(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211159863.4 (22)申请日 2022.09.22 (71)申请人 国家电网有限公司 地址 100000 北京市西城区西长安 街86号 申请人 国网河北省电力有限公司石家庄供 电分公司 (72)发明人 张颖　王丽华　张益辉　吴灏　 傅伯雄　董璇　李炀　苏克　 (74)专利代理 机构 石家庄新世纪专利商标事务 所有限公司 1310 0 专利代理师 张晓佩 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06V 10/25(2022.01)G06V 10/26(2022.01) (54)发明名称 一种保护压 板图像预处 理算法 (57)摘要 本发明提供一种保护压板图像预处理算法， 结合多层次融合边缘增强算法， 基于双色彩空间 与光照补偿的阴影去除算法和基于形变程度曲 面的图像校正算法进行处理； 基于形变程度曲面 的图像校正算法提出了反映图片畸变情况的压 板形变程度曲面， 由于不同拍摄角度造成的畸变 情况， 并自适应地实现对畸变的校正， 通过将各 压板ROI图像校正至相同平面及角度， 提高后续 批处理的可操作性和准确度。 本发 明层次融合边 缘增强算法和基于形变程度曲面的图像校正算 法共同实现了对保护压板图像的预处理操作， 消 除了由于拍摄产生的图像畸变对压板个体差异 的影响， 为后续批处 理操作奠定 了基础。 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 CN 115511823 A 2022.12.23 CN 115511823 A 1.一种保护 压板图像预处理算法， 其特征在于， 结合多层次融合边缘增强算法、 基于双 色彩空间与光照补偿的阴影去除算法和基于形变程度曲面的图像校正算法三部分组成的 保护压板图像预处理算法， 在后续批处理之前 的图像预处理操作； 多层次融合边缘增强算 法从图像的不同色彩层次空间出发， 采用不同边缘增强方法对其分别进 行边缘增强后再融 合， 提高了压板ROI区域与背景部分的对比度， 有利于实现后续的检测分割操作； 基于双色 彩空间与光照补偿的阴影去除算法， 使用HSV和RGB双色彩空间实现了对阴影的自动检测， 并采用光照补偿方法最大程度地还原了图像的原始特征， 完成了阴影的去除； 基于形变程 度曲面的图像校正算法提出了反映图片畸变情况的压板形变程度曲面， 由于不同拍摄角度 造成的畸变情况， 并自适应地 实现对畸变的校正， 通过将各压板ROI图像校正至相同平 面及 角度， 提高后续批处 理的可操作性和准确度。 2.根据权利要求1所述的一种保护压板图像预处理算法， 其特征在于， 多层次融合边缘 增强算法为： 选择一张图片， 分别将其转化为HSV模式图像和灰度图， 再在两个层面进行边 缘增强处理； 在HSV模式中， 对亮度分量进行直方图均衡化增强图像对比度， 接着再对均衡 化后的亮度图进行高斯 ‑拉普拉斯变换锐化处理， 增强边缘， 得到处理后的亮度分量再与原 本的饱和度以及色调分量叠加得到HSV模式下增强后的第一图像； 在灰度图层面， 分别进 行 了canny算子边缘提取， 然后叠加到灰度图以及在灰度图中针对灰色开关的对比度拉伸变 换， 二者叠加到一起， 得到第二图像， 将 两个图像 分别还原到RGB模式之后进 行图像融合， 最 终得到输出的边 缘增强后的图像。 3.根据权利要求2所述的一种保护压板图像预处理算法， 其特征在于， 基于形变程度曲 面的图像校正 算法进行 预处理包括以下步骤： 在边缘增强和阴影去除的基础上， 利用Faster ‑RCNN目标检测网络将图像中所有的压 板ROI进行提取， 对于各ROI区域图像进 行单独的图像处理操作； 结合canny边缘检测算法和 连通域检测算法， 提取各ROI图像中面积最大的连通域， 并根据其四周距离最近的边缘对其 进行填充或部分去除以实现对保护压 板的分割。 