数字图像在输电线路检测中的应用

陈荣保， 唐大为， 盛雨婷， 韦 盛

(合肥工业大学 电气与自动化工程学院，安徽 合肥 230009)

0 引 言

输电线路属于电力系统重要组成部分，其安全运行保障国家的供电可靠性。由于输电线路局域性广、穿越区域地形复杂且易受不良自然环境侵害，通常采用人工巡检方式监测输电线路运行情况。人工巡检劳动强度大、耗时长，效率低下，且现代输电线路通常传输高压，危险性较高。输电线路监测需要明确故障，保障安全[1,2]。

为实现检测目的，本文据地形地貌调整无人机航拍线路和高度，获取有效图像信息。在传统Hough变换算法基础上[3～5]，提出图像拼接与Hough变换相融合的检测方法，并借助MATLAB仿真验证。结果表明，该算法降低了原始捕获图像的失真度，增加了目标电缆占据图像的比重，提高了输电线路图像检测的准确度。

1 图像拼接与Hough变换融合算法

以自适应非极大值抑制算法检测与筛选图像特征角点，将筛选后的角点进行区域生长与匹配，去缝融合成拼接结果图，并通过Hough变换提取目标电缆。

设图像I(x,y)，若图中像素点(x,y)移动(Δx,Δy)，据泰勒公式展开，其自相似函数为

c(x,y,Δx,Δy)≈[ΔxΔy]M(x,y)[ΔxΔy]

(1)

通过二次项函数计算角点的响应值R，判断是否为角点。

R=detM-α(traceM)2

(2)

式中 detM为矩阵M(x,y)的行列式；traceM为矩阵的直迹；α为经验常数，设计取值范围[0.04，0.05]。

将小于设定阈值的R值置零，即

R={R:detM-α(traceM)2

(3)

在5×5的附近区域进行自适应的非极大值抑制，计算局部最大值点，获取特征角点。将特征角点作为种子点，执行区域增长和局部区域匹配。结束生长的阈值条件：生长区域中像素PG(i,j)与种子点PS(x,y)的行数和列数的绝对值之和超过阈值；出现越界行为。

采用逆翘曲法填补空洞，据图像融合前两幅图像的采样密度，映射及填补后获得拼接图像[6～9]。核心算法流程图如图1所示。

图1 核心算法流程

2 实验仿真结果分析

数字图像的输电线路检测算法分为2个步骤：首先进行图像拼接算法的仿真；然后结合输电线路的特征，运用Hough变换提取目标电缆。

2.1 图像拼接算法的仿真结果分析

高压输电线路需要固定距离的检测，有限的拍摄范围导致目标电线所占图像比重固定。为提高检测准确度，改进并提出图像拼接与Hough变换相融合的研究方法。其中，拼接后的图像需确保拼接后图像不失真，且有效提高目标电缆所占图像的比例。

图2 拍摄原图与拼接图的角点检测

在输电线路的检测研究中，考虑到树木、杆塔以及飞行物体等干扰，对无人机拍摄图像进行拼接，结果如图2(a)～2(c)所示。拼接中，为避免拼接后图像失真，匹配角点需在同一水平和竖直方向上，而实际的拍摄难以满足上述条件。如图2(a)和图2(b)所示，两图的角点不在同一位置。因此，本文选取仿真图像的总角点数、目标电缆的角点数以及目标电缆长度的相对值作为特征参数，经统计后绘制成柱状图，如图3所示。

图3 特征参数统计图

统计表明，拼接图像总角点数869个，相较于原图1(角点数787个)和原图2(角点128个)均明显增加，图像无失真。此外，目标电缆的长度相对值也由原图450 cm增加至拼接图550 cm，证明本算法有效增加了目标电线在图像中的占比，同时便于Hough变换对目标电缆的提取。

2.2 Hough变换仿真结果分析

结合电线特征，对原图2(a)以及对应的拼接结果图2(c)分别进行Hough变换仿真，结果如图4(a)和图4(b)所示。其中，灰色标记线为识别提取后的目标电缆，统计Hough变换的提取结果并绘制柱状图，如图4(c)所示。结果显示，在输电线路检测中，常受到外界直线的干扰，如塔杆的边缘，不利于电线的识别提取，因此图4(c)仅检测出一条有效电线。而本算法经图像拼接，增加了目标电缆在图像中的占比，降低了外界因素对提取目标电缆的影响，最终准确识别出3条有效电线数，其有效匹配率也高达92 %，有效实现了目标电缆的提取。

图4 融合算法的仿真分析

考虑到图像特征的提取会受到图像像素的影响，对于同一张图像，像素的不同会直接影响最后特征的提取，通过对上述不同像素大小的图像进行多组匹配，将结果进行对比，如图5所示。

图5 Hough变换与本文算法对不同大小图像的识别对比

结果表明，对于同等像素的图像，本算法在总电线数的提取、有效匹配电线数等方面均具备优势，且有效提高了实测图像中输电线路检测的准确度。

综上所述，本文所提出的图像拼接与Hough变换融合算法，通过角点的特征检测和角点区域的生长与匹配，降低图像失真度，提高了输电线路图像检测的准确度。

3 结 论

从人工巡检到无人机实测图像监测，检测准确度是输电线路的研究重点。本文提出了一种图像拼接与Hough变换相融合的算法检测输电线路。对采集图像进行灰度归一化处理后，以自适应非极大值抑制算法检测筛选图像中的角点，将其作为种子点进行区域生长与匹配，降低了原始捕获图像的失真度。通过Hough变换提取了拼接图像中的目标输电线路，有效增加了目标电缆长度，使目标电缆的提取更加清晰准确。在实验室条件下，借助数字图像处理工具MATLAB进行仿真，结果证明：本文所提出的算法在传输线路检测的准确度和匹配度等方面都有显著的优势，具有工程实践意义。高压输电线路检测是架空线路检测领域的研究热点，对于缆车索道等高山、悬崖处的架空线路检测具有参考价值。