CN110689493A - 一种放电通道的纹影图片的处理方法、装置和设备 - Google Patents

一种放电通道的纹影图片的处理方法、装置和设备 Download PDF

Info

Publication number
CN110689493A
CN110689493A CN201910893878.5A CN201910893878A CN110689493A CN 110689493 A CN110689493 A CN 110689493A CN 201910893878 A CN201910893878 A CN 201910893878A CN 110689493 A CN110689493 A CN 110689493A
Authority
CN
China
Prior art keywords
discharge channel
gas
refractive index
schlieren
processing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910893878.5A
Other languages
English (en)
Inventor
刘磊
赵贤根
李斌
项阳
唐力
李敏
厉天威
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
CSG Electric Power Research Institute
Research Institute of Southern Power Grid Co Ltd
Original Assignee
Research Institute of Southern Power Grid Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Research Institute of Southern Power Grid Co Ltd filed Critical Research Institute of Southern Power Grid Co Ltd
Priority to CN201910893878.5A priority Critical patent/CN110689493A/zh
Publication of CN110689493A publication Critical patent/CN110689493A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/12—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing
    • G01R31/1218—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing using optical methods; using charged particle, e.g. electron, beams or X-rays
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/12—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing
    • G01R31/1227—Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing of components, parts or materials
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明公开了一种放电通道的纹影图片的处理方法，包括：获取所述放电通道的纹影图片；通过二维自适应维纳滤波对所述纹影图片的噪声进行处理；根据所述放电通道的横截面的像素点的光线偏折角，采用Abel逆变换得到所述放电通道的气体折射率分布；根据所述气体折射率分布，计算所述放电通道的气体密度；根据所述气体密度，计算所述放电通道的温度分布；其中，所述温度分布与所述气体密度呈负相关。本发明还公开了一种放电通道的纹影图片的处理装置和设备，实施本发明，通过对放电通道的纹理图片进行处理，更精准简便地计算放电通道的温度分布特性，为分析远离电极表面的放电通道的绝缘恢复过程提供了研究基础。

Description

一种放电通道的纹影图片的处理方法、装置和设备
技术领域
本发明涉及电力系统输电技术领域，尤其涉及一种放电通道的纹影图片的处理方法、装置和设备。
背景技术
空气是电力系统输变电设备的最主要绝缘介质，当系统出现故障或遭受雷击时，产生的过电压会导致空气间隙放电。在放电通道的绝缘未恢复时，若再次施加过电压，新的放电会沿着已有的放电通道发生，极大地降低空气间隙的绝缘水平。放电停止(间隙耐受或间隙击穿)之后，放电通道发光极其微弱甚至不发光，普通的光学观测手段无法获取该阶段的放电通道特性，导致现有技术中针对放电停止后放电通道的演化过程研究较少。为了进一步提高系统的安全运行能力和加深对长间隙放电过程的理解，长空气间隙绝缘恢复过程的研究至关重要。
