基于Hough检测和C-V模型的航拍绝缘子自动协同分割方法

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绝缘子分割是通过图像处理技术实现其运行状态自动检测及故障诊断的重要前提。针对航拍图像具有背景复杂、分辨率较低、数量多和伪目标多等特点,使用传统分割方法会产生大量的用户交互导致分割效果不佳。本文把协同分割引入到绝缘子航拍图像处理中,提出一种Hough检测修复结合自动初始化轮廓C-V模型的航拍绝缘子图像协同分割方法。本方法利用航拍绝缘子图像帧之间的关系作为先验信息以达到更高的分割精度。首先对航拍图像进行去除文本预处理;然后对预处理过的图像进行Hough检测修复以处理输电线与绝缘子粘连问题并用SLIC进行超像素分割;最后利用广义霍夫变换实现C-V模型初始轮廓的选取并进行基于图像间的C-V模型的绝缘子协同分割。实验结果表明,本文分割方法的准确率明显比其他算法高,能够有效地区分目标和背景并去除杆塔、输电线等伪目标,自动化性能良好,为无人机航拍绝缘子的状态检测及故障诊断奠定基础。
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