4.根据权利要求3所述的一种保护压板图像预处理算法， 其特征在于， 基于双色彩空间 与光照补偿的阴影去除方法共分为阴影 检测和阴影区域恢复两 部分， 其具体步骤如下： A.基于RGB、 HSV双色彩空间的阴影 检测 首先将保护压板图像转换至HSV色彩空间， 得到各像素点的色调、 饱和度和明度值， 并 提出类阴影系数LS来综合评估像素点对应的饱和度和明度值， LS计算公式如下： LS＝eV+e‑S 其中， V， S分别代表图像HSV色彩空间中的明度和饱和度； 类阴影系数LS与像素对应的 明度正相关， 与饱和度负相关， 即亮度越低、 饱和度越高的区域对应的类阴影系数越高， 被 认为是阴影区域的概 率也最大， 这与人眼观察到的阴影特 征一致； 计算得到保护压板 图像中所有像素的LS值， 并利用统计方法计算其核密度曲线， 取核 密度曲线图中最大波峰后的第一个波谷位置对应的LS值大小作为阈值， 由该阈值将阴影部 分的预选区域R1与其他部分分割开来； 将图像转换至RGB色彩空间， 由于阴影部分颜色较暗， 在R通道中与其他部分的对比度 相对其他两个通道更高； 提取R通道的灰度图像， 并结合最大类间方差法将图像按照灰度大 小分为两部分， 其中灰度较小的部分为RGB色彩空间提取的阴影预选区域R2； 取R1和R2的交权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115511823 A 2集R作为最终检测到的阴影区域； B.基于光照补偿的阴影去除算法 由于在真实拍摄场景中， 照明产生的阴影存在渐变的情况， 采用光照补偿的方法实现 对阴影部分的自适应填充， 以最大程度地还原 原始图像的特 征； 彩色图像的RGB值满足 公式： Ix＝LxRx 其中Ix为像素点x的RGB值， Lx代表像素点x的光照， Rx为像素点x的表面反射率； 除由于 遮挡产生的阴影部份外， 图像中的像素点光照来自于光源的直接光照Ld和环境的反射光照 Lr,因此， 可 得到如下公式： Lx＝aLd+Lr Ix＝(aLd+Lr)Rx 其中a为直射光在图像对应区域的折减系数， 阴影部分对应的a值为0， 而全影区域对应 的a值为1； 将上式改写可 得： 其中， Is表示阴影部分的像素， 其对应a值为0， Io为除阴影区域外的其他部分； 对于阴影 区域的某个特定的像素点x， 其阴影填充后的RGB 值 与填充前的RGB 值 之间的关系满 足： 根据上式可将阴影区域S的每个像素值根据对应的光照补偿关系进行恢复， 实现对阴 影的去除； 通过光照补偿方法实现对阴影部分的去除后， 阴影区域的边缘通常会受检测准确性的 影响而产生过渡不自然的情况， 为提高图像阴影去除的准确 性， 最大程度地复原图像的原 始信息本项目在阴影去除后对阴影区域的边缘区域进行了平滑操作， 并按照与边缘的距 离， 自适应地赋予对应权值， 权值公式如下： 其中， d当前像素距离实际边缘的距离， dmax和dmin分别是边缘区域中与实际边缘的最大 和最小距离 。 5.根据权利要求4所述的一种保护压板图像预处理算法， 其特征在于， 依次计算各ROI 图像中分割得到的保护压板面积， 以行、 列为单位绘制压板面积 变化曲线， 各曲线按照所在 行列的位置进行排列， 组成压板形变程度曲面； 压板形变程度曲面的形状反映了图片各部 分的畸变情况， 其最大值点Omax代表离所拍摄相机最近的位置， 从Omax点出发依次向外， 计算 各压板面积点与其八邻域点的差值， 计算得到第一个差值极小值点停止； 计算所得 的极小 值点对应着受畸变 影响程度最小的压 板ROI， 取 该ROI作为校正的模板 。 6.根据权利要求5所述的一种保护压板图像预处理算法， 其特征在于， 边缘区域为边缘 部分利用5 *5的核进行膨胀后得到的区域；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115511823 A 3