结合聚合通道和复频域特征的防震锤检测算法

作者：张东; 邱翔; 曹成功; 朱劲波

来源：计算机技术与发展, 2020, 30(03): 147-151.

• 聚合通道特征
• 图像分解
• 复频域特征
• 特征融合
• Adaboost分类器

为了解决目前输电线路防震锤的检测采用数字图像处理的方法时,受到复杂背景的影响,导致防震锤检测精度偏低的问题,提出一种结合多尺度聚合通道特征(ACF)和复频域特征在图像复杂背景下防震锤的检测算法。首先,引入聚合通道特征,分别提取图像颜色特征、梯度幅值和梯度方向直方图特征金字塔,构建多尺度ACF;同时,使用多方向对偶树复小波变换(M-DTCWT)对图像进行多尺度多方向复频域变换,在分解得到的低频子带图像中提取图像的形状特征和纹理特征;然后,使用Relief-F算法将得到的ACF特征和复频域特征进行加权融合;最后,采用Adaboost分类器和非极大值抑制算法(NMS)实现图像中防震锤的检测。实验结果表明,该算法与传统提取图像的单特征识别方法相比,提高了在复杂背景下对防震锤检测的精度。

• 单位
  安徽大学; 国网安徽省电力有限公司; 电子信息工程学院