第 1 章 緒論

1.1 計(jì)算機(jī)視覺的論述
人類主要通過視覺感知世界，人類感知外界信息的 80%來自視覺。視覺不僅接收光信號(hào)，而且要實(shí)現(xiàn)對視覺信息的獲取，傳送，處理，存儲(chǔ)和理解。機(jī)器視覺就是借助成像設(shè)備（如照相機(jī)，攝像機(jī)等），獲取二維數(shù)字圖像信號(hào)，利用數(shù)字圖像信號(hào)和計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)人類視覺信息處理的全過程，而實(shí)現(xiàn)理解三維環(huán)境的能力，代替人類的視覺器官。早在二十世紀(jì) 60 年代，人們就開始了計(jì)算機(jī)視覺的研究，但是研究的內(nèi)容都是針對二維圖像應(yīng)用模式識(shí)別的方法（如邊緣檢測、目標(biāo)識(shí)別等）實(shí)現(xiàn)圖像的理解。直到 1982 年，Marr[1]提出了一個(gè)迄今為止都是最系統(tǒng)的視覺理論，其作用是能將二維圖像中的物體恢復(fù)到三維。Marr 理論將視覺框架分為三個(gè)階段，分別是初級階段，中級階段和高級階段。初級階段實(shí)現(xiàn)的是對原始圖像的處理，從圖像中提取點(diǎn)、線、頂點(diǎn)、邊界等幾何要素和特征，這些特征的集合構(gòu)成了圖像的基元圖。中級視覺的坐標(biāo)中心是觀測者，該層次實(shí)現(xiàn)的是對原始圖像和基元圖像的推導(dǎo)，獲得物體可見表面的深度、朝向和輪廓等信息，該層建立的不是物體真正的三維表示，是二維到三維的過渡過程，可稱為 2.5 維圖。高級視覺建立的是以物體為中心的坐標(biāo)系，用原始圖像、基元圖像和 2.5 維圖像推導(dǎo)物體真正的三維表示的過程�；� Marr 的視覺框架理論，世界各國學(xué)者在視覺系統(tǒng)的各個(gè)層次上進(jìn)行大量研究，提出了很多“Shape from X”方法[2-4]構(gòu)建物體的三維信息，但是都無法達(dá)到Marr 理論提出的定量重構(gòu)三維世界這一目標(biāo)。因?yàn)?Marr 視覺理論有自身的詬�。阂皇强蚣艿慕Y(jié)構(gòu)是至下而上，中間沒有反饋的過程，是純粹數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的視覺機(jī)理；二是視覺處理的早期階段是被動(dòng)的接受信號(hào)，不具備主動(dòng)性，更不具備目的性，不符合人類視覺處理信息的過程；三是 Marr 為了確保該框架的通用性，建立了大量的假設(shè)前提，使得模型過于理想。
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1.2 課題研究的背景和意義
電力系統(tǒng)是由發(fā)電機(jī)、升壓變電所、輸電線路、降壓變電所、配電系統(tǒng)和用戶五部分所組成，而輸電線路是電力網(wǎng)的重要組成部分，它的作用是完成電能的傳輸。目前，我國輸電線路分布的電壓等級[6]主要有 6 種即：35、60、110、220、330、500、750kV。在我國，通常高壓輸電線路為 35~220kV 的線路，超高壓輸電線路為 330~750kV 的線路，特高壓輸電線路為 1000kV 及以上電壓等級的線路。中國輸電線路的增長速度是世界上少見的。1949 年到 1996 年期間共建線路總長為 65 萬多千米。60 年代，很多地區(qū)已經(jīng)建立了 220kV 的電力網(wǎng)。1972 年，劉峽水電站建立了第一條電壓等級 330kV 超高壓輸電線路，全長 534 千米。1981 年平頂山至武漢的輸電線路的運(yùn)行標(biāo)志著我國建設(shè) 550 千伏超高壓輸電線路的能力。輸電電壓等級在不斷提升，先后建成了 750 和 1000kV 的特高壓輸電線路。而我國電網(wǎng)的規(guī)模在 2009 年底時(shí)成功超越美國，登上了世界的第一位。我國電網(wǎng)目前覆蓋的面積是 850 萬平方千米，占國土面積的 88%，為超過 10 億人口（全國人口的80%）實(shí)現(xiàn)供電服務(wù)，其中 220 千伏線路長度達(dá)到 39.97 萬千米。隨著高壓輸電線路不斷的建設(shè)，線路經(jīng)過的地理環(huán)境會(huì)越來越復(fù)雜，它們多分布在山谷、沼澤、湖泊等郊外的特殊地理位置。而且輸電線路是暴露在自然環(huán)境中，經(jīng)歷著自然的狂風(fēng)暴雨、烈日雷擊、雪災(zāi)冰凍、地陷等各種考驗(yàn)。這些自然的考驗(yàn)會(huì)給輸電線帶來不同程度上的破壞，侵蝕、老化甚至是斷裂。若能及時(shí)發(fā)現(xiàn)輸電線路中的隱患并消除隱患，保證國家電網(wǎng)的安全運(yùn)行，則可以避免災(zāi)害的發(fā)生，推動(dòng)國家經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展。
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第 2 章 輸電線檢測算法研究

