基于Hu不變矩的紅外圖像電力設(shè)備識(shí)別*

陳俊佑，金立軍*，段紹輝，姚森敬，趙 靈

（1.同濟(jì)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，上海 201804； 2.深圳供電局有限公司，廣東 深圳 518010）

0 引 言

隨著社會(huì)的發(fā)展，電力需求越來越大，電力設(shè)備的負(fù)荷也不斷增加，由于電力設(shè)備大多位于室外，在長期的風(fēng)雨侵襲下，不免會(huì)產(chǎn)生損壞而引起電力系統(tǒng)故障。熱缺陷是由于設(shè)備損壞產(chǎn)生的局部過熱，是電力故障中最常見的一種，熱缺陷危害著電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行，若不能被及時(shí)發(fā)現(xiàn)，可能導(dǎo)致嚴(yán)重的電力事故，造成極大的經(jīng)濟(jì)損失。隨著紅外熱成像診斷技術(shù)的普及，其在電力系統(tǒng)在線故障監(jiān)測方面發(fā)揮的作用也越來越重要[1-3]。電力設(shè)備種類繁多，不同設(shè)備能承受的溫度也有較大差別，因此對(duì)電力設(shè)備進(jìn)行分割識(shí)別是紅外診斷技術(shù)中一個(gè)重要環(huán)節(jié)。紅外圖像目標(biāo)的特征提取是識(shí)別中的關(guān)鍵步驟，目前常用的特征提取方法有角點(diǎn)檢測、Hough直線檢測、邊緣檢測、不變矩等。

本研究提取的對(duì)象為紅外分割圖像中的電力設(shè)備，其在拍攝過程中最易受拍攝角度、距離等的影響，而不變矩具有旋轉(zhuǎn)、平移、縮放等不變性，因此本研究選擇不變矩特征作為特征提取對(duì)象。

1 區(qū)域生長法圖像分割

圖像分割即將一幅圖像分割成不同的區(qū)域，同一區(qū)域內(nèi)圖像性質(zhì)相同或相似。對(duì)于電力設(shè)備紅外熱圖，其目標(biāo)與背景溫度有較大差異，在圖像中表現(xiàn)為顏色與亮度的不同，研究者可根據(jù)這一特性將設(shè)備從背景中提取出來以做進(jìn)一步的分析[4]。

1.1 種子點(diǎn)的選取

在紅外圖像中，電力設(shè)備的溫度通常要比背景溫度高，設(shè)備中故障點(diǎn)的溫度也會(huì)明顯高于其他部位。因此，研究者可選取圖像中溫度最高處（即灰度圖像中灰度值最大）的點(diǎn)作為種子點(diǎn)，根據(jù)種子生長準(zhǔn)則獲得該點(diǎn)所處的電力設(shè)備圖像，進(jìn)而對(duì)該設(shè)備做進(jìn)一步識(shí)別與故障判定。

1.2 種子生長準(zhǔn)則

種子點(diǎn)選好之后，要按照一定的準(zhǔn)則生長出該種子點(diǎn)所在的電力設(shè)備圖像。本研究選用一個(gè)先進(jìn)先出的隊(duì)列，遍歷從起始點(diǎn)開始生長建立起來的樹。首先，給圖像中每個(gè)點(diǎn)標(biāo)記兩個(gè)標(biāo)簽m、n。m用來判斷是否已生長，m=1表示已生長，m=0表示還未生長；n用來判斷該點(diǎn)是否為邊緣，n=1表示是邊緣，n=0表示不是邊緣。然后，筆者建立一個(gè)空的隊(duì)列，將選取好的種子點(diǎn)加入隊(duì)列。

具體的種子生長流程如圖1所示。

本研究按照以上流程對(duì)一幅圖像進(jìn)行處理，直至隊(duì)列為空，表明已經(jīng)沒有點(diǎn)滿足生長要求。此時(shí)，系統(tǒng)掃描整幅圖像中的所有像素點(diǎn)，m=1的點(diǎn)即為目標(biāo)區(qū)域內(nèi)，n=1的點(diǎn)則處于目標(biāo)邊緣，由此可獲得整個(gè)目標(biāo)區(qū)域的二值圖像。

