一種紫外與可見光圖像的距離自適應配準方法

李浦玉，陳科羽，楊劉貴，陳鳳翔，徐梁剛

（貴州電網有限責任公司輸電運行檢修分公司，貴陽 550005）

近年來，隨著電力系統的迅速發展，電網覆蓋范圍擴大，電力設備的安全穩定運行日益重要。由于電力設備大多布設在室外，不可避免地存在絕緣老化等情況，因此可能存在局部放電現象。局部放電所產生的電暈會浪費電能，進一步損耗電力設備絕緣子，干擾無線電通信等，嚴重影響到電力設備的安全運行[1]。因此，及時發現電力設備的電暈放電現象并確定放電位置日益迫切。

電暈放電時發出的光線包括可見光、紅外線、紫外線。早期的放電檢測多利用人工目視或遠紅外望遠鏡檢查，而當人工目視能看到可見光信號，或遠紅外望遠鏡能檢測到紅外信號時，放電位置往往已嚴重破損且出現發熱現象，且這2 種方法都容易受到太陽光照的干擾，應用效果不夠理想。而太陽光線中照射到地球的紫外線波長都在280 nm 以上，280 nm 以下的區間稱為日盲區[2]。電暈放電產生的紫外線有一部分波長在280 nm 以下，利用紫外相機對其進行探測，可避免太陽光的干擾。

單獨的紫外相機只能探測到放電信號，不能識別具體的放電位置，利用紫外可見雙光譜相機可以實現對電暈信號的發現與定位。紫外可見雙光譜相機拍攝到的紫外與可見光圖像需要進行配準和融合，才能清楚地看到放電信號的實際位置。圖像配準方法主要包括3 類，即基于像素、基于特征及基于模型的配準方法[3]，其中基于特征的配準方法計算量小、速度快、應用最為廣泛，然而在紫外圖像中，很難找到足夠的紫外特征點與可見光特征點進行匹配。

為了實現不同拍攝距離的紫外與可見光圖像的實時配準，本文提出了一種通過拍攝標定裝置計算變換矩陣的配準方法，通過構建紫外與可見光圖像配準參數標定系統，實現對不同拍攝距離的仿射變換矩陣的計算。再通過構建電力設備現場實時圖像配準系統，實現現場圖像的采集和實時圖像的配準、融合與顯示。

1 現有方法分析

基于特征的圖像配準方法一般通過提取圖像上的對應特征點，根據特征點計算2 幅圖像之間的變換關系。對于紫外與可見光圖像配準問題而言，由于紫外線的日盲特性，物體無法在紫外圖像上成像，因此在紫外圖像上很難找到足夠多的與可見光圖像相匹配的特征點。且如果在實時拍攝的紫外與可見光圖像上先提取特征點再進行配準，便很難滿足放電檢測的實時性要求。

目前，國內已有很多關于紫外與可見光圖像配準方法的研究。袁爽[4]設計了特殊的黑白定標板，使用Harris 角點檢測法和SUSAN 角點檢測法得到角點，并人工選取多組角點進行匹配，使用最小二乘法得到仿射變換矩陣。謝沈陽[5]使用十字叉絲法，用紫外成像儀對氘燈光源進行成像，采用改進的SURF 算法提取特征點，使用剛體變換模型計算變換參數。陳錦龍等[6]通過標定裝置，實現了高精度、小計算量的紫外與可見光圖像配準。侯思祖等[7]通過計算紫外與可見光圖像的互信息作為相似性測度，采用剛體變換模型和1+1 進化算法求取最優空間變換參數，實現圖像配準。本文考慮到拍攝距離不同的情況下，紫外與可見光圖像的成像大小不同，變換模型的參數也會有所不同，如都使用相同的變換模型，會導致一些情況下校準偏差較大，因此對不同的拍攝距離分別計算變換模型參數能使配準結果更準確。

