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申请/专利权人：北京工业大学

摘要：本发明公开了基于边缘端的可见光图像中的绝缘子检测方法，属于数字图像处理领域；具体为：从可见光图像中提取待检测绝缘子图像切片，利用切片的均值和标准差进行二值化操作，得到切片中的潜在目标的质心位置；然后根据质心位置采用相对熵分离出切片中潜在目标与背景，并更新切片的二值化结果和质心点；接着根据切片的长宽比与潜在目标质心到切片中心的距离，分情况求出切片子块的质心点，根据潜在目标质心点和子块的质心点求出潜在目标的对称轴；最后求出潜在目标的长宽比和潜在目标所在的外切矩形面积，进行判定，获得最终的待定绝缘子图像切片的确认结果。本发明有效提高了绝缘子检测的准确率，降低了运算复杂度和对存储的要求。

主权项：1.基于边缘端的可见光图像中的绝缘子检测方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一、输入一个可见光图像，并从中提取出N个待检测绝缘子图像切片；其中，每个图像切片仅包含一个潜在绝缘子目标；切片S的潜在绝缘子目标为T'；步骤二、针对当前切片S遍历所有像素，求出像素灰度值的均值和标准差，对图像切片S进行二值化操作以获得二值图g'，进一步求得二值图g'中潜在绝缘子目标T'的质心m0'的位置；步骤三、遍历切片S，计算每个像素点的灰度值在整个切片中的出现概率pi，进而求得切片S随机像素点Q与质心点m0'的相对熵，将该切片分为潜在目标区域和背景区域两类：针对随机像素点Q，与质心点m0'的相对熵计算如下： 为质心点m0'的灰度值的出现概率，pQ为像素点Q的灰度值的出现概率；步骤四、将该切片中每个像素点分别与质心点m0'的相对熵，利用K-means将两类区域的相对熵进行聚类，把中心值小的聚类簇在二值图中置为1，并获得更新的二值图g，进一步求得潜在绝缘子目标T的质心m0的位置x0,y0；该二值图中的潜在绝缘子目标T的坐标Tx，y与质心m0满足8邻域连通；步骤五、利用二值图g中潜在绝缘子目标T的面积ST，以及质心m0'的位置，对质心m0的位置x0,y0进行更新；步骤六、分别计算切片S的长宽比r，以及质心m0到切片中心点的距离，依据绝缘子形状特性从切片S中获取具有对称关系的子块s，并计算所述子块s的质心m1的位置；长宽比r和质心m0到切片中心点的距离，计算公式如下：r＝whdx＝|x0-w2|dy＝|y0-h2|其中w和h分别代表切片S的宽和高，dx为质心m0与切片中心点在x轴方向上的距离，dy为质心m0与切片中心点在y轴方向上的距离；质心m0的坐标为x0,y0；分成以下三种情况求出质心m1位置：I若23＜r＜32且dx＜2,dy＜2，则从切片S的二值图g中取子块s，该子块s满足s{x,y|x＜w2,y＜h2}，使用如下公式求出其质心m1的位置x1,y1： 质心m1的位置x1,y1到子块s中心点的距离：sdx＝|x1-w4|sdy＝|y1-h4|其中sdx为质心m1与子块s中心点在x轴方向上的距离，sdy为质心m1与子块s中心点在y轴方向上的距离；若sdx≥2或sdy≥2，则重新从二值图g中取子块s{x,y|x＜w2,h2≤y≤h}并用上述公式求其质心m1；II若r＞32，则从二值图g中取s{x,y|x＜w2}为子块并用上述公式求其质心m1；III若r＜23，则从二值图g中取s{x,y|y＜h2}为子块并用上述公式求其质心m1；步骤七、根据上述两个质心m0和m1的位置，计算出潜在绝缘子目标T的对称轴直线，并得到潜在绝缘子目标T在切片S中的位置方向；步骤八、以质心m0为起始点，分别在对称轴直线两侧找到属于潜在绝缘子目标T，且距离对称轴垂直距离最远的点e1和e2，并找到所述对称轴与潜在绝缘子目标T外边缘轮廓相交的点v1和v2；步骤九、计算潜在绝缘子目标T最小外接矩形的面积M，并根据的点e1，e2，v1和v2分别计算各个点到质心m0的距离ed1，ed2，vd1和vd2，依据所述距离计算比值若所述面积M和比值rls均符合预设判断条件，则判定潜在绝缘子目标T为绝缘子，否则判定潜在绝缘子目标T不是绝缘子。

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