1.3 生長判決條件

上述生長方式中，生長條件決定著一個(gè)點(diǎn)能否進(jìn)入隊(duì)列成為目標(biāo)點(diǎn)，因此生長條件的選擇至關(guān)重要，本研究選擇灰度相似性判決方法[5-6]作為圖像點(diǎn)的生長條件。

設(shè)已分割區(qū)域像素點(diǎn)灰度均值為x，待測像素點(diǎn)灰度值為y，則待測點(diǎn)與已分割區(qū)域像素點(diǎn)相似性為：

圖1 種子生長流程圖

式中：w—非負(fù)權(quán)值。

若s小于某一設(shè)定值，則可認(rèn)為待測點(diǎn)與已分割區(qū)域相似，滿足生長條件，同時(shí)需對(duì)均值x進(jìn)行更新：

式中：N—已分割區(qū)域像素點(diǎn)數(shù)。

1.4 種子生長結(jié)果

本研究根據(jù)以上生長條件及生長準(zhǔn)則，對(duì)一幅紅外CT圖像進(jìn)行分割，區(qū)域生長結(jié)果如圖2所示。

圖2 區(qū)域生長結(jié)果

原始紅外圖如圖2（a）所示，所選種子點(diǎn)在圖中用小圓圈標(biāo)記；區(qū)域生長結(jié)果圖如圖2（b）所示。從圖2中可以看出，該方法能夠較好地將紅外圖像中的目標(biāo)區(qū)域提取出來，為后續(xù)識(shí)別過程提供高質(zhì)量的分割圖像。

2 Hu不變矩及其改進(jìn)

Hu矩是1964年由Hu提出的[7]，是提取圖像旋轉(zhuǎn)、縮放特征的二維不變矩理論，具有旋轉(zhuǎn)、縮放和平移不變性。

設(shè)一幅圖像大小為m×n，f(x,y)是圖像中(x,y)點(diǎn)處的灰度值，則圖像的(p+q)階原點(diǎn)矩為：

為保證圖像在旋轉(zhuǎn)、縮放、平移時(shí)的不變性，求其中心距：

式中：x0,y0—整幅圖像的中心坐標(biāo)，x0=m10/m00，y0=m01/m00；(x0,y0)—圖像的灰度質(zhì)心。

中心距up q是圖像平移的不變量，對(duì)其規(guī)范化，可得到平移和縮放的不變矩：

本研究應(yīng)用代數(shù)不變矩理論，對(duì)f(x,y)的(p+q)階中心距歸一化后進(jìn)行線性組合，得7個(gè)Hu不變矩，如下式所示：

這7個(gè)不變距具有平移、縮放和旋轉(zhuǎn)的不變性，但由于這7個(gè)不變矩變化范圍較大，可能出現(xiàn)負(fù)值，因此，實(shí)際采用的不變矩為：

在實(shí)際應(yīng)用中，圖像不僅有位置和旋轉(zhuǎn)的差別，還有尺度、對(duì)比度等差別，本研究對(duì)式（7）中各不變矩做組合變換[8]，得到具有尺度、位置和旋轉(zhuǎn)不變性的不變矩，如下式所示：

3 特征提取

特征提取是指從圖像中提取出目標(biāo)的特征，以做進(jìn)一步的分析識(shí)別。本研究提取的對(duì)象為紅外分割圖像中的電力設(shè)備不變矩特征，獲得6個(gè)不變矩組成的特征向量為I=(β1,β2,β3,β4,β5,β6)。

由以上分析可知，Hu不變矩具有平移、縮放和旋轉(zhuǎn)的不變性，為驗(yàn)證該特性，本研究選擇CT紅外圖像做旋轉(zhuǎn)、縮放變換后進(jìn)行分割，計(jì)算而得其不變矩特征如表1所示。

表1 CT紅外圖像不變矩特征提取

從表1可以看出，經(jīng)旋轉(zhuǎn)、縮放后CT紅外圖像的Hu不變矩與原始圖像基本保持不變，保留了CT圖像的特征，因此，其在實(shí)際應(yīng)用中不會(huì)受到拍攝角度、拍攝距離等的影響。

