利用紫外成像技術檢測高壓電氣設備的早期放電現象，能有效地提高設備的運行和維護水平 。圖像處理技術在紫外檢測中起著重要的作用，根據紫外圖像的特點，采用多幀放電點的關聯性將目標信息增強，采用一種橢圓檢測算法將放電區域提取出來 。試驗表明利用該方法提取得到的放電區域連續，接近于實際的放電區域邊沿，具有較強的抗噪聲能力 。
一、引言
近年來，利用紫外成像技術對高壓輸變電設備進行檢測越來越得到電力部門的重視，紫外成像儀能遠距離、全天候的對設備缺陷進行檢測，直觀的觀察到放電情 。這些優點使得紫外成像技術在電網維護中逐步得到了廣泛的關注與應用 。為了減少人工觀察數據的巨大工作量 ， 提高判讀的自動化水平與準確率 ， 利用圖像處理技術對紫外圖像進行處理有著重要的實用價值[1] 。
本文提出一條檢測放電區域的方法 。首先，對紫外圖像進行處理以降低圖像噪聲干擾 ， 改善圖像質量 。對連續多幀紫外圖像中的相鄰多幀差分圖像進行差分、數學形態學操作并疊加，在疊加圖像中形成高幅度的類橢圓形區域 ， 在疊加圖像中對橢圓形區域進行檢測，得到圖像中可疑的放電區域；在紫外圖像上提取出輸電線 ， 判決可疑放電區域是否在其區間內 ， 如是，則可疑放電區域為真實放電區域 。
二、圖像去噪
紫外圖像噪聲主要表現為顆粒性的時間、空間隨機閃爍亮點，通常認為是椒鹽噪聲和高斯白噪聲 。針對紫外圖像中的噪聲特點，采取均值濾波和中值濾波的組合濾波方法進行去噪 。
采取均值濾波能明顯地將抑制高斯白噪聲，使鄰域中灰度接近均勻，起到平滑灰度的作用 。對于圖像中某一像素鄰域內的像素進行平均處理，取平均值代替當前的灰度值，作為均值濾波的結果 。
采取中值濾波能消除圖像中的椒鹽噪聲 。中值濾波在去噪過程中，可以很好地保持圖像的細節信息，并且運算簡單、速度較快 。對于圖像中任意一像素鄰域內的像素進行灰度排序，取中間的灰度值代替當前的灰度值，作為中值濾波的結果 。
三、基于差分法的放電點檢測
時間差分法是一種通過對圖像序列中相鄰兩幀作差分運算來獲得目標信息的方法 。這種方法對于光照的適應性強，可以適用于多個目標和傳感器移動的場合 。紫外圖像中放電點目標的閃爍頻率較快，在檢測平臺穩定的情況下，能在很大程度上的剔除背景圖像而不影響放電點 。因此，通過以時間差分法為基礎 ， 結合數學形態學的方法對放電點目標進行檢測 。
設灰度圖像序列為 ，為圖像序列的幀數 。對 進行時間差分，得到差分圖像序列：
根據紫外圖像中放電區域和噪聲點亮度信息明顯大于其余區域這一特性，通過選擇適當的閾值，對差分圖像序列進行二值化處理 。
對于二值化的紫外差分圖像，通過形態學運算，噪聲得到抑制，放電點得到了增強 ?？紤]到紫外圖像中真實的放電點只出現在缺陷設備附近的局部小鄰域內 。對紫外差分圖像序列相鄰幀進行“或”運算，將相鄰幀中放電點進行疊加，使放電點面積增大 ， 有利于后續放電區域的檢測 。
四、基于RED的放電區域檢測
橢圓是曲線型基元中最常用、最簡單的基元和封閉曲線，在工業應用場景中有著廣泛得應用，因此橢圓檢測是一個尋找此類具有簡單幾何形狀目標的有力工具 。在經過二值化的紫外圖像中，放電點散狀疊加 ， 在人眼視覺上呈現類似于圓或者橢圓的形態 。因此，通過有效的橢圓檢測算法，可以對放電區域進行準確地提取 。
先運用四鄰域法[2]對圖像進行邊界提取 。逐個考察圖像的每一個像素點和它四個相鄰鄰域內的圖像值，如果該點的值為非零且在該點的四鄰域內至少有1個點的值為0 ， 則判定該點在邊界上 。依次找出所有的邊界點就可以提取出圖像中的邊界 。
在進行橢圓檢測時，首先令 表示一幅圖像的所有邊緣點的集合 。如果從邊緣點集 中隨機的挑選出5個邊緣點 ， 那么這5個點可能是從位于同一個橢圓上 。由二次曲線一般公式可知，確定一個二次曲線需要知道6個點坐標 。但同時橢圓只需5個參數便可確定，將橢圓方程進行規范化處理[3] 。
每次從邊緣點集D中隨機的挑選6個點，而后定義一個距離閾值以確定可能橢圓 。橢圓只需5個參數便可確定，如果第6個點也位于此橢圓上，那么該橢圓是真實橢圓的概率將大大增加 。當隨機挑選出的6個點都位于一個橢圓上，則視該橢圓為可能橢圓，隨后引入橢圓點收集過程以進一步確定可能橢圓是否為真實橢圓[4] 。
首先，隨機從邊緣點集 中取出6個點，如果這6個點滿足不共線要求，則存入一個數組。抽取 前5個點通過橢圓定義判斷二次曲線是否為橢圓，記為。然后將 的參數與第6個邊緣像素點 一起代入下式：
如果點只在橢圓上，那么此時橢圓為真 。給出一個閾值 ，當 時 ， 認為第6個點位于同一個橢圓上 。
