无人机图像下高效输电线检测方法：基于自适应阈值与空间分析

在当前无人机广泛应用于输电线巡检的时代，针对如何高效、准确地从无人机拍摄的海量图像中识别和定位输电线，本研究提出了一个创新的基于无人机图像的输电线检测方法。该方法的核心步骤包括： 1. 边缘检测：首先，利用Otsu算法优化Canny边缘检测算法。Otsu算法是一种自适应阈值选择方法，能自动找到最佳的二值化阈值，以区分图像中的输电线和其他背景，提高边缘检测的精度。 2. 二值图像处理：经过Canny边缘检测后，对得到的二值图像进行数学形态学操作，如膨胀和腐蚀等，以去除噪声和填充断裂的部分，使边缘更加连续。 3. 直线段检测：采用改进的分式查表Hough变换技术。传统的Hough变换可能会因为参数设置不当而漏检或误检直线，而分式查表法则提高了查找过程的效率，减少了计算复杂度，有助于准确检测出输电线的直线段。 4. 线-线空间信息分析：最后，通过分析检测出的直线段之间的空间关系，如角度、距离等，设计了一种线-线空间信息分析策略，对疑似输电线的直线段进行筛选和拟合，进一步提高检测的准确性。 这项研究的实验结果显示，通过将上述方法整合到无人机图像处理流程中，可以显著提高输电线检测的精度和效率。相比于传统方法，本文提出的检测方法能够在复杂的环境条件下，如不同光照、天气条件和输电线的多种形态下，更有效地识别和定位输电线，为输电线路的维护和故障诊断提供了有力支持。 总结起来，这项工作主要贡献在于结合了自适应阈值选择、精确的边缘检测、高效的直线检测算法以及空间信息分析，形成了一种适用于无人机输电线检测的综合解决方案。这种方法的应用前景广阔，对于提升电力设施维护的智能化水平具有重要意义。