2 本文方法

為了實現不同拍攝距離的紫外與可見光圖像的實時配準和融合，以監測電力設備局部放電情況，本文提出了一種紫外與可見光圖像的距離自適應配準方法。

2.1 紫外與可見光圖像參數標定系統構建

2.1.1 系統架構及標定板設計

構建紫外與可見光參數標定系統，包括供電系統、紫外與可見光LED 標定板、紫外可見雙光譜相機和激光測距儀傳感器等，系統架構如圖1 所示。

系統實現參數標定的流程：首先在各個固定距離使用雙光譜相機對紫外與可見光LED 標定板進行拍攝，采集紫外與可見光待配準圖像，然后對待配準圖像進行預處理，通過輪廓檢測和圓心檢測得到各LED 的坐標。再根據可見光LED 的坐標計算出紫外LED 在可見光圖像上的坐標，使用隨機抽樣一致算法（RANdom SAmple Consensus，RANSAC）[8]計算出紫外與可見光配準的最優仿射變換矩陣。最后將各距離對應的仿射變換矩陣編制成表并存儲，在需要進行圖像配準時，可以以查表的方式迅速得到仿射變換矩陣，從而實現紫外與可見光圖像的距離自適應實時配準。

參數標定系統中，紫外與可見光LED 標定板的設計如圖2 所示，使用背景板和5 行10 列LED，其中第1、3、5 行為可見光LED，第2、4 行為紫外LED。使所有LED 之間的橫向和縱向間距都相等，記間距值為l。第2、4 行上的紫外LED 位于其上下2 行對應位置的2 個可見光LED 連線的中點，因此可以根據可見光圖像上2 個對應的可見光LED 的坐標，計算出位于兩者中點的紫外LED 的坐標，從而得到紫外與可見光圖像上相匹配的特征點。

圖2 紫外與可見光LED 標定板設計

2.1.2 圖像采集及預處理

在各個固定距離使用雙光譜相機對紫外與可見光LED 標定板進行拍攝，采集紫外與可見光待配準圖像，并對待配準的紫外與可見光圖像進行預處理，通過輪廓檢測和圓心檢測得到各LED 在圖像上的坐標。

首先對紫外與可見光圖像進行二值化處理，利用最大類間方差法或用人工調整的方式決定二值化的門限閾值，使圖像中目標和背景的對比更為強烈，目標的輪廓更加清晰。二值化處理后，由于可能存在噪聲被分為目標前景的情況，對圖像再進行中值濾波處理，去除噪聲的干擾。

圖像的輪廓檢測算法是將圖像中灰度值變化較大的像素提取出來組成線條，作為圖像的輪廓。使用Canny 算子進行輪廓檢測，Canny 算子是一種基于二階微分的輪廓檢測算法[9]，提取結果準確，不易受噪聲影響。提取出輪廓后，對每個LED 的輪廓進行圓心提取，即分別提取輪廓在橫、縱方向的覆蓋范圍的中點，得到各個LED 在圖像上的坐標。

2.1.3 仿射變換矩陣的計算與制表

根據可見光LED 的坐標計算出紫外LED 在可見光圖像上的坐標，使用RANSAC 算法計算紫外與可見光配準的最優仿射變換矩陣。

根據2.1.1 節所述，可以根據可見光LED 的坐標計算出紫外LED 在可見光圖像上的坐標。根據紫外可見光雙光譜相機的結構，待配準的紫外與可見光圖像之間的變換關系可表示為一個仿射變換模型。將可見光圖像作為基準圖像，紫外圖像作為待配準圖像，仿射變換模型如式（1）所示

式中：（x，y）為紫外圖像上特征點的位置，（x′，y′）為可見光圖像上其對應特征點的位置。可見模型中包含6個未知數，想要對其進行求解，需要至少3 組不共線的對應特征點。通過拍攝標定裝置，可以得到20 組對應特征點。

使用RANSAC 算法，可以利用多組對應特征點擬合出最優的變換模型。RANSAC 算法通過抽取數據集中的隨機子集，并反復迭代多次來擬合最優模型，算法將輸入數據分為局內點和局外點，局內點即可以用模型擬合的數據，局外點為不能適應模型的數據，可能由過大的測量誤差所致。RANSAC 算法的運行步驟如下。

