论文摘要
为从具有复杂背景的无人机航拍图像中准确完整地提取电力线,提出了一种结合改进Ratio算子和改进Hough变换的电力线提取新方法,命名为基于比率算子聚类和霍夫变换编组的方法（ratio-basedclusteringand hough-basedgrouping,RCHG）。首先采用Ratio算子进行电力线边缘检测,在综合考虑电力线连续性和噪声抑制能力的理念下,给出了线特征检测阈值的参考范围。然后,对边缘图像进行四连通聚类分析,消除大部分背景噪声。最后,采用Hough变换提取电力线,进一步设计直线段聚类算法,对提取结果进行直线编组并进行最小二乘拟合处理,以解决电力线断裂和重叠的问题。实验结果表明,相比传统Ratio算子结合Hough变换的方法及Line Segment Detector（LSD）算法,所提方法具有更好的抗噪性能和更高的电力线提取精度,能从具有复杂背景的无人机航拍图像中准确完整地提取出电力线,有较高的工程应用价值。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵乐,王先培,代荡荡,龙嘉川,田猛,朱国威
关键词: 电力线检测与提取,算子,四连通聚类分析,变换,直线编组
来源: 高电压技术 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 武汉大学电子信息学院
基金: 国家自然科学基金(50677047),湖北省科技支撑计划(2015BCE074)~~
分类号: TM76;TP391.41
DOI: 10.13336/j.1003-6520.hve.20180913001
页码: 218-227
总页数: 10
文件大小: 7666K
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标签：电力线检测与提取论文; 算子论文; 四连通聚类分析论文; 变换论文; 直线编组论文;