基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取方法及系统与流程

本申请涉及图像处理，尤其涉及一种基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取方法及系统。

背景技术：

1、无人机机载高光谱成像已广泛应用于集电线路绝缘子的巡检，机载高光谱成像仪对绝缘子推扫成像后得到含两维空间与一维波长的三维数据立方体，每个像素在上百个连续波段上都有反射率读数，既含空间形态又含光谱信息，较普通可见光成像更利于分辨绝缘子表面的污秽、老化与破损。为从中提取可供判别的特征，现有做法通常沿光谱维作主成分变换或波段选择以降低维数，再在降维结果上以传统梯度算子、边缘检测或单一尺度的滤波提取空间纹理，并把光谱信息与空间信息简单串联后送入分类器区分表面状态。

2、现有技术在提取绝缘子表面特征时存在若干不足。绝缘子釉面本身存在大量与缺陷无关的细密纹理与反光斑点，传统梯度算子和边缘检测无法区分梯度究竟来自真实缺陷边缘还是来自釉面纹理，二者被一并保留，判别时纹理被误当作缺陷；单一尺度的滤波只能匹配一种空间跨度，尺度偏小则伞裙整体轮廓和大面积污秽被割裂，尺度偏大则针尖状破损和细纹被抹平，难以同时兼顾粗细不一的多种缺陷；光谱特征与空间特征来自反射率域与梯度域，数值量级与物理意义互不相同，简单串联后数值大的一方压过另一方，判别被单纯的量级差异主导而非真实的状态差异。

3、上述纹理与缺陷梯度混杂的问题，要求提取环节能够依据梯度在邻域内的方向一致程度把结构从纹理中分离，而非只看梯度大小，由此引出如何构造一种对纹理与结构响应相反的度量以抑制釉面纹理、保留缺陷主体结构的技术问题；在此度量之上，由于绝缘子表面缺陷跨度从细纹到伞裙轮廓相差悬殊，单一尺度无法通吃，进而引出如何令同一度量在一组由小到大的空间范围内分别响应、得到由细到粗互补的多级结构表达的技术问题；有了多级结构表达之后，这些来自梯度域的多尺度结构信息仍须与来自反射率域的光谱信息合为一体方可判别，而两者量纲不一致直接拼接会失衡，由此进一步引出如何将多尺度结构信息与光谱信息统一到同一可比尺度、拼接为一条量纲自洽且两类信息均衡的本征空谱特征的技术问题。

技术实现思路

1、本申请提供了一种基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取方法及系统，解决了绝缘子高光谱特征提取中釉面纹理与缺陷结构混杂难分、单一尺度无法兼顾粗细缺陷、空谱信息量纲不一致直接拼接失衡的问题，提高了所提取本征空谱特征对绝缘子表面污秽、老化与破损状态的可区分性与判别准确性。

2、第一方面，本申请提供了一种基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取方法，所述基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取方法包括：

3、步骤s1：获取无人机机载采集的绝缘子高光谱图像，经黑白校正预处理后，沿光谱维对全部波段进行降维，获得由若干代表性特征图像构成的待处理空谱数据；

4、步骤s2：对每一代表性特征图像构建以结构与纹理相分离为约束的相对全变分能量函数，通过求解使窗口总变分与窗口固有变分之比最小的最优解，提取保留主体结构而抑制纹理与噪声的本征结构图像；调节所述相对全变分能量函数中的平滑参数与窗口尺度，得到反映不同尺度结构信息的多尺度本征结构图像；

5、步骤s3：沿光谱维将各代表性特征图像在各尺度下的本征结构图像逐像素堆叠，并与由待处理空谱数据在光谱维提取的光谱特征相融合，构建同时表征空间结构与光谱分布的本征空谱特征；

6、步骤s4：将所述本征空谱特征作为提取结果输出，用于绝缘子表面状态的检测。

7、第二方面，本申请提供了一种基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取系统，所述基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取系统包括：

