余 彬，萬(wàn)燕珍，陳思超，翁利國(guó)

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基于密度相似因子的電力紅外圖像分割方法

余 彬，萬(wàn)燕珍，陳思超，翁利國(guó)

（國(guó)網(wǎng)浙江杭州市蕭山區(qū)供電公司，浙江 杭州 311200）

針對(duì)電力設(shè)備紅外圖像包含大量的噪聲，且設(shè)備邊緣較為模糊，傳統(tǒng)圖像分割方法無(wú)法有效提取紅外圖像中電力設(shè)備等問(wèn)題，提出一種基于密度相似因子的電力設(shè)備紅外圖像分割方法。首先，對(duì)獲取的電力設(shè)備紅外圖像分別進(jìn)行R、G、B三通道光照不均勻性校正，其次，轉(zhuǎn)換至Lab彩色空間并構(gòu)造待分割的特征空間信息點(diǎn)集，然后采用最小距離原則分配信息點(diǎn)到最鄰近的聚類中心，再通過(guò)平均連接代價(jià)和-距離鄰域的平均連接代價(jià)，計(jì)算出信息點(diǎn)的密度相似因子，最終實(shí)現(xiàn)電力設(shè)備紅外圖像濾除噪聲分割。通過(guò)與均值和模糊均值對(duì)實(shí)際絕緣子紅外圖像的分割實(shí)驗(yàn)定量對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提方法具有噪聲濾除能力，改善了分割效果。

故障診斷；紅外圖像分割；密度相似因子

0 引言

近年來(lái)，我國(guó)電網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，為保障大電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，高效、準(zhǔn)確的電力設(shè)備故障診斷方法需求愈加迫切。電力設(shè)備故障大多都與發(fā)熱有著緊密的關(guān)系，而紅外圖像是基于熱輻射原理生成的，所以基于紅外圖像的電力設(shè)備診斷技術(shù)得以發(fā)展。相比與傳統(tǒng)的基于電參數(shù)測(cè)量的故障診斷法，基于紅外圖像的電力設(shè)備診斷方法因具有非接觸、不影響電力設(shè)備在線工作等優(yōu)點(diǎn)而廣泛應(yīng)用[1]。然而在實(shí)際使用時(shí)，基于紅外圖像的電力設(shè)備診斷方法仍依賴于人工進(jìn)行判斷，即檢測(cè)人員根據(jù)獲得的電力設(shè)備紅外圖像憑經(jīng)驗(yàn)對(duì)故障進(jìn)行判斷，這樣不僅耗費(fèi)大量時(shí)間，而且其主觀性較強(qiáng)，誤判率較高，不符合現(xiàn)代智能電網(wǎng)發(fā)展的要求。目前，針對(duì)電力設(shè)備紅外圖像的自動(dòng)故障診斷方法的研究成為熱點(diǎn)，其中電力設(shè)備紅外圖像的分割處理是后續(xù)圖像特征信息有效提取，以及故障自動(dòng)診斷的基礎(chǔ)?？梢哉f(shuō)，分割的好壞關(guān)乎到電力設(shè)備故障自動(dòng)診斷是否準(zhǔn)確。然而非檢測(cè)目標(biāo)的熱輻射會(huì)干擾所獲得紅外圖像的質(zhì)量，使其具有噪聲大、對(duì)比度不高的特點(diǎn)，從而給圖像分割帶來(lái)一定的困難[2-3]。因此，對(duì)于實(shí)現(xiàn)這種成像質(zhì)量低的電力設(shè)備紅外圖像分割，需要重視分割方法的抗噪特性，從而保證高質(zhì)量的分割效果。電力設(shè)備紅外圖像分割方法目前有以下幾種：①基于閾值的分割方法，該方法的核心思想是選擇合適的閾值來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像分割，但其只考慮像素本身的灰度值，而未考慮像素點(diǎn)的空間特征，所以不能有效去除噪聲[4]。②基于邊緣的分割方法，該方法根據(jù)圖像灰度值的不連續(xù)性，運(yùn)用檢測(cè)算子突出圖像的邊緣，但這些算子對(duì)噪聲十分敏感[5-6]。③基于區(qū)域的分割方法，該方法存在區(qū)域生長(zhǎng)和分裂合并兩種基本形式。其中區(qū)域生長(zhǎng)方法的核心是選取特定種子點(diǎn)，以種子點(diǎn)開始掃描并合并相鄰的像素點(diǎn)，對(duì)噪聲也比較敏感。而分裂合并方法立足于整個(gè)圖像的逐漸分裂后再區(qū)域合并，是否存在像素級(jí)的分裂會(huì)影響分割的準(zhǔn)確度以及時(shí)間復(fù)雜度[7-9]。④基于特征空間的聚類分割方法，該方法將圖像中每個(gè)具有信息特征的像素點(diǎn)用一個(gè)多維特征空間系中的點(diǎn)表示，基于特定理論將每個(gè)信息點(diǎn)分歸于某一類中，其智能程度較高，但并未考慮圖像中噪聲的濾除，從而產(chǎn)生大量噪聲的誤分類[10]，即含噪電力設(shè)備紅外圖像的分割效果不盡理想。