在现有技术中，通过纹影系统观测了放电停止后通道的演化过程。在实施本发明的过程中，发明人发现，在研究远离电极表面的放电通道的绝缘恢复过程中，根据纹影系统获得的远离电极的放电通道的纹影图片只能反映放电通道的灰度值变化，缺乏对获得的纹影图片进行进一步的处理，无法获得放电通道的径向温度分布特性，导致详细分析放电通道的消散过程受到阻碍。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种放电通道的纹影图片的处理方法、装置和设备，其通过对放电通道的纹理图片进行处理，更精准简便地计算放电通道的温度分布特性，为分析远离电极表面的放电通道的绝缘恢复过程提供了研究基础。
为实现上述目的，本发明实施例提供了一种放电通道的纹影图片的处理方法，包括：
获取所述放电通道的纹影图片；
通过二维自适应维纳滤波对所述纹影图片的噪声进行处理；
根据所述放电通道的横截面的像素点的光线偏折角，采用Abel逆变换得到所述放电通道的气体折射率分布；
根据所述气体折射率分布，计算所述放电通道的气体密度；
根据所述气体密度，计算所述放电通道的温度分布；其中，所述温度分布与所述气体密度呈负相关。
作为上述方案的改进，所述根据所述放电通道的横截面的像素点的光线偏折角，采用Abel逆变换得到所述放电通道的气体折射率分布，包括：
获取所述放电通道的横截面的每一所述像素点的光线偏折角；
以每一所述像素点作为采样点，将相邻的两个所述采样点划分为一个采样区间；
根据所述光线偏折角，针对每一所述采样区间构建三次多项式；
通过Abel逆变换，将每一所述三次多项式的变换结果相加得到所述放电通道的气体折射率参数值；
根据所述气体折射率参数值，计算得到所述放电通道的气体折射率分布。
作为上述方案的改进，所述根据所述光线偏折角，针对每一所述采样区间构建三次多项式，具体为：
通过αi(y)＝Ai+Biy+Ciy2+Diy3构建所述三次多项式；
根据函数连续性和边界条件，计算得到所述三次多项式为
Figure BDA0002209626340000021
i∈[1,N]且i的取值满足yi>r；其中，αi(y)为第i个采样点的光线偏折角；yi为第i个采样点的径向坐标；h＝yi+1-yi；Mi为节点yi处αi(y)的二阶导数；N为所述纹影照片的所述像素点的数量，N>1；r为所述放电通道的半径；所述径向坐标表示每一所述采样点与所述放电通道的轴对称中心的距离。
作为上述方案的改进，所述将每一所述三次多项式进行Abel逆变换，将变换结果相加得到所述放电通道的气体折射率参数值，满足公式:
Figure BDA0002209626340000031
其中，
Figure BDA0002209626340000032
δ(r)为所述放电通道的气体折射参数值；r为所述放电通道的半径。
作为上述方案的改进，所述根据所述放电通道的气体折射率参数值计算得到所述放电通道的气体折射率分布，满足公式：
n(r)＝δ(r)·n0+n0；
其中，n(r)为所述放电通道的气体折射率分布；n0为周围环境空气的折射率。
作为上述方案的改进，所述根据所述气体折射率分布，计算所述放电通道的气体密度，满足公式：
Figure BDA0002209626340000033
其中，N(r)为所述放电通道的气体密度；Namb为周围环境的空气密度。
作为上述方案的改进，所述根据所述气体密度，计算所述放电通道的温度分布，满足公式：
Figure BDA0002209626340000041
其中，T(r)为所述放电通道的温度分布；Tamb为室内温度。
作为上述方案的改进，在所述通过二维自适应维纳滤波对所述纹影图片的噪声进行处理之后，还包括：
根据所述放电通道的光线偏折角，采用线性拟合法确定所述放电通道的轴对称中心点；
根据所述轴对称中心点的坐标，修正每一所述采样点的径向坐标；其中，所述径向坐标表示每一所述采样点与所述放电通道的轴对称中心的距离。
本发明实施例还一种放电通道的纹影图片的处理装置，包括图片获取模块、噪声处理模块、第一计算模块、第二计算模块和第三计算模块；
所述图片获取模块，用于获取所述放电通道的纹影图片；
所述噪声处理模块，用于通过二维自适应维纳滤波对所述纹影图片的噪声进行处理；
所述第一计算模块，用于根据所述放电通道的横截面的像素点的光线偏折角，采用Abel逆变换得到所述放电通道的气体折射率分布；
所述第二计算模块，用于根据所述气体折射率分布，计算所述放电通道的气体密度；
所述第三计算模块，用于根据所述气体密度，计算所述放电通道的温度分布；其中，所述温度分布与所述气体密度呈负相关。
本发明实施例还提供了一种放电通道的纹影图片的处理设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上任意一项所述的放电通道的纹影图片的处理方法。