1）隨機抽取3 組不共線的對應特征點作為局內點，并以此擬合出仿射變換模型。

2）用得到的模型對其他數據進行測試，計算其他數據與模型的投影誤差，若誤差小于閾值，則將數據加入局內點，最后根據全部局內點計算模型的代價函數，如式（2）所示

3）重復前2 步的運算，如果得到的新模型的局內點數多于舊模型，或局內點數相等且代價函數值小于舊模型，則用當前模型替代舊模型。

4）重復進行多次迭代，得到的最終模型即為最優變換模型。

得到各距離對應的仿射變換矩陣后，將變換矩陣編制成表并存儲，在需要進行圖像配準時，可以以查表的方式得到仿射變換矩陣，從而實現紫外與可見光圖像的距離自適應實時配準。

2.2 電力設備實時圖像配準系統構建

2.2.1 系統架構

電力設備現場實時圖像配準系統的架構如圖3 所示，主要包括紫外可見雙光譜相機、激光測距儀傳感器等。

圖3 電力設備現場實時圖像配準系統架構

在電力設備放電檢測現場采集放電信號的紫外與可見光圖像，并用激光測距儀記錄拍攝距離，再根據拍攝距離選取對應的仿射變換矩陣，實現紫外與可見光圖像的配準、融合和顯示。

2.2.2 圖像配準與融合過程

得到激光測距儀傳感器記錄的拍攝距離后，通過查表的方式得到對應的仿射變換矩陣，實現紫外與可見光圖像的配準。圖像融合包括3 類，即像素級、特征級、決策級的融合[10]，紫外與可見光圖像的融合選擇像素級的融合，能最大程度上保留原始圖像中的細節信息。使用加權平均融合，即將紫外與可見光圖像直接進行像素加權處理，用M（x，y）、N（x，y）分別表示紫外與可見光原始圖像，F（x，y）表示融合后的圖像，則加權平均融合如式（3）所示

式中：（x，y）表示像素的坐標；a1，a2分別表示紫外與可見光圖像的權重系數。利用圖像預處理中進行二值化處理時得到的紫外與可見光圖像的閾值K1、K2進行融合。圖像融合的步驟如下。

1）當紫外圖像上的像素點M（x，y）的灰度值大于閾值K1時，表示這個像素點為目標點，則此時融合圖像為M（x，y）。

2）當M（x，y）的灰度值小于閾值K1時，對N（x，y）進行判斷。

3）如N（x，y）的灰度值小于閾值K2，則此時融合圖像為N（x，y）。

4）如N（x，y）的灰度值大于閾值K2，則此時融合圖像為a1M（x，y）+a2N（x，y），其中加權系數的選取需要人工進行調整，使融合的邊緣效果較好。

最后，在工控機上顯示融合后的圖像，實現電力設備局部放電的實時檢測。

3 實驗結果與分析

對在變電站采集到的隔離開關的2 個放電信號的圖像進行了配準與融合，圖像融合的結果如圖4 和圖5 所示。

圖4 隔離開關放電信號1 紫外與可見光圖像融合結果

圖5 隔離開關放電信號2 紫外與可見光圖像融合結果

由圖4 和圖5 可以看出，隔離開關放電信號的紫外與可見光圖像融合結果準確。本文方法可通過一次拍攝獲得固定距離的紫外與可見光圖像配準的仿射變換矩陣，并能夠根據拍攝距離選擇對應變換矩陣，實現距離自適應的圖像配準，且計算量小，運行速度快，實時性強。

4 結束語

本文提出了一種紫外與可見光圖像的距離自適應配準方法，通過構建紫外與可見光圖像配準參數標定系統，計算出不同拍攝距離的仿射變換矩陣，迅速且準確地得到紫外與可見光圖像之間的變換關系。再通過構建電力設備現場實時圖像配準系統，實現了現場圖像采集和實時圖像配準、融合與顯示，速度快，計算量小且融合結果準確，可以實現電力設備現場的實時放電檢測。