針對(duì)電力設(shè)備紅外圖像中傳統(tǒng)分割方法效果不好，抗噪特性不佳的問(wèn)題，本文提出一種基于密度相似因子的電力設(shè)備紅外圖像分割方法，主要是先按最小距離原則將信息點(diǎn)分配到最鄰近的聚類中心，然后利用密度相似因子對(duì)信息點(diǎn)進(jìn)行評(píng)估從而完成噪聲濾除，最終將保留的信息點(diǎn)集映射回原圖像空間，即可完成圖像目標(biāo)域的分割。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文所提方法可以較好地完成電力設(shè)備紅外圖像分割，表現(xiàn)出好的噪聲濾除能力，抗噪性強(qiáng)，分割效果得到改善。

1 紅外圖像聚類分割方法

聚類是按照樣本數(shù)據(jù)集相似的特性，將其分類為若干子集的過(guò)程，使得分類結(jié)果符合評(píng)價(jià)指標(biāo)最優(yōu)?；谔卣骺臻g的聚類算法之所以廣泛應(yīng)用于圖像分割中，是因?yàn)樗菬o(wú)監(jiān)督的分類方法，對(duì)先驗(yàn)知識(shí)沒有要求。該算法首先采用多維特征空間系中的點(diǎn)與圖像中所有具有信息特征的像素點(diǎn)一一對(duì)應(yīng)，接著通過(guò)多維特征空間中點(diǎn)的聚類分析實(shí)現(xiàn)特征空間中的目標(biāo)分割。最后根據(jù)映射原理，原圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)的聚類分割實(shí)現(xiàn)原圖像空間中的目標(biāo)分割[11]。均值是最傳統(tǒng)的聚類方法，該方法通過(guò)隨機(jī)選取個(gè)原始數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始聚類中心，按剩余點(diǎn)與所有初始聚類中心間的相似度最高進(jìn)行歸并，再計(jì)算類均值更新各類的聚類中心，根據(jù)相鄰兩次的聚類中心不變，即評(píng)價(jià)聚類性能的某個(gè)準(zhǔn)則函數(shù)達(dá)到最優(yōu)時(shí)聚類完成[12]。其中，一般選取誤差平方和準(zhǔn)則函數(shù)作為聚類準(zhǔn)則函數(shù)，即當(dāng)誤差平方和準(zhǔn)則函數(shù)小于閾值，聚類中心迭代終止。模糊均值是對(duì)均值聚類算法在模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上的柔性模糊劃分，通過(guò)最優(yōu)化一個(gè)模糊目標(biāo)函數(shù)實(shí)現(xiàn)聚類，它不同于均值聚類認(rèn)為每個(gè)點(diǎn)只能屬于某一類的硬分類過(guò)程，而是以隸屬度來(lái)標(biāo)定每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于某個(gè)類的程度[13]。采用隸屬度可以更好地標(biāo)定類邊緣點(diǎn)從屬，這種針對(duì)不確定性的客觀描述，更加符合圖像分割中邊緣像素點(diǎn)模糊性的描述目標(biāo)。對(duì)于聚類準(zhǔn)則函數(shù)，一般選取類內(nèi)加權(quán)誤差平方和的極小值。

2 本文所提方法

本文所提方法先按最小距離原則將信息點(diǎn)分配到最鄰近的聚類中心，再通過(guò)平均連接代價(jià)和-距離鄰域的平均連接代價(jià)，計(jì)算出信息點(diǎn)的密度相似因子，完成噪聲的濾除和特征空間的分割，算法描述如下。

輸入：信息點(diǎn)集dat＝[]，分割域數(shù)目，加權(quán)指數(shù)，閾值，以及任意正整數(shù)。

輸出：目標(biāo)分割域的信息點(diǎn)集[]。

步驟1：采用隨機(jī)數(shù)初始化隸屬度矩陣＝[]，取＝0，其中，?[0,1]是第個(gè)分割域中信息點(diǎn)集的隸屬度。

步驟2：計(jì)算各分割域的聚類中心v：

式中：是特征空間信息點(diǎn)集的樣本數(shù)。

步驟3：更新隸屬度矩陣，＝＋1：

式中：d＝(x－v)T(x－v)表示特征空間信息點(diǎn)集中樣本點(diǎn)x到聚類中心v的歐氏距離。

步驟5：采用最大隸屬函數(shù)度法，用B表示第個(gè)信息點(diǎn)所屬的類別，B＝arg{max()}，提取屬于目標(biāo)域類別的特征空間信息點(diǎn)集[]。

