一種用于輸電線路固定翼無人機(jī)巡視圖像精確拼接的方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種用于輸電線路固定翼無人機(jī)巡視圖像精確拼接的方法，其包括以下步驟：步驟1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備以及樣本訓(xùn)練；步驟2、基于紋理特征及直線特征對輸電線特征提取，以獲取輸電線分布區(qū)域以及輸電線提取數(shù)據(jù)；通過所述輸電線分布區(qū)域?qū)λ鲚旊娋€提取數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，通過輸電線的雙邊緣特征來獲取輸電線提取結(jié)果；步驟3、對所述輸電線提取結(jié)果基于輸電線定制化的SIFT圖像配準(zhǔn)與融合。本發(fā)明利用曲波變換來實(shí)現(xiàn)對輸電線紋理信息的提取以及輸電線分布的檢測，還利用高分辨率無人機(jī)圖像中的輸電線雙邊緣特征，來獲取更加可靠與準(zhǔn)確的輸電線提取結(jié)果。
【專利說明】一種用于輸電線路固定翼無人機(jī)巡視圖像精確拼接的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001 ] 本發(fā)明涉及圖像拼接方法，具體涉及一種用于輸電線路固定翼無人機(jī)巡視圖像精確拼接的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]現(xiàn)有固定翼無人機(jī)巡視圖像拼接技術(shù)主要應(yīng)用在測繪方面，采用的拼接方法眾多，領(lǐng)域內(nèi)存在的主要問題包括拼接精度不高和拼接速度慢。
[0003]固定翼無人機(jī)巡視圖像拼接方面目前沒有應(yīng)用，國內(nèi)也無相關(guān)成果報(bào)道，對輸電線路固定翼無人機(jī)巡視序列圖像進(jìn)行拼接，形成完整的輸電線路走廊全景圖像，才能夠提供直觀準(zhǔn)確的輸電線路特別是走廊通道信息，固定翼無人機(jī)飛行高度高，飛行對地高度一般達(dá)到300-500m，而超高壓輸電線路導(dǎo)線外徑一般為30_左右，實(shí)現(xiàn)輸電線路固定翼無人機(jī)巡視圖像的高精度拼接，需要提出一種全新的拼接方法。
[0004]固定翼無人機(jī)巡視圖像對拼接精度要求較高，導(dǎo)線拼接是其中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)，由于現(xiàn)有技術(shù)的限制，使用現(xiàn)有測繪拼接技術(shù)進(jìn)行輸電線路固定翼無人機(jī)巡視圖像拼接，會(huì)出現(xiàn)明顯的錯(cuò)位問題，出現(xiàn)了導(dǎo)線對接不上、導(dǎo)線走向不自然的現(xiàn)象。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]針對以上不足，本發(fā)明的目的是提供一種用于輸電線路固定翼無人機(jī)巡視圖像精確拼接的方法。
[0006]為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明采取了的技術(shù)方案是:
[0007]—種用于輸電線路固定翼無人機(jī)巡視圖像精確拼接的方法，其包括以下步驟:
[0008]步驟1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備以及樣本訓(xùn)練；所述步驟I包括以下步驟:
[0009]步驟1.1、將樣本切分為多個(gè)相同大小的訓(xùn)練子圖像；
[0010]步驟1.2、采用基于USFFT算法的曲波變換對所述訓(xùn)練子圖像進(jìn)行樣本特征提取，以獲取訓(xùn)練樣本；
[0011 ] 步驟1.3、通過PCA算法計(jì)算所述訓(xùn)練樣本的PCA參數(shù)，所述PCA參數(shù)包括均值矢量和投影矩陣；
[0012]步驟1.4、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練；
[0013]步驟2、基于紋理特征及直線特征對輸電線特征提取，以獲取輸電線分布區(qū)域以及輸電線提取數(shù)據(jù)；通過所述輸電線分布區(qū)域?qū)λ鲚旊娋€提取數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，通過輸電線的雙邊緣特征來獲取輸電線提取結(jié)果；
[0014]步驟3、對所述輸電線提取結(jié)果基于輸電線定制化的SIFT圖像配準(zhǔn)與融合。
[0015]所述步驟1.4包括以下步驟:
[0016]對所述訓(xùn)練子圖像向中包含有輸電線的標(biāo)記為1，不包含輸電線的標(biāo)記為-1 ;
[0017]設(shè)定RBF網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，節(jié)點(diǎn)數(shù)以及層數(shù)；
[0018]以隨機(jī)權(quán)重的形式為起點(diǎn)進(jìn)行至少重復(fù)十次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；[0019]輸出訓(xùn)練完成后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。
