一种航拍绝缘子图像的去噪方法
【专利说明】
[0001] 【技术领域】 本发明涉及一种航拍绝缘子图像的去噪方法，属于电力系统直升机巡检或机器人巡检
技术领域。
[0002] 【【背景技术】】 长期以来，由于受地理环境等因素的限制，输电线路巡线工作主要靠人工目测观察，这 种传统的工作方式只能发现一些地面、杆塔底部的缺陷，以及玻璃绝缘子自爆等一些比较 简单易见的缺陷，工作效率较低。随着高电压、大功率、长距离输电线路的出现，输电线路穿 越的地理环境日趋复杂，给线路巡检带来很多困难，应用直升飞机或机器人等方式自动巡 检输电线路已成为电力发展的趋势。
[0003] 直升机或机器人巡检一般记录红外图像和可见光图像，分别对应热像巡视和可见 光巡视。从空中观察具有范围大、视觉宽、效率高、不受地域影响等优势，但受大气流动，阳 光照射，以及机身振动等拍摄环境的影响，拍摄图像中常常混入高斯噪声和脉冲噪声。这些 噪声不仅会妨碍人们对图像的理解，而且对后续的图像处理工作造成较大的影响，因此，去 除航拍图像噪声就显得尤为重要。
[0004] 目前，针对航拍图像去噪问题，学者们提出了许多方法，如小波变换、PDE方法、系 数表方法等。但上述方法都存在不少缺陷，不能很好的满足现有的需要。
[0005]【
【发明内容】
】 本发明的目的在于：根据航拍图像中常混有高斯噪声和脉冲噪声的这一事实，本文提 出了一种航拍绝缘子图像的去噪方法，由于航拍绝缘子图像噪声中脉冲噪声和高斯噪声为 常见类型，通过像素同龄组可以实现对不同信号的分类，利用中值滤波和维纳滤波，将分类 好的高斯噪声和脉冲噪声的加以消去，同时最大限度的保留原始图像。
[0006] 为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种航拍绝缘子图像的去噪方法，包 括以下步骤： (1) 、噪声图像的像素同龄组分组 对于一个给定的像素 P，其像素同龄组被定义为一个在其领域内与其相似的集合；根 据Fisher判别式，找出像素的同龄组，自适应获取同龄组像素的个数； 设图像的大小关
Fisher判别式的目标函数为：
通过对每一个t值计算|||，当1?最大时，对应的t值为同龄组个数p，即为窗口中心 像素的同龄组像素； (2) 、原图像的边缘检测 利用sobel边缘检测方法，获得原始图像的边缘判断依据，边缘检测后的图像中，若某 一点像素值为1，则表示该点在原图像中为边缘点；若该点像素值为0,则表示该点在原图 像中为非边缘点； (3)、噪声图像的噪声判断 通过同龄组个数P，对图像不同区域的噪声进行判断，判断如下： A、 若p=l，则可判断窗口的中心像素的同龄组像素只有1个，即它本身，此时可以判断 为脉冲噪声； B、 若P = W，则可说明中心像素的同龄组包括窗口中的所有像素，此时判断该像素时候 否边缘像素，若不是，则可判断为高斯噪声，若是，则不作处理； (4 )、脉冲噪声的处理 设待处理像素在8个方向0^45^91^135^13(^225770°,315,上的相邻像素为： 6,?, A1X4 ，则中值y的定义为
则y值为该点像素的中值滤波新值； (5)、高斯噪声的处理 高斯噪声利用维纳滤波算法进行处理，维纳滤波的步骤如下： A、 估计像素的局部均值和方差
其中，f是图像中每个像素的大小为H綱:麗的领域； B、 利用维纳滤波器估计图像信号
其中，\#是整幅图像的噪声方差，如果噪声方差未知，则取所有像素的局部方差的平 均值。
[0007] 采用上述方法后，本发明有益效果为：本发明通过像素同龄组可以实现对不同信 号的分类，利用中值滤波和维纳滤波，将分类好的高斯噪声和脉冲噪声的加以消去，同时最 大限度的保留原始图像，为基于直升机航拍或机器人巡检视频的输电线路缺陷检测与诊断 奠定关键性的理论与应用基础，具有非常好的应用前景。
[0008] 【【附图说明】】 此处所说明的附图是用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，但并不 构成对本发明的不当限定，在附图中： 图1航拍的原始图像； 图2原始图像SObel边缘检测结果图像； 图3航拍的噪声图像； 图4噪声图像去噪后的结果图像。
[0009] 【【具体实施方式】】 下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，其中的示意性实施例以及说明仅 用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
[0010] 航拍绝缘子图像的特征包括如下： 1、 绝缘子在图像中绝大多数情况下表现为直线串； 2、 绝缘子在图像中绝大多数情况下表现为椭圆形状； 3、 航拍绝缘子图像中常含噪声； 4、 航拍绝缘子图像噪声中脉冲噪声和高斯噪声为常见类型。