与现有技术相比，本发明公开的一种放电通道的纹影图片的处理方法、装置和设备，其能获取放电通道的纹影图片，并对纹影图片进行噪声处理，通过纹影图片的光线偏折角，计算放电通道的气体折射率分布，进而得到放电通道的气体密度和温度分布。通过对放电通道的纹理图片进行处理，更精准简便地计算放电通道的温度分布特性，为分析远离电极表面的放电通道的绝缘恢复过程提供了研究基础。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种放电通道的纹影图片的处理方法的流程示意图；
图2是本发明实施例一提供的一种气体折射率分布的计算方法的流程示意图；
图3是本发明实施例二提供的一种放电通道的纹影图片的处理装置的结构示意图；
图4是本发明实施例三提供的一种放电通道的纹影图片的处理设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
参见图1，是本发明实施例一提供的一种放电通道的纹影图片的处理方法的流程示意图。本发明实施例一提供的一种放电通道的纹影图片的处理方法通过步骤S11至S15执行。
S11、获取所述放电通道的纹影图片。
根据预先构建的定量纹影系统，建立适用于长空气间隙放电通道的绝缘恢复特性观测的实验平台，实现对放电通道的纹影图片的测量。在放电之前，也即测试区无扰动时，拍摄若干所述放电通道的纹影图片，获取所述纹影图片。
S12、通过二维自适应维纳滤波对所述纹影图片的噪声进行处理。
通过在每一所述纹影图片的放电电极下方选择同一区域，计算所述区域的像素点灰度值的方差，将所述灰度值方差取平均，判断所述纹影图片中是否含有高斯噪声。若所述纹影图片含有大量的高斯噪声，为了降低噪声对图片处理结果的影响，采用二维自适应维纳滤波对纹影图片的噪声进行处理。
S13、根据所述放电通道的横截面的像素点的光线偏折角，采用Abel逆变换得到所述放电通道的气体折射率分布。
参见图2，是本发明实施例一提供的一种气体折射率分布的计算方法的流程示意图。所述根据所述放电通道的横截面的像素点的光线偏折角，采用Abel逆变换得到所述放电通道的气体折射率分布，通过步骤S131至S135执行：
S131、获取所述放电通道的横截面的每一所述像素点的光线偏折角；
S132、以每一所述像素点作为采样点，将相邻的两个所述采样点划分为一个采样区间；
S133、根据所述光线偏折角，针对每一所述采样区间构建三次多项式；
S134、通过Abel逆变换，将每一所述三次多项式的变换结果相加得到所述放电通道的气体折射率参数值；
S135、根据所述气体折射率参数值，计算得到所述放电通道的气体折射率分布。
具体地，选择放电通道的某一横截面，计算得到该横截面的每一像素点对应的光线偏折角。采用数值计算方法，以每一所述像素点作为采样点(yi,αi)，其中，yi为第i个采样点的径向坐标，αi为第i个采样点的光线偏折角；i∈[1,N]，N为所述纹影照片的所述像素点的数量，N>1；将相邻两个采样点划分为一个采样区间，得到N-1个采样区间[yi,yi+1]，在每个采样区间内，根据所述放电通道的光线偏折角，构造三次多项式，并作Abel逆变换，将变换结果相加得到所述放电通道的气体折射率参数值。
优选地，通过αi(y)＝Ai+Biy+Ciy2+Diy3构建所述三次多项式；
根据函数连续性和边界条件，计算得到所述三次多项式为
Figure BDA0002209626340000071
i∈[1,N]且i的取值满足yi>r；其中，αi(y)为第i个采样点的光线偏折角；yi为第i个采样点的径向坐标；h＝yi+1-yi；Mi为节点yi处αi(y)的二阶导数；N为所述纹影照片的所述像素点的数量，N>1；r为所述放电通道的半径；所述径向坐标表示每一所述采样点与所述放电通道的轴对称中心的距离。
进一步地，将每一所述三次多项式进行Abel逆变换，将变换结果相加得到所述放电通道的气体折射率参数值δ(r)，满足公式:
Figure BDA0002209626340000072
其中，
Figure BDA0002209626340000073
δ(r)为所述放电通道的气体折射参数值；r为所述放电通道的半径。
根据所述放电通道的气体折射率参数值δ(r)计算得到所述放电通道的气体折射率分布n(r)，满足公式：
n(r)＝δ(r)·n0+n0；
其中，n(r)为所述放电通道的气体折射率分布；n0为周围环境空气的折射率，约为1.00029。
S14、根据所述气体折射率分布，计算所述放电通道的气体密度。
在放电通道中，气体部分电离，电子和重粒子(气体原子和分子)都会对折射率分布n(r)有所影响。气体折射率与粒子浓度的关系满足公式n(r)-1＝γheavyNheavy(r)-γeNe(r)，由于先导放电通道中电子密度(1013～1014cm-3)远小于气体分子和原子的密度(1018cm-3)，因此电子对气体折射率的影响可以忽略。
因此，所述放电通道的气体密度满足公式：
Figure BDA0002209626340000081
其中，N(r)为所述放电通道的气体密度；Namb为周围环境的空气密度。
S15、根据所述气体密度，计算所述放电通道的温度分布；其中，所述温度分布与所述气体密度呈负相关。
