基于故障区域中心点和区域间方差的最大值对应的阈值参数，得到对电力设备红外图像的分割方案。
[0013]结合第一方面，在一些可能的实现方式中，故障区域中心点为灰度图像中灰度值最高的点或者灰度图像中灰度值最高的区域，灰度值最高的区域最大为3*3像素。
[0014]结合第一方面，在一些可能的实现方式中，区域间方差通过下式计算得到：σ2＝w0(μ0‑
μ
s
)2+w1(μ1‑
μ
s
)2其中，根据所述故障区域中心点和所述阈值参数得到故障区域，在所述
灰度图像中分割出来的故障区域为前景，剩余部分为背景，σ2为区域间方差，μ0为前景平均灰度值，μ1为背景平均灰度值，μ
S
为全图平均灰度值，w0为前景面积占总面积的百分比，w1为背景面积占总面积的百分比。
[0015]结合第一方面，在一些可能的实现方式中，前景面积占总面积百分比通过下式计算得到：其中，A为灰度图像中前景的像素个数，灰度图像共有M
×
N个像素；背景面积占总面积百分比通过下式计算得到：其中，B为灰度图像中背景的像素个数；前景平均灰度值通过下式计算得到：其中，S0为前景灰度值总和，C0为图像中的前景，G(i,j)为灰度图像中坐标为(i,j)的点的灰度值；背景平均灰度值通过下式计算得到：其中，S1为背景灰度值总和，C1为图像中的背景；全图平均灰度值通过下式计算得到：
[0016]结合第一方面，在一些可能的实现方式中，灰度图像为8位图像时，阈值参数的取值范围为0至255。
[0017]第二方面，本申请实施例提供了一种电力设备红外图像分割装置，包括：获取模块，用于获取电力设备红外图像，对电力设备红外图像进行灰度化处理，得到灰度图像；定位模块，用于基于灰度图像确定故障区域中心点；方差模块，用于基于故障区域中心点和阈值参数，得到区域间方差，阈值参数表示影响分割区域大小的参数，区域间方差表征故障区域与非故障区域之间的灰度值离散程度；结果模块，用于基于故障区域中心点、区域间方差和阈值参数，得到对电力设备红外图像的分割方案。
[0018]第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括：处理器和存储器，该存储器用于存储计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述的电力设备红外图像分割方法。
[0019]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的电力设备红外图像分割方法。
[0020]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的电力设备红外图像分割方法。
[0021]可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
[0022]本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
[0023]本申请通过计算区域间方差可以得到故障区域与非故障区域之间的灰度值均值离散程度，基于灰度值均值离散程度选择分割方案。本申请与传统的人工设置阈值参数的方法相比，可以自动适应合适的阈值参数，提高了分割方法的适用性，与传统的方法相比还
可以减少欠分割和过分割的情况，提高了准确性。
[0024]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书。
附图说明
[0025]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0026]图1是本申请一实施例提供的电力设备红外图像分割方法的应用场景示意图；
[0027]图2是本申请一实施例提供的电力设备红外图像分割方法的流程示意图；
[0028]图3是本申请一实施例提供的电力设备红外图像分割前后对比图；
[0029]图4是本申请一实施例提供的电力设备红外图像分割装置的结构示意图；
[0030]图5是本申请一实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
[0031]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
[0032]应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力设备红外图像分割方法，其特征在于，包括：获取电力设备红外图像，对所述电力设备红外图像进行灰度化处理，得到灰度图像；基于所述灰度图像确定故障区域中心点；基于所述故障区域中心点和阈值参数，得到区域间方差，所述阈值参数表示影响分割区域大小的参数，所述区域间方差表征故障区域与非故障区域之间的灰度值离散程度；基于所述故障区域中心点、所述区域间方差和所述阈值参数，得到对所述电力设备红外图像的分割方案。2.如权利要求1所述的电力设备红外图像分割方法，其特征在于，所述基于所述故障区域中心点和阈值参数，得到区域间方差，包括：基于所述故障区域中心点和所述阈值参数，得到对所述电力设备红外图像的临时分割方案；基于所述临时分割方案和所述电力设备红外图像，得到区域间方差。3.如权利要求1所述的电力设备红外图像分割方法，其特征在于，所述基于所述故障区域中心点、所述区域间方差和所述阈值参数，得到对所述电力设备红外图像的分割方案，包括：逐渐增大或者减小所述阈值参数，得到区域间方差的最大值；基于所述故障区域中心点和所述区域间方差的最大值对应的阈值参数，得到对所述电力设备红外图像的分割方案。4.如权利要求1所述的电力设备红外图像分割方法，其特征在于，所述故障区域中心点为所述灰度图像中灰度值最高的点或者所述灰度图像中灰度值最高的区域，所述灰度值最高的区域最大为3*3像素。5.如权利要求1所述的电力设备红外图像分割方法，其特征在于，所述区域间方差通过下式计算得到：σ2＝w0(μ0‑
μ
s
)2+w1(μ1‑
μ
s
)2其中，根据所述故障区域中心点和所述阈值参数得到故障区域，在所述灰度图像中分割出来的故障区域为前景，剩余部分为背景，σ2为区域间方差，μ0为前景平均灰度值，μ1为背景平均灰度值，μ
S

【专利技术属性】
技术研发人员：卜凡，王猛，韩若冰，白亚楼，李颉，王润丰，孔春阳，马昊辰，马静，冯学宽，赵军，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：