[0020]所述步驟2包括以下步驟:
[0021]步驟2.1、利用紋理特征進(jìn)行輸電線分布區(qū)域檢測；
[0022]步驟2.2、通過Canny算子進(jìn)行圖像邊緣的檢測，為原始候選邊緣；
[0023]步驟2.3、通過概率Hough變換對輸電線進(jìn)行直線檢測，完成輸電線的提取，并將斷裂的輸電線連接，保存直線位置信息；
[0024]步驟2.4、根據(jù)輸電線分布區(qū)域檢測的結(jié)果對Hough直線檢測的進(jìn)行篩選，在輸電線分布區(qū)域內(nèi)的直線被選為輸電線原始候選邊緣；
[0025]步驟2.5、根據(jù)以下規(guī)則進(jìn)行輸電線原始候選邊緣的進(jìn)一步篩選:
[0026]a)原始候選邊緣的方向符合根據(jù)地理信息計(jì)算的輸電線的方向；
[0027]b)原始候選邊緣的長度超過指定的閾值；
[0028]步驟2.6、將經(jīng)過進(jìn)一步篩選的候選邊緣中，選取相互平行且距離為M個(gè)像素的兩條直線，取其均值為基準(zhǔn)直線，所述M=輸電線直徑/圖像分辨率；
[0029]若沒有滿足條件的基準(zhǔn)直線則M=M-1再進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)直線檢索，直至M=O即單直線；
[0030]步驟2.7、輸出輸電線提取的結(jié)果。
[0031]所述步驟2.1利用紋理特征進(jìn)行輸電線分布區(qū)域檢測包括以下步驟:
[0032]步驟2.1.1、將航拍圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像；
[0033]步驟2.1.2、利用滑動(dòng)窗口的模式提取灰度圖像的子區(qū)域；
[0034]步驟2.1.3、對每個(gè)子區(qū)域進(jìn)行輸電線區(qū)域判定；
[0035]步驟2.1.4、歷遍所有的子區(qū)域，完成輸電線分布的區(qū)域檢測，其中，區(qū)檢測結(jié)果中值大于O的為輸電線分布區(qū)域。
[0036]所述步驟2.1.3包括以下步驟:
[0037]步驟2.1.3.1、對子區(qū)域利用USFFT算法提取曲波特征；
[0038]USFFT算法主要步驟包括:
[0039]a)對f做2DFFT得到f的傅里葉變換
【權(quán)利要求】
1.一種用于輸電線路固定翼無人機(jī)巡視圖像精確拼接的方法，其特征在于，其包括以下步驟: 步驟1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備以及樣本訓(xùn)練；所述步驟I包括以下步驟: 步驟1.1、將樣本切分為多個(gè)相同大小的訓(xùn)練子圖像； 步驟1.2、采用基于USFFT算法的曲波變換對所述訓(xùn)練子圖像進(jìn)行樣本特征提取，以獲取訓(xùn)練樣本； 步驟1.3、通過PCA算法計(jì)算所述訓(xùn)練樣本的PCA參數(shù)，所述PCA參數(shù)包括均值矢量和投影矩陣； 步驟1.4、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練； 步驟2、基于紋理特征及直線特征對輸電線特征提取，以獲取輸電線分布區(qū)域以及輸電線提取數(shù)據(jù)；通過所述輸電線分布區(qū)域?qū)λ鲚旊娋€提取數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，通過輸電線的雙邊緣特征來獲取輸電線提取結(jié)果； 步驟3、對所述輸電線提取結(jié)果基于輸電線定制化的SIFT圖像配準(zhǔn)與融合。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于輸電線路固定翼無人機(jī)巡視圖像精確拼接的方法，其特征在于，所述步驟1.4包括以下步驟: 對所述訓(xùn)練子圖像向中 包含有輸電線的標(biāo)記為1，不包含輸電線的標(biāo)記為-1 ; 設(shè)定RBF網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，節(jié)點(diǎn)數(shù)以及層數(shù)； 以隨機(jī)權(quán)重的形式為起點(diǎn)進(jìn)行至少重復(fù)十次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練； 輸出訓(xùn)練完成后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。
3.根據(jù)權(quán)利要求1-2任一項(xiàng)所述的用于輸電線路固定翼無人機(jī)巡視圖像精確拼接的方法，其特征在于，所述步驟2包括以下步驟: 步驟2.1、利用紋理特征進(jìn)行輸電線分布區(qū)域檢測； 步驟2.2、通過Canny算子進(jìn)行圖像邊緣的檢測，為原始候選邊緣； 步驟2.3、通過概率Hough變換對輸電線進(jìn)行直線檢測，完成輸電線的提取，并將斷裂的輸電線連接，保存直線位置信息； 步驟2.4、根據(jù)輸電線分布區(qū)域檢測的結(jié)果對Hough直線檢測的進(jìn)行篩選，在輸電線分布區(qū)域內(nèi)的直線被選為輸電線原始候選邊緣； 步驟2.5、根據(jù)以下規(guī)則進(jìn)行輸電線原始候選邊緣的進(jìn)一步篩選: a)原始候選邊緣的方向符合根據(jù)地理信息計(jì)算的輸電線的方向； b)原始候選邊緣的長度超過指定的閾值； 步驟2.6、將經(jīng)過進(jìn)一步篩選的候選邊緣中，選取相互平行且距離為M個(gè)像素的兩條直線，取其均值為基準(zhǔn)直線，所述M=輸電線直徑/圖像分辨率； 若沒有滿足條件的基準(zhǔn)直線則M=M-1再進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)直線檢索，直至M=O即單直線； 步驟2.7、輸出輸電線提取的結(jié)果。