具体地，所述放电通道的温度分布满足公式：
Figure BDA0002209626340000082
其中，T(r)为所述放电通道的温度分布；Tamb为室内温度。
作为优选，在步骤S12，即通过二维自适应维纳滤波对所述纹影图片的噪声进行处理之后，还包括步骤S16和S17：
S16、根据所述放电通道的光线偏折角，采用线性拟合法确定所述放电通道的轴对称中心点；
S17、根据所述轴对称中心点的坐标，修正每一所述采样点的径向坐标；其中，所述径向坐标表示每一所述采样点与所述放电通道的轴对称中心的距离。
采样点的横坐标为径向位置，即采样点离放电通道轴对称中心的距离。采样点的横坐标对数值计算方法的结果影响较大，因此需要合理确定放电通道的轴对称中心。
具体地，选择放电通道的某一横截面，计算该横截面的各像素点对应的光线偏折角，得到光线偏折角特性曲线。结果表明放电通道近似为圆柱体，且所述放电通道的气体密度呈轴对称分布，则光线通过放电通道时，经过轴线的光线偏折角将为0。采用线性拟合的方法定义放电通道的轴对称中心点O，将光线偏折角特性曲线与光线偏折角为0的直线的交点设置为电通道的轴对称中心点0,并将其余每一采样点的径向坐标根据放电通道的轴对称中心点O的坐标进行修正。
本发明实施例一提供的一种放电通道的纹影图片的处理方法，其能获取放电通道的纹影图片，并对纹影图片进行噪声处理。通过获取纹影图片的光线偏折角，计算放电通道的气体折射率分布，进而得到放电通道的气体密度和温度分布。通过对放电通道的纹理图片进行处理，更精准简便地计算放电通道的温度分布特性，为分析远离电极表面的放电通道的绝缘恢复过程提供了研究基础。
实施例二
参见图3，是本发明实施例二提供的一种放电通道的纹影图片的处理装置的结构示意图。本发明实施例提供的一种放电通道的纹影图片的处理装置20，包括图片获取模块21、噪声处理模块22、第一计算模块23、第二计算模块24和第三计算模块25；
所述图片获取模块21，用于获取所述放电通道的纹影图片；
所述噪声处理模块22，用于通过二维自适应维纳滤波对所述纹影图片的噪声进行处理；
所述第一计算模块23，用于根据所述放电通道的横截面的像素点的光线偏折角，采用Abel逆变换得到所述放电通道的气体折射率分布；
所述第二计算模块24，用于根据所述气体折射率分布，计算所述放电通道的气体密度；
所述第三计算模块25，用于根据所述气体密度，计算所述放电通道的温度分布；其中，所述温度分布与所述气体密度呈负相关。
需要说明的是，本发明实施例提供的一种放电通道的纹影图片的处理装置用于执行上述实施例一的一种放电通道的纹影图片的处理方法的所有流程步骤，两者的工作原理和有益效果一一对应，因而不再赘述。
本发明实施例二提供的一种放电通道的纹影图片的处理装置，其能通过图片获取模块获取放电通道的纹影图片，噪声处理模块对纹影图片进行噪声处理。通过获取纹影图片的光线偏折角，由计算模块计算放电通道的气体折射率分布，进而得到放电通道的气体密度和温度分布。通过对放电通道的纹理图片进行处理，更精准简便地计算放电通道的温度分布特性，为分析远离电极表面的放电通道的绝缘恢复过程提供了研究基础。
实施例三
参见图4，是本发明实施例提供的一种放电通道的纹影图片的处理设备30，包括处理器31、存储器32以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，例如计算放电通道的气体折射率分布等。所述处理器31执行所述计算机程序，实现上述计算放电通道的气体折射率分布实施例中的步骤，例如实施例一所示的步骤S131～S135。或者，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如实施例二所述的放电通道的纹影图片的处理装置等。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块，所述一个或者多个模块被存储在所述存储器32中，并由所述处理器31执行，以完成本发明。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述放电通道的纹影图片的处理设备30中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成图片获取模块21、噪声处理模块22、第一计算模块23、第二计算模块24和第三计算模块25；其中，
所述图片获取模块21，用于获取所述放电通道的纹影图片；
所述噪声处理模块22，用于通过二维自适应维纳滤波对所述纹影图片的噪声进行处理；
所述第一计算模块23，用于根据所述放电通道的横截面的像素点的光线偏折角，采用Abel逆变换得到所述放电通道的气体折射率分布；
所述第二计算模块24，用于根据所述气体折射率分布，计算所述放电通道的气体密度；
所述第三计算模块25，用于根据所述气体密度，计算所述放电通道的温度分布；其中，所述温度分布与所述气体密度呈负相关。
