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申请/专利权人：山东华尚电气有限公司

摘要：本发明涉及图像去噪增强技术领域，具体涉及一种基于视觉的变压器绕组状态检测方法，包括，获取变压器绕组红外热图像的灰度图像，基于像素点的灰度值变化和连通性特征，将灰度图像中的像素点分类为平坦像素点和非平坦像素点；构建不同类别的高斯加权模板，利用不同类别的高斯加权模板对灰度图像中对应类别的像素点进行去噪处理，获得去噪处理后的绕组灰度图像；根据去噪处理后的绕组灰度图像，判断待检测变压器绕组状态是否为异常状态。本发明通过自适应加权规则的高斯核对图像进行高斯去噪处理，有利于获得质量更高的红外图像，进一步提升变压器绕组状态检测结果的准确性，主要应用于电力设备状态检测领域。

主权项：1.一种基于视觉的变压器绕组状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检测变压器绕组的红外热图像对应的绕组灰度图像；根据绕组灰度图像中每个像素点的梯度值确定像素点类别判定值；基于所述像素点类别判定值将绕组灰度图像中的像素点分类为平坦像素点和非平坦像素点；根据各个非平坦像素点的灰度值获得各个非平坦连通域；根据各个非平坦连通域内每个非平坦像素点的位置，确定每个非平坦像素点为边缘像素点的概率；以任一非平坦像素点为中心点，根据预设第一尺寸内所有像素点的灰度值和为边缘像素点的概率，确定非平坦像素点对应的自适应高斯加权模板；以任一平坦像素点为中心点，根据预设第二尺寸内所有像素点的灰度值，确定平坦像素点对应的常规高斯加权模板；其中，所述预设第二尺寸大于所述预设第一尺寸；利用不同类别的高斯加权模板对绕组灰度图像中对应类别的像素点进行高斯滤波去噪处理，获得去噪处理后的绕组灰度图像；根据去噪处理后的绕组灰度图像，判断待检测变压器绕组状态是否为异常状态；根据各个非平坦连通域内每个非平坦像素点的位置，确定每个非平坦像素点为边缘像素点的概率，包括：对于任意一个非平坦连通域，根据非平坦连通域内每个非平坦像素点的位置，确定非平坦连通域内任意两个非平坦像素点之间的距离，选取出非平坦连通域对应的最大距离；对非平坦连通域对应的最大距离进行归一化处理，将归一化处理后的最大距离确定为对应非平坦连通域内每个非平坦像素点为边缘像素点的概率；根据预设第一尺寸内所有像素点的灰度值和为边缘像素点的概率，确定非平坦像素点对应的自适应高斯加权模板，包括：根据预设第一尺寸内所有像素点的灰度值，计算各个邻域像素点与中心像素点之间的灰度差值的绝对值；对邻域像素点与中心像素点之间的灰度差值的绝对值进行归一化处理，将归一化处理后的数值确定为对应的邻域像素点的特征差异指标；根据每个邻域像素点的特征差异指标和为边缘像素点的概率，确定非平坦像素点对应的自适应高斯加权模板；根据每个邻域像素点的特征差异指标和为边缘像素点的概率，确定非平坦像素点对应的自适应高斯加权模板，包括：对于任意一个邻域像素点，将所有邻域像素点的特征差异指标的累加和与超参数相加后的数值确定为比值的分母，将对应的邻域像素点的特征差异指标和为边缘像素点的概率的乘积确定为比值的分子，将比值与预设比值的乘积确定为对应的邻域像素点的权重，从而获得各个邻域像素点的权重；将预设第一尺寸内各个邻域像素点的权重构成的加权模板确定为自适应高斯加权模板；其中，所述超参数为正实数。

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