2.1 引言
輸電線是電力系統(tǒng)的重要組成部分，它實(shí)現(xiàn)電能傳輸?shù)墓δ�，而它的運(yùn)行狀態(tài)將直接影響到國家經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定和人生命的安全。由于我國國土遼闊，地形復(fù)雜，平原少、丘陵及山區(qū)較多的特點(diǎn)，因此輸電線路巡檢這項(xiàng)基礎(chǔ)工作變得很困難。目前，輸電線路巡檢的常用的方法主要有地面目測法、直升飛機(jī)巡線法，機(jī)器人巡線法，無人機(jī)巡線法。輸電線具有如下特點(diǎn)[12]：
（1）輸電線是特殊金屬材質(zhì)制成，有特定的光譜屬性，航空采集的圖像中，輸電線的亮度比背景的亮度高。
（2）輸電線在圖像中，近似為直線，通常貫穿整幅圖像。
（3）輸電線之間近似平行，在圖像內(nèi)不會(huì)有交叉，但由于輸電線的高低位置，在圖像中會(huì)表現(xiàn)為電力線的重合。
（4）輸電線的寬度在圖像中表現(xiàn)為大致1-2個(gè)像素。
（5）輸電線背景復(fù)雜，受森林建筑的干擾，更受道路河流這樣類直線景物的干擾。
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2.2 復(fù)雜背景下輸電線濾波算法
邊緣檢測是屬于低級的視覺處理范疇，它既古老又年輕，古老是因?yàn)樗缭?959 被提出，年輕是因?yàn)樗恢笔怯?jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，不斷有新理論新方法的更新。圖像邊緣表現(xiàn)了物體的外觀和輪廓的特點(diǎn)，為圖像灰度發(fā)生劇烈變化的地方，邊緣檢測就是定位圖像灰度巨變的位置。傳統(tǒng)的邊緣檢測方法是實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)圖像高頻分量的過程，因此，微分是處理邊緣檢測的有效方法，存在一階微分和二階微分的邊緣檢測算子。一階微分算子,根據(jù)圖像的梯度判斷圖像灰度變化的程度，進(jìn)而定位圖像的邊緣。經(jīng)典的一階微分算子有 Robert[18]算子和對 Robert算子改進(jìn)而得到的 Sobel[18]算子、Prewitt[18]算子等。一階微分算子簡單，容易，但是存在缺陷，檢測出的邊緣較實(shí)際邊緣粗化，需要細(xì)化的處理，而且定位精度也不高。二階邊緣算子與圖像邊緣的方向不相關(guān)，利用二階導(dǎo)數(shù)零交叉確定圖像的邊緣，邊緣寬度為一個(gè)像素。雖然二階微分已經(jīng)擁有無需細(xì)化的優(yōu)點(diǎn)，但是微分運(yùn)算的弊端在于增加了圖像中的噪聲。為了減少微分計(jì)算產(chǎn)生的噪聲的影響，LOG算子被 Marr 和 Hiklreth[19]提出，該方法運(yùn)用先平滑后求導(dǎo)的思想,平滑是通過高斯函數(shù)實(shí)現(xiàn)的,對各向同性的拉普拉斯算子進(jìn)行求導(dǎo),邊緣點(diǎn)就是導(dǎo)數(shù)的零交叉點(diǎn)。Canny 算子被作為另一種經(jīng)典算子被提出，它與 LOG 的本質(zhì)相同，但是 Canny 算子是從最優(yōu)濾波的角度出發(fā)，確立高斯函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)為最優(yōu)邊緣檢測算子，而尋找算子輸出的局部極值作為圖像的最優(yōu)邊緣。航空采集的輸電線圖像中背景復(fù)雜，受高低灌木，地面物體，建筑物等復(fù)雜因素影響，提取輸電線邊緣相當(dāng)復(fù)雜。這些背景噪聲的模型并不是由簡單的加性高斯白噪聲組成。文獻(xiàn)[20]在 2010 年采用 Sobel 和 Canny 邊緣檢測算子檢測輸電線圖像的邊緣，驗(yàn)證了傳統(tǒng)邊緣檢測算法運(yùn)算速度快，但抗噪的性能差。所以，傳統(tǒng)的邊緣檢測算子不能有效地應(yīng)用于具有復(fù)雜背景的輸電線線檢測中，需要分析近年來更新的邊緣檢測理論，處理輸電線圖像的邊緣檢測。
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第 3 章 輸電線線擬合去除干擾和連接方法研究......28
3.1 直線的表示....... 28
3.2 輸電線線擬合方法....... 29
3.3 K 均值去除背景干擾方法研究 ...... 36
3.4 基于多特征理論的輸電線連接方法......... 39
3.5 本章小結(jié)...... 45
第 4 章 輸電線跟蹤算法研究........46
4.1 視頻序列圖像跟蹤的研究現(xiàn)狀..... 46
4.2 輸電線跟蹤方案的探討..... 47
4.3 基于卡爾曼濾波的研究..... 48
4.3.1 離散卡爾曼濾波模型的建立..... 48
4.3.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波模型的建立..... 50
4.4 輸電線目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模型及感興趣區(qū)的確定......... 52
4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析..... 56
4.5.1 算法描述....... 56
4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果....... 57
4.6 本章小結(jié)..... 58

