一种基于超像素的输变电设备红外故障图像分割方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于超像素的输变电设备红外故障图像分割方法，包括图像预处理，对输变电设备红外故障图像进行预处理；超像素图像分害J，利用故障区域和背景区域的差异性，通过超像素分割方法将红外故障图像分割为设定个超像素区域；故障区域提取，对于分割出的多个超像素区域标记为，标记为Ri，i=1，2，…，n;将得到函数F最大值的区域选择为提取出的故障区域；故障区域信息整理，输入红外图像对应的温度界限，最高温设为tH，最低温设为tt，结合红外图像中的调色板对应得到故障区域的最高温度值tB;分割得到的区域大小为故障的区域大小。本方法兼顾了算法的快速性和可靠性，提高了红外故障诊断的效率和准确度。
【专利说明】一种基于超像素的输变电设备红外故障图像分割方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及输变电设备红外诊断故障图像分割方法，具体涉及一种基于超像素的 输变电设备红外故障图像分割方法。
【背景技术】
[0002]在电力系统中，利用红外成像技术可以快速地诊断出设备的各类外部过热缺陷， 早期的红外图像的故障分析以人工分析为主，随着红外图像数量的增加，大量的人工处理 无法实现图像的批量处理，效率较低而且极易出错。近几年来，随着远程红外测温视频监控 系统等类似无人值守变电站服务系统的提出，红外图像的故障分析有了新的要求。由此，一 些自动检测电气设备红外图像的方法陆续被提出。
[0003]文献1 (叶婕，"基于图像分割的变电站电气设备故障自动检测"，硕士学位论文， 西安科技大学.2012)采用常见的图像分割方法进行分割，需要参数调整，适应性较差；文 献2(魏钢，冯中正等，"输变电设备红外故障诊断技术与试验研究"，电气技术， 2013年〇6 期）中^供了一种简易的相对温差分析的温度检测工具，对于输入的故障图像，首先找出 温度最高点，然后以此点为中心直线扫描遍历周围区域温度，来得到温度差，该方法只考虑 像素级的分析，而没有结合相邻像素间区域的性质。
[0004] 上述的大部分方法都停留在简单的图像分割的基础上，没有对红外图像本身的性 质做过多分析，由于过热点的温度和发散特性，该区域和其背景设备区域有较大差异，利用 超像素分割方法考虑区域的整体性，可以更好的适应红外图像本身的成像特性，使分割结 果更加可靠。
【发明内容】
[0005] 为解决现有技术存在的不足，本发明公开了一种基于超像素的输变电设备红外故 障图像分割方法，可以有效地提高红外检测的效率和可靠性。
[0006] 为实现上述目的，本发明的具体方案如下：
[0007] 一种基于超像素的输变电设备红外故障图像分割方法，包括以下步骤：
[0008] 步骤一：图像预处理，对输变电设备红外故障图像进行预处理；
[0009] 步骤二：超像素图像分割，利用故障区域和背景区域的差异性，通过超像素分割方 法将红外故障图像分割为设定个超像素区域；
[0010] 步骤三：故障区域提取，将分割出来的多个超像素区域标记为Ri，i = 1，2,…，η ; 使用平均亮度I、区域凹凸度及区域灰度标准差三个特征来描述每个区域；将三个 参数联合在一起，将得到函数F最大值的区域为提取出的故障区域；
[0011] 步骤四：故障区域信息整理，根据红外图像对应的温度界限，最高温设为tH，最低 温设为k，结合红外图像中的调色板对应得到故障区域的最高温度值tB;分割得到的区域 大小为故障的区域大小。
[0012] 所述步骤一中对输变电设备红外故障图像进行预处理具体为：对红外故障图像进 行二维高斯平滑预处理。
[0013] 所述步骤二中超像素分割方法为Turbopixel的超像素分割方法，该方法将整个 图像区域分割为具有相同特性的多个狭小区域。
[0014] 所述步骤二中设定个超像素区域设定数为200。
[0015]所述区域凹凸度仏，:通过该区域面积即像素点个数::乂和该区域的最小凸边形 的面积得到：
[0016] = -? ! Ο;,,：，iS
[0017] 所述函数F最大值的区域选择为提取出的故障区域：
[0018] ^ =
[0019] 本发明的有益效果：
[0020] 本方法兼顾了算法的快速性和可靠性，利用故障区域和其背景区域的高度差异性 以及其本身区域内部的一致性发明了利用超像素的分割方法，保证了算法的高度准确性。 批量的对红外故障图像进行提取，自动将故障区域呈现，极大地简化了目前红外实验过程 中专业人员手动查找分析故障区域带来的重复性工作，为人工分析提供辅助依据，提髙了 红外故障诊断的效率和准确度，也可以作为后续的自动故障分析的前期基础。
【专利附图】
【附图说明】
[0021] 图1为本发明实施例子所要处理的红外故障图像原图；
[0022] 图2为本发明实施例子经过平滑处理后的图像；
[0023] 图3为本发明实施例子超像素分割结果；
[0024] 图4为本发明实施例子所得到的检测区域。
【具体实施方式】：
[0025] 下面结合【具体实施方式】对本发明做进一步的描述。
[0026] 输变电设备红外故障图像分割包括以下四个部分：①红外图像预处理；②超像素 分割：通过故障的区域属性，将整幅图像分为多个相对独立的小区域；③故障区域提取 虑故障的区域性，通过区域颜色分布均匀程度、区域边缘均匀程度等方面，验证得出有效 的故障区域；④故障信息提取：通过图像本身提供的温度颜色对应调色板和输入的温度范 围，得到故障区域的区域大小和温度情况。
