基于 HSI颜色空间的绝缘子图像的分割

马帅营,安居白,陈舫明

(1.大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连 116026;2.大连民族学院现代教育技术中心,辽宁大连 116605;3.绍兴电力局,浙江绍兴 312000)

基于 HSI颜色空间的绝缘子图像的分割

马帅营1,2,安居白1,陈舫明3

(1.大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连 116026;2.大连民族学院现代教育技术中心,辽宁大连 116605;3.绍兴电力局,浙江绍兴 312000)

针对绝缘子图像,根据其颜色特性,得出 HSI颜色空间满足图像分割的要求;并对色调分量所具有的特点,提出了色调直方图折叠法,可以有效减少对背景的误分割。分割方法上选取最大类间方差法的阈值分割。对于单个色调或饱和度分量图像分割结果中的不足,提出将两者的分割结果求交集,经形态学处理后得到的分割结果,为后续的绝缘子故障判断提供了依据。

绝缘子图像;图像分割;颜色空间

直升机巡检输电线路作为新的线路维护方法是生产发展的需要,具有高效、快捷、可靠、不受地域影响等优点,科技含量高。在许多先进国家已逐渐取代传统地面人工巡线。目前中国已经开展了大量直升机巡检输电线路方面的研究,并已经试探性地应用于电力系统[1-3],但是对直升机巡检经验还较少,仍有一些关键性技术未得到解决,其中主要包括对可见光图像的分割、故障判断和理解等。输电线路处于自然环境中,面临大风、重冰等自然灾害的袭击,常常造成绝缘子破损、掉片和断裂等机械性故障。在电网运行环境中,不同种类的绝缘子在长期服役后都会不同程度地产生破坏失效,导致事故的发生[4]。目前输电线路所发生的故障中,以绝缘子串击穿或发生闪络致使跳闸事故占总故障的 81.3%。

本文针对项目中的“智能诊断系统和特征基础研究”部分,以直升机搭载的可见光相机所获得的高分辨率图像为依据,针对分类出的蓝色绝缘子图像,提出了基于 HSI颜色空间的蓝色绝缘子图像的分割方法,分割结果精确,绝缘子损坏部位突出,为后续的绝缘子故障判断提供了重要依据。

1 蓝色绝缘子图像 HSI颜色空间分析

在 HSI颜色空间[5-6]中 (如图 1),色调和饱和度能够被用来进行独立于阴影的彩色区域分割,而 I分量与彩色信息无关。蓝色绝缘子区域的色调分量(H)和饱和度分量(S)上聚集紧凑,具有不错的颜色紧致性和可分离性;而亮度分量不能很好的区分出绝缘子。蓝色绝缘子饱和度一般较大,而背景等饱和度一般较小;蓝色绝缘子的色调与背景等也有很大的差异。因此,本文选取HSI颜色空间进行彩色图像的分割。

图 1 蓝色绝缘子图像及其 HSI颜色空间的分量图像

2 色调直方图折叠法

针对蓝色绝缘子图像 H分量统计得到:蓝色绝缘子部分的色调值 H<140,即上限值小于 140 (下限值不具有统计特性,一般通过自适应阈值法得到);H>140的部分为背景 (如图 2),其颜色表现为纯蓝、品红和纯红,或者是由于饱和度较低颜色不突出的背景 (如导线)。绝缘子部分的灰度值夹在背景灰度值之间,采用最大类间方差法的阈值分割,那么 H>140的背景部分将成为误分割。

图 2 蓝色绝缘子图像及色调分量H>140的背景部分

本文针对绝缘子色调分量的这一特性,为减少背景等对分割结果的影响,提出色调直方图折叠法对原色调分量进行处理,将大于绝缘子灰度范围上限的背景部分映射为以H=0起始的背景,可以消除对 H>140的背景的误分割,其原理如图3。本方法可表示为

式中,max为绝缘子色调范围的上限。文中将经过色调直方图折叠法处理的 HSI颜色空间命名为H’SI颜色空间。

图3 色调直方图折叠法示意图

对色调分量经过以上的色调直方图折叠法重新映射后,可以有效的减少对部分背景的误分割,避免了使用两个阈值的多阈值分割法。对部分背景图像的去除占整幅图像的百分比统计见表 1。

表1 色调直方图折叠法去噪率统计

3 蓝色绝缘子图像的分割

针对蓝色绝缘子图像所选取的 HSI颜色空间,其分量图像特点满足阈值法的适用范围,用最大类间方差法 (OTSU)[7]选取出来的阈值比较理想,对各种情况的表现都较为良好。对 HSI颜色空间的 H和 S分量的分割结果如图 4,单独的 H分量或 S分量作为分割依据都会存在较多的误分割,同时分量信息也未得到充分利用。