步驟6：計(jì)算[]中信息點(diǎn)兩兩之間的歐氏距離并且確定出每個(gè)信息點(diǎn)的-距離鄰域N()[14]。

步驟7：計(jì)算[]中所有信息點(diǎn)的-密度（kden）：

步驟8：構(gòu)建[]中所有對(duì)象的密度相似序列（SDS）：

SDS()＝{,1,2,…,c} (4)

式中：c?N()；＝1,2,…,；是N()中對(duì)象的個(gè)數(shù)且滿足：c是{c,…,c}中對(duì)于{,1,…,－1}的密度相似近鄰。

此步驟是一個(gè)反復(fù)計(jì)算的過(guò)程，SDS()的初始值是{}。在每次計(jì)算時(shí)，算法不斷從N()剩下對(duì)象中找到對(duì)于SDS()的密度相似近鄰，并把找出的對(duì)象加到SDS()中去。如果找到的對(duì)象不只一個(gè)，則根據(jù)事先排好的對(duì)象順序?qū)⑶罢呒拥絊DS()中去。在每次計(jì)算完畢后，更新SDS()信息后再進(jìn)行下一次計(jì)算。當(dāng)N()中所有對(duì)象都被陸續(xù)加入到SDS()后，該步驟結(jié)束。此時(shí)，對(duì)象的密度相似序列構(gòu)建完畢。采用同樣的方法，可以完成對(duì)[]中所有對(duì)象的密度相似序列的構(gòu)建。

步驟9：基于密度相似序列，計(jì)算[]中所有對(duì)象的平均連接代價(jià)（ASC）：

步驟10：計(jì)算[]中所有信息點(diǎn)的密度相似因子（DSF）：

步驟11：[]中密度相似因子DSF高于1的信息點(diǎn)被認(rèn)為是噪聲并對(duì)其濾除，剩余的即為目標(biāo)分割域的信息點(diǎn)集[]并輸出。

將輸出的信息點(diǎn)集[]映射回原圖像空間，即實(shí)現(xiàn)了原圖像目標(biāo)域的分割。

3 實(shí)驗(yàn)與分析

為驗(yàn)證本文所提方法的分割效果和抗噪性，將本文所提方法與均值、模糊均值聚類分割法進(jìn)行兩組分割對(duì)比實(shí)驗(yàn)。3種方法均對(duì)原始電力設(shè)備紅外圖像分別進(jìn)行R、G、B三通道光照不均勻性校正；將RGB空間轉(zhuǎn)換成Lab空間，并構(gòu)造由像素的歸一化橫、縱坐標(biāo)以及L、a、b三色值共5個(gè)參數(shù)組成的特征空間信息點(diǎn)集dat矩陣。以原始圖像的手動(dòng)目標(biāo)域分割圖作為黃金標(biāo)準(zhǔn)分割圖，采用常用的Jaccard相似度（JS）和Dice相似系數(shù)（DSC）作為分割效果的定量評(píng)價(jià)量度，具體公式如下，其中JS和DSC越接近1表明分割效果越好：

式中：g是原始圖像手動(dòng)分割后金標(biāo)準(zhǔn)分割圖的目標(biāo)域的面積；m是算法分割后的目標(biāo)域面積；(×)是區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)的數(shù)目。

電力設(shè)備的紅外圖像分割的目的是提取圖像中的電力設(shè)備，即屬于二分割問(wèn)題，故3種聚類分割域數(shù)目均取2。此外，迭代終止閾值取默認(rèn)值＝1.0－5，模糊均值及本文所提方法中加權(quán)指數(shù)均取2，且取10[15]。圖1是采用FLIR T630紅外熱像儀獲取的電力系統(tǒng)中絕緣子的紅外原始圖像，也是本文的實(shí)驗(yàn)對(duì)象，對(duì)其手動(dòng)分割后的圖像作為金標(biāo)準(zhǔn)分割圖，如圖2所示。