所述放电通道的纹影图片的处理设备30可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算装置。所述放电通道的纹影图片的处理设备30可包括，但不仅限于，处理器31、存储器32。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是放电通道的纹影图片的处理设备30的示例，并不构成对放电通道的纹影图片的处理设备30的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述放电通道的纹影图片的处理设备30还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器31可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器31是所述放电通道的纹影图片的处理设备30的控制中心，利用各种接口和线路连接整个放电通道的纹影图片的处理设备30的各个部分。
所述存储器32可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述放电通道的纹影图片的处理设备30的各种功能。所述存储器32可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器32可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中，所述放电通道的纹影图片的处理设备30集成的模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
需说明的是，以上所描述的放电通道的纹影图片的处理设备实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种放电通道的纹影图片的处理方法，其特征在于，包括：
获取所述放电通道的纹影图片；
通过二维自适应维纳滤波对所述纹影图片的噪声进行处理；
根据所述放电通道的横截面的像素点的光线偏折角，采用Abel逆变换得到所述放电通道的气体折射率分布；
根据所述气体折射率分布，计算所述放电通道的气体密度；
根据所述气体密度，计算所述放电通道的温度分布；其中，所述温度分布与所述气体密度呈负相关。
2.如权利要求1所述的放电通道的纹影图片的处理方法，其特征在于，所述根据所述放电通道的横截面的像素点的光线偏折角，采用Abel逆变换得到所述放电通道的气体折射率分布，包括：
获取所述放电通道的横截面的每一所述像素点的光线偏折角；
以每一所述像素点作为采样点，将相邻的两个所述采样点划分为一个采样区间；
根据所述光线偏折角，针对每一所述采样区间构建三次多项式；
通过Abel逆变换，将每一所述三次多项式的变换结果相加得到所述放电通道的气体折射率参数值；
根据所述气体折射率参数值，计算得到所述放电通道的气体折射率分布。
3.如权利要求2所述的放电通道的纹影图片的处理方法，其特征在于，所述根据所述光线偏折角，针对每一所述采样区间构建三次多项式，具体为：
通过αi(y)＝Ai+Biy+Ciy2+Diy3构建所述三次多项式；
根据函数连续性和边界条件，计算得到所述三次多项式为i∈[1,N]且i的取值满足yi>r；其中，αi(y)为第i个采样点的光线偏折角；yi为第i个采样点的径向坐标；h＝yi+1-yi；Mi为节点yi处αi(y)的二阶导数；N为所述纹影照片的所述像素点的数量，N>1；r为所述放电通道的半径；所述径向坐标表示每一所述采样点与所述放电通道的轴对称中心的距离。
4.如权利要求3所述的放电通道的纹影图片的处理方法，其特征在于，所述将每一所述三次多项式进行Abel逆变换，将变换结果相加得到所述放电通道的气体折射率参数值，满足公式:
Figure FDA0002209626330000022
其中，
Figure FDA0002209626330000023
δ(r)为所述放电通道的气体折射参数值；r为所述放电通道的半径。
5.如权利要求4所述的放电通道的纹影图片的处理方法，其特征在于，所述根据所述放电通道的气体折射率参数值计算得到所述放电通道的气体折射率分布，满足公式：
n(r)＝δ(r)·n0+n0；
其中，n(r)为所述放电通道的气体折射率分布；n0为周围环境空气的折射率。
6.如权利要求5所述的放电通道的纹影图片的处理方法，其特征在于，所述根据所述气体折射率分布，计算所述放电通道的气体密度，满足公式：
Figure FDA0002209626330000031
其中，N(r)为所述放电通道的气体密度；Namb为周围环境的空气密度。
7.如权利要求6所述的放电通道的纹影图片的处理方法，其特征在于，所述根据所述气体密度，计算所述放电通道的温度分布，满足公式：
其中，T(r)为所述放电通道的温度分布；Tamb为室内温度。
8.如权利要求1至7任意一项所述的放电通道的纹影图片的处理方法，其特征在于，在所述通过二维自适应维纳滤波对所述纹影图片的噪声进行处理之后，还包括：
根据所述放电通道的光线偏折角，采用线性拟合法确定所述放电通道的轴对称中心点；