為實(shí)現(xiàn)對(duì)不同電力設(shè)備的識(shí)別，本研究選擇CT、變壓器、母線接頭和避雷針將軍帽4種電力設(shè)備的紅外圖像進(jìn)行分析，得到它們的不變矩如表2所示。

表2 不同電力設(shè)備的不變矩特征提取

通過研究表1和表2中數(shù)據(jù)可知，筆者提取得到的不同電力設(shè)備不變矩特征向量有較大差別，而相同電力設(shè)備的特征向量差別很小，因此本研究可根據(jù)分割圖像的特征向量來對(duì)電力設(shè)備做進(jìn)一步識(shí)別，并結(jié)合種子點(diǎn)的溫度值來判斷該設(shè)備是否產(chǎn)生故障。

4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器識(shí)別

特征提取的結(jié)果需要進(jìn)行分類以確定設(shè)備類型，本研究選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)一個(gè)多輸出型分類器，其結(jié)構(gòu)如圖3所示。

分類器采用多輸出型的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為6—7—4。其中，6為輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)，即特征向量的維數(shù)；4為輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)，即輸出的4個(gè)類；7為隱節(jié)點(diǎn)數(shù)，可根據(jù)分類器要求的訓(xùn)練時(shí)間和分類精度共同決定[9-11]。

BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定之后，研究者要通過輸入和輸出樣本集對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，即對(duì)網(wǎng)絡(luò)的閾值和權(quán)值進(jìn)行學(xué)習(xí)和修正，以使網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)給定的輸入/輸出映射關(guān)系，訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)即可用于對(duì)未知樣本的識(shí)別。

圖3 BP分類器結(jié)構(gòu)

訓(xùn)練和識(shí)別流程圖如圖4所示。

圖4 BP網(wǎng)絡(luò)識(shí)別流程

本研究選擇紅外CT、變壓器、母線接頭和避雷針將軍帽各20幅圖像，并對(duì)每幅圖像做旋轉(zhuǎn)60°、120°、180°、240°和放大0.5、2倍處理，共計(jì)得到560幅圖像作為輸入樣本，對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練誤差為0.05。

訓(xùn)練誤差曲線如圖5所示。

圖5 網(wǎng)絡(luò)誤差曲線圖

本研究對(duì)4種電力設(shè)備的紅外圖像各選取50張作為未知樣本，輸入訓(xùn)練好的分類器中進(jìn)行識(shí)別。

BP網(wǎng)絡(luò)分類器識(shí)別結(jié)果如表3所示。

通過分析表3數(shù)據(jù)可知，平均每幅圖像的識(shí)別時(shí)間為0.2 s，可以滿足實(shí)際應(yīng)用的要求。該分類器的平均識(shí)別率為98%，其中不能識(shí)別的原因是由于紅外拍攝過程中周圍環(huán)境的反射太強(qiáng)，致使圖像中背景亮度與設(shè)備邊緣亮度比較接近，區(qū)域生長過程中出現(xiàn)邊緣選擇的錯(cuò)誤，因此，研究者在拍攝過程中需盡量避免反射性強(qiáng)的環(huán)境。

表3 BP網(wǎng)絡(luò)分類器識(shí)別結(jié)果

5 結(jié)束語

本研究依據(jù)電力設(shè)備紅外圖像的特點(diǎn)，提出了采用區(qū)域生長的方法對(duì)紅外圖像進(jìn)行分割，有效地去除了背景，獲得了獨(dú)立的電力設(shè)備二值圖像；然后在Hu不變矩所具有的平移、旋轉(zhuǎn)、縮放不變性基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，并通過實(shí)際電力設(shè)備圖像對(duì)以上特性做出驗(yàn)證，用于提取分割后圖像中電力設(shè)備的不變矩特征；最后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)分類器，對(duì)提取出的不變矩特征向量作分類識(shí)別。

試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法識(shí)別準(zhǔn)確率高，在電力系統(tǒng)在線故障監(jiān)測中有著良好的應(yīng)用前景。

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