8、降维模块，用于获取无人机机载采集的绝缘子高光谱图像，经黑白校正预处理后，沿光谱维对全部波段进行降维，获得由若干代表性特征图像构成的待处理空谱数据；

9、提取模块，用于对每一代表性特征图像构建以结构与纹理相分离为约束的相对全变分能量函数，通过求解使窗口总变分与窗口固有变分之比最小的最优解，提取保留主体结构而抑制纹理与噪声的本征结构图像；调节所述相对全变分能量函数中的平滑参数与窗口尺度，得到反映不同尺度结构信息的多尺度本征结构图像；

10、融合模块，用于沿光谱维将各代表性特征图像在各尺度下的本征结构图像逐像素堆叠，并与由待处理空谱数据在光谱维提取的光谱特征相融合，构建同时表征空间结构与光谱分布的本征空谱特征；

11、输出模块，用于将所述本征空谱特征作为提取结果输出，用于绝缘子表面状态的检测。

12、第三方面，提供了一种基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取设备执行上述的基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取方法。

13、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取方法。

14、本申请提供的技术方案中，在绝缘子高光谱表面状态检测这一具体领域取得了切实的有益效果。沿光谱维对经黑白校正的全部波段先行降维，得到若干彼此不相关、承载主要能量的代表性特征图像，把上百个高度冗余且相互放大噪声的原始波段压缩为少数几幅信息集中的图像，后续的结构提取只在这些代表性特征图像上进行，既避开了逐波段处理带来的冗余运算，也削弱了弱信号波段噪声对结构判别的干扰。对每一代表性特征图像构建以结构与纹理相分离为约束的相对全变分能量函数，通过求解窗口总变分与窗口固有变分之比最小的最优解来提取本征结构图像，这一技术特征的关键贡献在于把判别依据从梯度的大小转到梯度在邻域内的方向一致程度上，纹理区正负梯度相消使比值偏大而被抑制，缺陷边缘方向一致使比值偏小而被保留，故绝缘子釉面固有的细密纹理与反光斑点得以抹去，而污秽边界、老化区块与破损轮廓这些真实缺陷的主体结构被完整留下，从源头上化解了纹理与缺陷梯度混杂难分的困扰。

15、在此基础上调节相对全变分能量函数中的平滑参数与窗口尺度，得到反映不同尺度结构信息的多尺度本征结构图像，同一分离度量在由小到大的一组空间范围内分别响应，小尺度留住针尖状破损与细纹、大尺度勾出伞裙轮廓与大面积污秽，粗细不一的多种缺陷因而各得其所，弥补了单一尺度顾此失彼的缺陷。沿光谱维把各代表性特征图像在各尺度下的本征结构图像逐像素堆叠、再与光谱特征相融合构建本征空谱特征，使来自梯度域的多级结构信息与来自反射率域的光谱分布在同一像素上并置为一体，空间形态与光谱指纹相互印证，避免了两类信息量级悬殊直接拼接而彼此压制的失衡。就这一具体应用而言，相对全变分度量的方向敏感特性恰好契合绝缘子釉面纹理密而缺陷疏的成像特点，多尺度与空谱融合的配合又贴合缺陷跨度悬殊、状态种类多样的巡检需求，正是这些算法特征与绝缘子表面状态检测场景的适配，共同支撑起本申请对污秽、老化与破损的可区分性与判别可靠性。

1.一种基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取方法，其特征在于，所述步骤s1，包括：

3.根据权利要求1所述的基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取方法，其特征在于，所述步骤s2中，所述相对全变分能量函数由数据保真项与相对全变分正则项加权构成；

4.根据权利要求3所述的基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取方法，其特征在于，所述窗口总变分与所述窗口固有变分均在以当前像素为中心的高斯窗口内计算，高斯窗口的空间尺度决定所提取结构的粗细；

5.根据权利要求1所述的基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取方法，其特征在于，所述步骤s3中：

6.根据权利要求1所述的基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取方法，其特征在于，所述步骤s1中选取的代表性特征图像的数量为八，所述步骤s2中多尺度本征结构图像的尺度数量为四。

7.根据权利要求1所述的基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取方法，其特征在于，所述步骤s4，包括：

8.一种基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取系统，其特征在于，用于实现如权利要求1-7中任一项所述的基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取方法，所述基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取系统包括：

9.一种基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器运行时使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的基于相对全变分的多尺度本征空谱特征提取方法。