第 4 章 輸電線跟蹤算法研究

4.1 視頻序列圖像跟蹤的研究現(xiàn)狀
二十世紀(jì)之后，視頻圖像序列目標(biāo)跟蹤算法大量的涌現(xiàn)。各類跟蹤算法中關(guān)鍵的環(huán)節(jié)是：觀測模型的設(shè)計(jì)和目標(biāo)模型的設(shè)計(jì)，算法的優(yōu)劣由這兩部分決定�，F(xiàn)根據(jù)跟蹤目標(biāo)的特征和跟蹤策略的不同，對視頻跟蹤算法進(jìn)行分類總結(jié)，如下：
（1）基于檢測的跟蹤方法：該方法是通過目標(biāo)的特征直接在序列圖像中提取目標(biāo)。運(yùn)動(dòng)檢測是目標(biāo)檢測的最基本方法，該方法要求感興趣的目標(biāo)與背景要存在較大的相對運(yùn)動(dòng)，通常，目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度要大于背景的運(yùn)動(dòng)速度。因此通過運(yùn)動(dòng)分析和時(shí)空信息，很容易的將目標(biāo)與背景分離。目前運(yùn)動(dòng)檢測的方法有：差分法[41]、背景建模法[42]、運(yùn)動(dòng)場估計(jì)[43]法。該方法的優(yōu)點(diǎn)在于跟蹤魯棒性，只要能夠區(qū)分出目標(biāo)與背景，跟蹤就可以進(jìn)行。而存在的最大的缺點(diǎn)是對整個(gè)圖像進(jìn)行運(yùn)算，計(jì)算量大，而且目標(biāo)與背景的灰度不能變化。
（2）基于模板匹配的方法：該方法首先需要通過圖像分割或人為設(shè)定包含目標(biāo)的模板，模板要略大于目標(biāo)，模板形狀一般為矩形或橢圓，也可確定為不規(guī)則形狀。然后運(yùn)用相關(guān)算法跟蹤目標(biāo)區(qū)域在序列圖像中的運(yùn)動(dòng)，而目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)可以是平動(dòng)、旋轉(zhuǎn)、仿射中的一種或幾種。該方法的優(yōu)點(diǎn)是簡單且計(jì)算量小。

結(jié)論

近年來，我國電力事業(yè)迅猛發(fā)展，作為電力系統(tǒng)主要部分的輸電線路的特點(diǎn)是覆蓋面廣，線路長，而且它的安全運(yùn)行對于國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著重要的作用。所以對于輸電線路的巡檢凸顯重要。隨著，攝影技術(shù)無線通信技術(shù)等的發(fā)展，直升機(jī)巡檢和無人機(jī)的自動(dòng)跟蹤巡檢逐漸登上了輸電線巡檢的舞臺(tái)，圖像處理技術(shù)在基于視覺的輸電線的檢測與跟蹤中得到了應(yīng)用。作為本文的主要工作是圍繞基于視覺的輸電線巡檢工作展開的，主要進(jìn)行了輸電線檢測、擬合、去除干擾、連接和跟蹤的研究，并用 MATLAB 語言進(jìn)行算法的實(shí)現(xiàn)仿真，驗(yàn)證算法的性能。本文研究的主要內(nèi)容有以下幾個(gè)方面：
（1）輸電線檢測的研究。輸電線邊緣檢測中本文深入研究了三種復(fù)雜背景下的線邊緣檢測算法，并對優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了比較，最終采用的是均值比例線檢測算子做邊緣檢測的處理。而輸電線線基元的提取工作中，本文分析了經(jīng)典算法后，針對算法的不足，本文首先對相位編組法進(jìn)行了改進(jìn)，使得梯度定位準(zhǔn)確，進(jìn)而降低直線支持區(qū)的過度分割的現(xiàn)象。然后，本文實(shí)現(xiàn)了相位編組與Hough變換算法的融合，該方法同時(shí)具有相位編組與Hough變換的優(yōu)點(diǎn)，，并且提高了算法的運(yùn)行速度。
（2）輸電線擬合、去除干擾和連接的研究。對于線基元的后期處理，首先實(shí)現(xiàn)線基元的直線擬合，本文分析了兩種方法，最小二乘和RANSAC的方法，并對兩種方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對比，RANSAC直線擬合能夠排除噪聲點(diǎn)的干擾，獲得的直線參數(shù)準(zhǔn)確。然后，在直線參數(shù)的基礎(chǔ)上，研究了K均值聚類的方法去除線性特征的背景噪聲，最后對于檢測出的斷裂輸電線實(shí)現(xiàn)線的連接，使得輸電線最終呈現(xiàn)得完整。
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參考文獻(xiàn)（略）