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主题:加权论文写作 时间:2023-12-18

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摘 要: 针对高压巡检车视觉获取路径信息的问题.由于噪声掩盖了电线在图像中的成像特征,给获取路径信息带来了很大的困难且影响了循迹的精度,所以提出了一种基于灰度距离加权的自适应中值滤波方法来滤除图像噪声.该方法经预先滤波后,再通过噪声检测确定噪声点及其个数,自适应的调整稀疏分布模板,最后根据模板内灰度距离而赋予各像素点不同的权重值而滤除噪声.实验结果表明,该算法所加权重值简单易实现,在很好的滤除噪声且较好的保护图像细节,还能较好的滤除图像随机噪声,使做到其可很好的应用于路径图像的噪声滤除.

Abstract: In the process of repairing and maintaining high voltage tranission lines, the visual distance measuring system is used to obtain the distance information between people and high-voltage wires because of accidental electric shock caused by the workers crossing the safe distance. As the noise mask the image characteristics of the wire, it is very difficult to obtain the distance information and affects the accuracy of distance measuring, therefore, the weighting median filtering method of based on gray-scale distance is proposed to filter out image noise in this paper. In the algorithm, first by the pre-filter, and then, noise detection is utilized to determine the number of noise points. Base on the number of noise points to adaptively adjust sparse distribution templates. Finally, according to the gray-scale distance within the template to give each pixel a different weight value, and remove noise. The experiment shows that the weighted weight of the algorithm is simple and easy to achieve, and it can protect the detail of image well while removing the noise, and filter out random noise. So that it can be applied to actual image noise filtering based on visual distance measuring in power scene.

關键词: 高压输电;灰度距离;加权;预滤波;稀疏分布模板;中值滤波

Key words: high voltage tranission;gray-scale distance;weighted;pre-filtering;sparse distribution template;median filter

中图分类号:TN713;TP751.1 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2018)06-0166-03

1 概述

现今,电力已成为人们生活必不可缺的资源,高压输电线路的维护、检修关乎着国计民生.在电力巡检中使用机器人去代力进行巡检不仅保证了工作效率,还使做到巡检变做到更加安全可靠.然而电力巡检系统在图像采集、传输等过程中因成像系统不完善等原因导致成像效果常受到外界不同程度的噪声污染.所以,图像噪声滤除是实现智巡检车巡检的前提.噪声在图像中表现为灰度最大值或最小值.然而,高压电线在图像中的成像边缘等高频信号也表现为图像灰度值的最大、最小值.为滤除噪声且保护图像细节特征,Tukey首先提出了中值滤波方法[1],其可有效的消除如脉冲、椒盐等长拖尾概率分布的噪声.文献[2-4]提出将像素判断为噪声点和信号点的开关中值滤波算法,但该滤波算法在窗口中的噪声点超过像素点总数一半时将会失效.文献[5]提出了分块的自适应快速加权中值滤波,该方法虽然能保持图像细节的同时又能消除噪声,但是该方法在噪声污染浓度较大时对噪声的滤除效果不佳.文献[6]提出了一种自适应的序号加权的中值滤波器,其虽巧妙地将分组序号作为像素点的赋予的权重值,但是,其容易使做到滤除较大噪声时易出现块状白斑.

基于此,本文提出了一种基于灰度距离加权的自适应中值滤波算法.首先使用5×5的滤波窗口预先中值滤波后,之后根据3×3的检测窗口内噪声点个数以确定二次滤波稀疏模板窗口的大小,并根据模板内像素与中心点像素的相关性确定像素点灰度值所应赋予的权重值而滤除噪声.

2 自适应窗口加权中值滤波算法

2.1 图像噪声点的检测

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