图4 H和S分量的分割结果

如何利用两个分量的信息进行图像分割,本文提出 3种方法。方法一:经 RGB颜色空间转HSI颜色空间后,按一定的量化级,把 HSI空间的H分量和 S分量合成为一维特征矢量,根据 L=a＊H+b＊S(其中 a,b为系数,a+b=1)的形式进行信息融合,然后进行分割;方法二:各分量图像阈值分割,将分割结果求交集;方法三:对饱和度分量图像的分割作为初次分割 (因为从单个分量图像的分割效果看,对饱和度的分割优于对色调的分割),提取初分割位置的 H分量图像,对所提取的图像部分进行二次分割。

对于以上的 3种分量图像的融合方法,蓝色绝缘子的实验结果如图 5。经过大量的实验结果对比,方法二的分割结果都较好。

图5 3种方法分割结果对比

4 实验结果及对比

经过以上颜色空间和分割方法的选取,针对本文提出的色调直方图折叠法 H’SI颜色空间的蓝色绝缘子图像的分割流程,如图 6。

图 6 基于 HSI的蓝色绝缘子图像的分割流程图

采用本文方法对其他蓝色绝缘子图像的分割结果如图7。

图7 蓝色绝缘子图像分割结果

针对蓝色绝缘子图像分割的对比实验在 H’SI(本文方法)、HSI和 Y IQ颜色空间进行,结果如图8。

经实验对比结果见表 2。本文提出的色调直方图折叠法 H’SI颜色空间的分割效果最佳。本文方法对背景的误分割少于基于 HSI和 Y IQ颜色空间的分割;在分割的处理时间上略大于基于HSI颜色空间的分割;由于 HSI颜色空间是由RGB颜色空间非线性得到,所以处理时间要比Y IQ颜色空间略长。

表2 三种分割方法的对比

图 8 本文方法和基于HSI、Y IQ颜色空间的分割结果

5 结 论

根据蓝色绝缘子的颜色特点选取 HSI颜色空间,提出了色调直方图折叠法,可以有效减少对背景的误分割。对于单个色调或饱和度分量图像分割结果中的不足,提出将两者的分割结果求交集,经形态学处理后得到最终的分割结果。得到的分割结果精确,绝缘子损坏部位突出,为后续的绝缘子故障判断提供了依据。

[1]邵允临,曹晋恩,尚大伟.直升机巡检华北电网超高压输电线路[J].中国电力,2003(7):35-38.

[2]胡文平.基于智能信息融合的电力设备故障诊断新技术研究[D].武汉:华中科技大学,2005.

[3]董承镒.直升机巡检高压电线演示会纪实[J].江苏交通,2001(7):32-33.

[4]刘云,钱振东,夏开全,等.鼓型塔输电线路绝缘子破坏非线性动响应分析 [J].振动工程学报,2009,22 (1):6-12.

[5]CARRON T,LAMBERT P.Color edge detector using jointly hue,saturation and intensity[J].IEEE International Conference on Image Processing,1994(3):977-981.

[6]TSENG D C,CHANG C H.Color segmentation using perceptual attributes[J].IEEE International Conference on Pattern Recognition.1992(3):228-231.

[7]OSTU N.A threshold selection method from gray-level histogram[J].IEEE Trans,1979(9):62-66.

(责任编辑 刘敏)

Segmentation of Insulator I mages Based on HSIColor Space

MA Shua i-ying1,2,AN Ju-ba i1,CHEN Fang-m ing3
(1.School of Information Science and Technology,DalianMarit ime University,Dalian Liaoning 116026,China;2.Modern Educational Technology Center,Dalian NationalitiesUniversity,Dalian Liaoning 116605,China;3.Shaoxing PowerBureau,Shaoxing Zhejiang 312000,China)

Based on color characteristics of insulator images,we concluded that the H IS color space satisfies requirements of image segmentation. In addition,we proposed the hue bargraph folding method based on characteristics of the hue component.The method reducesmissegmentation of the background.We selected Otsu’s thresholding method for segmentation.A-gainst the flawed image segmentation results of single components,H or S,we proposed to find the intersection of the two segmentation results.The segmentation result obtained through morphological processing provides the basis for follow-up determination of insulator faults.

insulator image;image segmentation;color space

book=9,ebook=210

TP753

A

1009-315X(2010)05-0481-04

2010-03-26

马帅营 (1980-),男,河南洛阳人,大连民族学院助理工程师,大连海事大学信息科学技术学院硕士研究生,主要从事人工智能技术及应用、多媒体理论与应用研究。