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用于輸電線路固定翼無人機(jī)巡視圖像精確拼接的方法，其特征在于，所述步驟2.1利用紋理特征進(jìn)行輸電線分布區(qū)域檢測包括以下步驟: 步驟2.1.1、將航拍圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像； 步驟2.1.2、利用滑動(dòng)窗口的模式提取灰度圖像的子區(qū)域； 步驟2.1.3、對每個(gè)子區(qū)域進(jìn)行輸電線區(qū)域判定；步驟2.1.4、歷遍所有的子區(qū)域，完成輸電線分布的區(qū)域檢測，其中，區(qū)域檢測結(jié)果中值大于O的為輸電線分布區(qū)域。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的用于輸電線路固定翼無人機(jī)巡視圖像精確拼接的方法，其特征在于，所述步驟2.1.3包括以下步驟: 步驟2.1.3.1、對子區(qū)域利用USFFT算法提取曲波特征； 步驟2.1.3.2、對子區(qū)域提取到的曲波特征進(jìn)行基于主分量分析的特征降維； 步驟2.1.3.3、利用訓(xùn)練得到的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對降維后的特征進(jìn)行判別，若判定包含輸電線則將檢測結(jié)果對應(yīng)的區(qū)域都賦值為1，否則賦值為-1。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的用于輸電線路固定翼無人機(jī)巡視圖像精確拼接的方法，其特征在于，所述步驟3包括以下步驟: 步驟3.1、基于輸電線定制化的SIFT特征點(diǎn)檢測； 步驟3.2、特征點(diǎn)描述矢量生成，利用SIFT算子提取SIFT特征矢量，再提取曲波特征與SIFT特征矢量一起作為特征點(diǎn)描述矢量； 步驟3.3、特征點(diǎn)的匹配，所述特征點(diǎn)的匹配以特征點(diǎn)描述矢量之間的歐式距離作為特征點(diǎn)匹配的相似度準(zhǔn)則，采用優(yōu)先k-d樹進(jìn)行優(yōu)先搜索來查找每個(gè)特征點(diǎn)的兩個(gè)近似最近鄰特征點(diǎn)，計(jì)算該特征點(diǎn)分別與其對應(yīng)的兩個(gè)近似最近鄰特征點(diǎn)的歐氏距離，并計(jì)算兩個(gè)歐氏距離的比值，如果比值小于閾值，則匹配成功，反之，重新匹配； 步驟3.4、圖像拼接與融合，通過圖像加權(quán)平均法實(shí)現(xiàn)兩幅或者多幅圖像之間的拼接。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的用于輸電線路固定翼無人機(jī)巡視圖像精確拼接的方法，其特征在于，所述步驟3.1包括以下步驟: 以SIFT特征點(diǎn)檢測算法在提取的輸電線上選出N個(gè)特征點(diǎn)，在圖像尺度空間內(nèi)遍歷所有輸電線上的點(diǎn)，判斷其與鄰域內(nèi)點(diǎn)的關(guān)系，如果該點(diǎn)的值大于或小于鄰域所有點(diǎn)的值，則該點(diǎn)為候選特征點(diǎn)； 在圖像中其他區(qū)域利用SIFT特征點(diǎn)檢測算法同樣選取N個(gè)特征點(diǎn)，要求與所述候選特征點(diǎn)距離較遠(yuǎn)且盡量平均分布于圖像區(qū)域中。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于輸電線路固定翼無人機(jī)巡視圖像精確拼接的方法，其特征在于，所述步驟I和步驟2之間還包括圖像預(yù)處理。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的用于輸電線路固定翼無人機(jī)巡視圖像精確拼接的方法，其特征在于，所述圖像預(yù)處理包括以下步驟: 利用無人機(jī)POS信息對航拍圖像進(jìn)行的幾何校準(zhǔn)，以糾正由于固定翼無人機(jī)巡視拍攝角度與鏡頭畸變造成的圖像的變形、扭曲； 通過各向異性濾波實(shí)現(xiàn)在充分保留邊界信息的情況下對圖像進(jìn)行去噪。
【文檔編號(hào)】G06T3/40GK103761722SQ201410020480
【公開日】2014年4月30日 申請日期:2014年1月16日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月16日
【發(fā)明者】毛強(qiáng), 楊鶴猛, 陳艷芳, 李庭堅(jiān), 徐云鵬, 李翔, 余德泉, 張建剛, 陳歡, 張拯寧, 趙恩偉, 莫兵兵, 王昕
申請人:中國南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司超高壓輸電公司檢修試驗(yàn)中心, 天津航天中為數(shù)據(jù)系統(tǒng)科技有限公司