[0011] 本发明所提出的一种航拍绝缘子图像的去噪方法是依据上述航拍图像的特征来 开发。如图1-4所示，一种航拍绝缘子图像的去噪方法，包括以下步骤： (1) 、噪声图像的像素同龄组分组 对于一个给定的像素 P，其像素同龄组被定义为一个在其领域内与其相似的集合；根 据Fisher判别式，找出像素的同龄组，自适应获取同龄组像素的个数； 设图像的大小为
Fisher判别式的目标函数为：
通过对每一个t值计算|H，当f 最大时，对应的t值为同龄组个数p，即为窗口中心 像素的同龄组像素； (2) 、原图像的边缘检测 利用sobel边缘检测方法，获得原始图像的边缘判断依据，边缘检测后的图像中，若某 一点像素值为1，则表示该点在原图像中为边缘点；若该点像素值为〇,则表示该点在原图 像中为非边缘点； (3) 、噪声图像的噪声判断 通过同龄组个数P，对图像不同区域的噪声进行判断，判断如下： A、 若p=l，则可判断窗口的中心像素的同龄组像素只有1个，即它本身，此时可以判断 为脉冲噪声； B、 若P = W，则可说明中心像素的同龄组包括窗口中的所有像素，此时判断该像素时候 否边缘像素，若不是，则可判断为高斯噪声，若是，则不作处理； (4 )、脉冲噪声的处理 设待处理像素在8个方向p;45°,90^135° ,130°,225°,270°,3157上的相邻像素为： + 则中值y的定义为：
则y值为该点像素的中值滤波新值； (5)、高斯噪声的处理 高斯噪声利用维纳滤波算法进行处理，维纳滤波的步骤如下： A、估计像素的局部均值和方差
其中，零是图像中每个像素的大小为M x #的领域； B、利用维纳滤波器估计图像信号
其中，是整幅图像的噪声方差，如果噪声方差未知，则0取所有像素的局部方差的平 均值。
[0012] 该发明基于MATLAB开发平台，读取原始图像，用sobel作为edge边缘检测函数的 边缘检测算子，获取边缘检测结果图；读取噪声图像，利用本发明的上述方法，将噪声图像 进行去噪处理。
[0013] 以上所述仅是本发明的较佳实施方式，故凡依本发明专利申请范围所述的构造、 特征及原理所做的等效变化或修饰，均包括于本发明专利申请范围内。
【主权项】
1. 一种航拍绝缘子图像的去噪方法，其特征在于：包括以下步骤： (1) 、噪声图像的像素同龄组分组 对于一个给定的像素P，其像素同龄组被定义为一个在其领域内与其相似的集合；根 据Fisher判别式，找出像素的同龄组，自适应获取同龄组像素的个数； 设图像的大小为μ= (2d+1)ii(2i+1)，中心像素为驾，名-只：I Fisher判别式的目标函数为：通过对每一个t值计算Ρ(?，当P(n最大时，对应的t值为同龄组个数p，即为窗口中心像 素的同龄组像素； (2) 、原图像的边缘检测 利用sobel边缘检测方法，获得原始图像的边缘判断依据，边缘检测后的图像中，若某 一点像素值为1，则表示该点在原图像中为边缘点；若该点像素值为〇,则表示该点在原图 像中为非边缘点； (3) 、噪声图像的噪声判断 通过同龄组个数P，对图像不同区域的噪声进行判断，判断如下： A、 若产4,则可判断窗口的中心像素的同龄组像素只有1个，即它本身，此时可以判断为 脉冲噪声； B、 若^ %则可说明中心像素的同龄组包括窗口中的所有像素，此时判断该像素时候 否边缘像素，若不是，则可判断为高斯噪声，若是，则不作处理； (4 )、脉冲噪声的处理 设待处理像素在8个方向（〇°,45°,90^135'130°,225°,270°,3157上的相邻像素为： 则中值y的定义为：,?) 则y值为该点像素的中值滤波新值； (5)、高斯噪声的处理 高斯噪声利用维纳滤波算法进行处理，维纳滤波的步骤如下： A、估计像素的局部均值：^夂# ?+m.其中，?7是图像中每个像素的大小为況的领域； Β、利用维纳滤波器估i+图僮佶另·其中，护是整幅图像的噪声方差，如果噪声方差未知，则#取所有像素的局部方差的平 均值。
【专利摘要】本发明涉及一种航拍绝缘子图像的去噪方法，综合使用图像处理基本方法，通过对航拍图像噪声特点进行分析，设计了一种可以去除混有脉冲噪声和高斯噪声的航拍图像的去噪方法；本发明是将目前图像处理领域最新与经典的研究成果引入电力系统直升机巡线检测中，利用航拍图像噪声的特点，有针对性的对噪声图像进行处理；将为基于直升机航拍或机器人巡检的输电线路缺陷检测与诊断奠定关键性的理论与应用基础，具有非常好的应用前景。
【IPC分类】G06T5/00
【公开号】CN105260994
【申请号】CN201510834291
【发明人】黄颖, 杨中亚, 黄淮, 黄宵宁
【申请人】南京工程学院
【公开日】2016年1月20日
【申请日】2015年11月26日