當隨機挑選的6個點 ， 相互的距離太小 ， 則可能得到的橢圓并不是真實的橢圓 。為了避免此類情況發生，使得隨機挑選出的點滿足一定的空間分布，設定任意兩像素點之間的距離必須大于。
檢測到可能橢圓之后，此時需要橢圓點收集過程以進一步確定可能橢圓是否為真實橢圓 。
首先，初始化計數器 ， 它用來計算有多少邊緣點位于可能橢圓上 。遍歷所有邊緣點集 中的點，計算其到可能橢圓的距離。如果，則計數器 加1 ， 并將該邊緣點從 中去除存入可能橢圓邊緣點集 ：否則 ， 遍歷下一個 中的點 。重復以上過程 ， 直到遍歷整個。然后計算 中點的個數（即 的值）是否大于一個閾值，如果大于則認為該可能橢圓為真實橢圓，否則將 中的像素點返回邊緣點集 中 。注意到 ， 當一個真實橢圓被檢測到以后，真實橢圓上的邊緣點已從 中去除，從而減少了 中邊緣點的個數 。
為了對閾值 的選取進行規范化的問題 。對不同的周長的橢圓采用殘缺率閾值 描述 。一個橢圓的周長 可以用下式給出：
其中， 為橢圓的長軸 ， 為橢圓的離心率 。由于任何一個橢圓都可以通過坐標變換，變換到橢圓中心為原點，長軸所在的直線為橫坐標的坐標系中，所以任何一個橢圓的周長就可以式（2）表示 。
如果 中的像素點個數大于 ，則認為可能橢圓為真實橢圓：否則將 中的像素點返回邊緣點集 中 。
五、基于Radon變換的輸電線檢測
輸電線的提取方法大致過程分為3步：首先，采用抗干擾性強的算子提取邊緣；然后，通過設定適當的閾值對圖像進行二值化處理；最后，提取輸電線在圖像中的位置 。
Radon變換是計算圖像在某一指定角度射線方向上投影的變換方法 。通過Radon變換通過圖像沿不同方向的投射來表示圖像，可以得到一個變換角度和沿 軸坐標的2維矩陣，矩陣的值對應各個旋轉角和 軸上的像素的累積值 。
由于受重力影響，輸電線在整個航空圖像拍攝范圍內可能會有一定的弧度，此時將輸電線近似的看作為一條直線，所以在經過前面邊緣提取后得到的二值化圖像的基礎上，用分段Radon變換進行輸電線的分段提取 ， 每段先按照直線提?。?然后各段之間再進行平滑連接 。
分段Radon變換[5]是先假定一個輸電線走向 ， 將整個圖像沿輸電線的走向進行 等分 ， 然后分段提取輸電線 。在進行分段提取時，分別進行線性像素提?。蠷adon變換后，即得到一個變換矩陣 。進行Radon變換的角度抽樣，在輸電線走向方向角度的一定范圍內搜索最大的 個值 。在每個分段內，得到提取的線段的斜率和旋轉的橫軸上的截距，即可以得到分段提取的輸電線 。
在得到分段的輸電線后 ， 再將相鄰兩段的輸電線進行匹配，然后將符合相鄰兩段輸電線走向方向角度差的絕對值小于設定的閾值 的兩段輸電線連接起來 。遍歷相鄰的所有輸電線段，得到最后的連接結果 。
六、真實放電區域判決
在紫外圖像進行橢圓檢測后，我們可能會得到數個疑似放電區域 ， 為了準確地判斷其中真實的放電區域，對紫外圖像另外進行輸電線檢測，得到輸電線的位置信息，由于電暈放電只會發生在輸電線附近局部范圍內，通過判斷疑似放電區域是否在輸電線范圍內，就可以得到紫外圖像中真實的放電區域 。
將疑似放電區域的位置在輸電線檢測后的二值圖像上予以標示 ， 其取值置為1 ， 逐個考察圖像的每一個值為1的像素點和它八個相鄰鄰域內的圖像值 ， 如果該點的八鄰域內至少有3個點的值為1，則判定該點在輸電線與放電區域邊界上 。以此點為起點，沿原放電區域邊界遍歷各點，值重置為1，圖像中其余點重置為0 。此區域即為紫外圖像中真實的放電區域 。
七、實驗結果與分析
根據所述算法原理和流程，進行實驗 。本文實驗機器硬件配置為CPU雙核2.83G，內存2G；使用VC6.0及MATLAB9.0編程實現 。實驗選取紫外圖像序列中的連續幀圖像處理 。差分圖像以閾值0.8為參數進行二值化，RED算法中五個閾值，， ，和 分別設為800，70，20，0.01，60%取連續幀圖像的中間幀為實驗對象 ， 進行輸電線檢測 ， 閾值設為0.06 ， 結果用1像素寬標示 。最后 ， 判決真實放電區域，設置一個 方框模板 ， 在圖像中予以標示 。
從實驗結果上分析，在紫外成像平穩的狀態和放電現象明顯、放電點較大的情況下，本文所述的檢測流程能夠得到理想的放電區域檢測效果 。但是，在放電不明顯、放電點較小時，較難疊加成類似橢圓區域，可以考慮更多幀數累積和降低檢測閾值的方法進行處理，但是這會帶來檢測到更多疑似放電區域的現象 。這些問題都是紫外圖像檢測上需要繼續深入研究和克服的困難 。
【圖像處理技術在紫外圖像檢測中有何應用】