圖1 絕緣子紅外原始圖

圖2 黃金標(biāo)準(zhǔn)分割圖

實(shí)驗(yàn)一：對(duì)圖1進(jìn)行分割對(duì)比實(shí)驗(yàn)，相應(yīng)的結(jié)果如圖3所示。比較圖3中不同方法的分割效果圖和圖2金標(biāo)準(zhǔn)分割圖，可以看出均值分割法將絕緣子中上區(qū)域白點(diǎn)錯(cuò)分成背景黑點(diǎn)最多，而模糊均值分割法以及本文所提方法對(duì)于絕緣子中上區(qū)域白點(diǎn)錯(cuò)分成背景黑點(diǎn)的情況不明顯，兩者分割效果類似，其他區(qū)域3種方法分割效果類似。結(jié)果表明本文所提方法和模糊均值分割法的效果均優(yōu)于均值分割法，且與模糊均值分割法的效果接近。表1列出了通過(guò)JS及DSC對(duì)3種分割方法的定量評(píng)價(jià)結(jié)果，雖然本文所提方法的JS值和模糊均值分割方法的一樣，但DSC值更接近1，所以本文所提方法的分割效果最好。

圖3 不同方法分割效果圖

表1 分割效果定量評(píng)價(jià)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)二：對(duì)絕緣子紅外原始圖添加0.001椒鹽噪聲后進(jìn)行分割對(duì)比實(shí)驗(yàn)，添加噪聲后的圖像如圖4所示。對(duì)圖4進(jìn)行分割對(duì)比實(shí)驗(yàn)，相應(yīng)的結(jié)果如圖5所示。通過(guò)比較圖5不同方法的分割效果圖和圖2金標(biāo)準(zhǔn)分割圖，可以直觀看出均值分割法將絕緣子中上區(qū)域白點(diǎn)錯(cuò)分成背景黑點(diǎn)最多，將部分背景左區(qū)域噪聲黑點(diǎn)錯(cuò)分成絕緣子白點(diǎn)，濾除了部分添加的噪聲；模糊均值分割法將背景區(qū)域噪聲黑點(diǎn)錯(cuò)分成絕緣子白點(diǎn)最多，幾乎沒有濾除添加的噪聲；而本文所提方法沒有前兩種方法存在的明顯錯(cuò)分現(xiàn)象，幾乎濾除了所有添加的噪聲。表2列出了通過(guò)JS及DSC對(duì)3種分割方法的定量評(píng)價(jià)結(jié)果，本文所提方法的JS值和DSC值更接近1，相比于模糊均值分割法的JS值和DSC值提升程度均約為0.001，所以本文所提方法對(duì)于添加噪聲后的圖像分割效果最好。

圖4 絕緣子紅外原始圖添加0.001椒鹽噪聲后圖像

圖5 添加噪聲后的不同方法分割效果圖

綜上所述，本文所提方法可以較好地完成電力設(shè)備紅外圖像分割，具有一定的噪聲濾除能力，表現(xiàn)出強(qiáng)的抗噪性，分割效果得到改善。

表2 添加噪聲后分割效果定量評(píng)價(jià)結(jié)果

4 結(jié)論

本文提出一種基于密度相似因子的電力設(shè)備紅外圖像分割方法，主要是先按最小距離原則將信息點(diǎn)分配到最鄰近的聚類中心，然后利用密度相似因子對(duì)信息點(diǎn)進(jìn)行評(píng)估從而完成噪聲濾除，最終將保留的信息點(diǎn)集映射回原圖像空間，即可完成圖像目標(biāo)域的分割。通過(guò)對(duì)實(shí)際絕緣子紅外圖像的分割實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文所提方法的分割效果較好，具有一定的噪聲濾除能力，抗噪性強(qiáng)。

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A Density-similarity-factor-based Segmentation Method for Infrared Images of Electric Equipment

YU Bin，WAN Yanzhen，CHEN Sichao，WENG Liguo

(,311200,)

A density-similarity-factor-based segmentation method is proposed to solve the problem that power equipment cannot be distinguished effectively from noise and edge blur in infrared images by traditional image segmentation methods. First, the illumination non-uniformity of the R, G, and B channels of the original infrared images of the power equipment is corrected. Then, the R, G, and B are converted to lab color space, and the information point set of the feature space of the segmentation image is constructed. The information points are distributed to the nearest cluster center according to the principle of minimum distances. The density similarity factor of the information point is calculated from both the average connection cost, and the average connection cost of-distance neighbors that is adopted to remove the noise points. The experimental results show that the proposed method eliminates the noise points and improves the effectiveness of segmentation in comparison with the traditional clustering algorithms that use K-means and fuzzy c-means.

fault diagnosis，segmentation of infrared images，density-similarity-factor

TP391.4

A

1001-8891(2017)12-1139-05

2017-02-21；

2017-09-27.

余彬（1987-），男，本科，工程師，主要研究領(lǐng)域?yàn)橐曨l處理、信息安全。E-mail：silinyb@hotmail.com。