复杂背景下电力线自动提取算法

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。