航拍輸電線路圖像處理及故障定位方法.pdf

1、在直升機巡檢輸電線路過程中,采集到的巡檢圖像是判斷輸電線路運行狀態(tài)的重要依據(jù)。由于拍攝環(huán)境的限制,使得拍攝的圖像存在不同程度的噪聲和模糊,而圖像的噪聲和模糊程度對輸電線路的故障診斷和定位研究又有直接的影響。所以,對航拍輸電線路得到的原始圖像進行去噪、去模糊和增強等預處理是一個必不可少的環(huán)節(jié)。
　　由于航拍圖像易混入高斯噪聲和脈沖噪聲,本文提出結合同齡組的中值濾波和維納濾波對圖像進行去噪處理,并且與單獨的中值濾波和維納濾波去噪進行了

2、比較。通過PSNR、IEF、SSIM評價指標來衡量去噪性能的好壞,最后得出結合同齡組的去噪方法更優(yōu)。針對航拍圖像的運動模糊問題,本文提出基于改進的最大熵方法對航拍模糊圖像進行復原處理,并且與維納濾波、有約束最小二乘濾波和Lucy-Richardson濾波復原等常規(guī)復原方法做了對比。由于去模糊后的圖像普遍偏暗,圖像細節(jié)信息不明顯,影響后續(xù)圖像處理工作,本文對去模糊后的圖像進行了增強處理,其中用到了拉普拉斯增強和分數(shù)階偏微分增強兩種方法,增

3、強后突出了圖像的更多細節(jié)信息。為了更準確地評價復原效果和增強效果,采用了主觀和客觀相結合的評價體系,客觀評價采用基于一階馬爾科夫原理對處理后的圖像進行質量評價;主觀評價以人眼觀察為主。結果表明,改進的最大熵圖像復原方法相比于常規(guī)的處理方法,更大地提高了圖像的清晰度;通過分數(shù)階偏微分增強,使得圖像細節(jié)信息更加突出。
　　在航拍巡檢過程中,當發(fā)現(xiàn)絕緣子掉串、隔離棒錯位與缺失、導線和桿塔覆冰、輸電線弧垂和對地安全距離的異常等故障時,需要

4、對故障點進行準確定位,便于檢修人員迅速找到故障點,而此時受高電壓等級的復雜電磁場影響,GPS定位很可能失效,這時借助于故障處桿塔標識牌對故障點進行定位非常有效。根據(jù)輸電線路桿塔標識牌編號的唯一性,本文提出了基于桿塔標識牌識別故障自動定位系統(tǒng)。本文主要針對桿塔標識牌的提取和識別對故障點進行定位,根據(jù)標識牌的外在形狀和顏色特征等先驗知識對標識牌進行提取。本文采用基于L*a*b空間的K-均值聚類算法對標識牌進行提取,這種方法提取出的標識牌效果