[0027] 1、图像预处理：
[0028]如图1所示，本发明实施例子所要处理的红外故障图像原图，受环境和设备影响， 采集到的红外故障图像有许多噪声点，如图2所示，首先需要对图像进行高斯平滑预处理， 来去除噪声点的影响。这里选择的最常见的二维高斯平滑滤波，模板尺寸设为3X3,平滑尺 度设为1. 27 ;
[0029] 2、超像素图像分割：
[0030]通过观察发现，温度过高区域通常为偏红黄色或者接近白色区域，而该区 域和周围区域的差异度较大，因此通过超像素的分割方法可以将整个图像区域分割 为具有相同特性的多个狭小区域。我们此处采用文献3(Alex Levinshtein，Adrian Stere，etc，〃TurboPixels:Fast Superpixels Using Geometric Flows,〃IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 31(12), 2290-2297, 20 09)中的Turbopixel的超像素分割方法，该方法的作者已经提供了开源的算法实现的工具 箱。将分割个数设置为200,通过这样的分割方法，不过多的限制分割区域的属性和大小，而 仅仅考虑提取相邻像素区域内的相似属性区域，以及和非相似区域分离，更适用于待检测 设备的温度分布特性。如图3所示，为本发明实施例子超像素分割结果。
[0031] 3、故障区域提取：
[0032] 通常情况下，由于设备环境的复杂性，我们会得到多个分割区域。由于预处理已经 对图像进行了平滑，所以可以保证有效区域内部的连通性，下面要对这些区域进行进一步 的有效性验证。
[0033] 将彩色图像转化为灰度图像处理，分割出来的多个超像素区域标记为氏，i = 1，2,…，n〇
[0034] 故障区域通常为视场范围内的温度最高点，温度以故障点为中心具有发散性，因 此我们要提取的故障区域要满足：
[0035] a.平均亮度较高；
[0036] b.区域轮廓规整；
[0037] c.颜色分布均匀；
[0038] 这里仅利用灰度图像描述图像，利用以下三种参数来描述这些性质：
[0039] a.平均亮度:?]
[0040] b.区域凹凸度\，通过该区域面积（即像素点个数）％和该区域的最小凸边形 的面积仏:得到：
[0041] ^ = NRi / CK ?
[0042] c.区域灰度标准差％*
[0043] 将三个参数联合在一起，将得到函数F最大值的区域选择为提取出的故障区域：
[0044]
[0045] 由于灰度的取值范围为[0,255]，在1，： 相除过程中可以认为已经分别对这 两个参数做了归一化，因此保证了 F取值的有效性。
[0046] 4、故障区域信息整理：
[0047]输入红外图像对应的温度界限，最高温设为tH，最低温设为，结合红外图像中的 调色板对应，得到故障区域的最高温度值tB ;分割得到的区域大小为故障的区域大小。红 外热像仪输出的为标准图像，红外热像仪在设置时会有温度范围的显示和对应的图像调色 板。
[0048]至此为止，红外图像故障分割完成。如图4所示，为本发明实施例子所得到的检测 区域。
【权利要求】
1. 一种基于超像素的输变电设备红外故障图像分割方法，其特征是，包括以下步骤： 步骤一：图像预处理，对输变电设备红外故障图像进行预处理； I 步骤二：超像素图像分割，利用故障区域和背景区域的差异性，通过超像素分割方法将 红外故障图像分割为设定个超像素区域； 1 步骤二：故β早区域提取，对于分割出的多个超像素区域标记为R" i = 1，2,…，n ;使用 平均亮度&、区域凹凸度及区域灰度标准差巧三个特征来描述每个区域；将三个参数 联合在一起，将得到函数F最大值的区域选择为提取出的故障区域； 步骤四：故障区域信息整理，输入红外图像对应的温度界限，最高温设为tH，最低温设 为tL，结合红外图像中的调色板对应得到故障区域的最高温度值％ ;分割得到的区域大小 为故障的区域大小。
2. 如权利要求1所述的一种基于超像素的输变电设备红外故障图像分割方法，其特征 是，所述步骤一中对输变电设备红外故障图像进行预处理具体为：对红外故障图像进行二 維高斯平滑预处理。
3. 如权利要求1所述的一种基于超像素的输变电设备红外故障图像分割方法，其特征 是，所述步骤二中超像素分割方法为Turbopixel的超像素分割方法，该方法将整个图像区 域分割为具有相同特性的多个狭小区域。
4. 如权利要求1所述的一种基于超像素的输变电设备红外故障图像分割方法，其特征 是，所述步骤二中设定个超像素区域设定数为200。 、
5. 如权利要求1所述的一种基于超像素的输变电设备红外故障图像分割方法，其特征 是，所述区域凹凸度5，.:通过该区域面积即像素点个数和该区域的最小凸边形的面积 4:得到：
6. 如权利要求1所述的一种基于超像素的输变电设备红外故障图像分割方法，其特征 是，所述函数F最大值的区域选择为提取出的故障区域： F . Ih'Sη I。n++
【文档编号】G06T7/00GK104217425SQ201410404975
【公开日】2014年12月17日 申请日期:2014年8月15日 优先权日:2014年8月15日
【发明者】林颖, 郭志红, 陈玉峰, 杜修明, 马艳李, 程启, 杨祎, 耿玉杰 申请人:国家电网公司, 国网山东省电力公司电力科学研究院