根据所述轴对称中心点的坐标，修正每一所述采样点的径向坐标；其中，所述径向坐标表示每一所述采样点与所述放电通道的轴对称中心的距离。
9.一种放电通道的纹影图片的处理装置，其特征在于，包括图片获取模块、噪声处理模块、第一计算模块、第二计算模块和第三计算模块；
所述图片获取模块，用于获取所述放电通道的纹影图片；
所述噪声处理模块，用于通过二维自适应维纳滤波对所述纹影图片的噪声进行处理；
所述第一计算模块，用于根据所述放电通道的横截面的像素点的光线偏折角，采用Abel逆变换得到所述放电通道的气体折射率分布；
所述第二计算模块，用于根据所述气体折射率分布，计算所述放电通道的气体密度；
所述第三计算模块，用于根据所述气体密度，计算所述放电通道的温度分布；其中，所述温度分布与所述气体密度呈负相关。
10.一种放电通道的纹影图片的处理设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8中任意一项所述的放电通道的纹影图片的处理方法。
CN201910893878.5A 2019-09-20 2019-09-20 一种放电通道的纹影图片的处理方法、装置和设备 Pending CN110689493A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910893878.5A CN110689493A (zh) 2019-09-20 2019-09-20 一种放电通道的纹影图片的处理方法、装置和设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910893878.5A CN110689493A (zh) 2019-09-20 2019-09-20 一种放电通道的纹影图片的处理方法、装置和设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110689493A true CN110689493A (zh) 2020-01-14

Family

ID=69109640

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910893878.5A Pending CN110689493A (zh) 2019-09-20 2019-09-20 一种放电通道的纹影图片的处理方法、装置和设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110689493A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112068003A (zh) * 2020-11-16 2020-12-11 中南大学 基于线性维纳过程的镉镍蓄电池寿命预测方法和装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
赵贤根: "正极性冲击电压下长空气间隙流注茎特性研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库（博士） 工程科技Ⅱ辑》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112068003A (zh) * 2020-11-16 2020-12-11 中南大学 基于线性维纳过程的镉镍蓄电池寿命预测方法和装置
CN112068003B (zh) * 2020-11-16 2021-02-19 中南大学 基于线性维纳过程的镉镍蓄电池寿命预测方法和装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110660066B (zh) 网络的训练方法、图像处理方法、网络、终端设备及介质
US9672358B1 (en) Methods and apparatus for detecting malware samples with similar image sets
JP6240199B2 (ja) 画像における対象物の識別方法及び装置
CN108469893B (zh) 显示屏的控制方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN109426655B (zh) 数据分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
US8970599B2 (en) Data exhibition method and system based on ring angles
CN109408937A (zh) 一种空气间隙冲击放电电压间隙系数的计算方法与装置
CN110689493A (zh) 一种放电通道的纹影图片的处理方法、装置和设备
CN111179276A (zh) 一种图像处理方法和装置
CN115730720A (zh) 一种产品数据异常预测方法、系统、装置以及存储介质
CN111814820A (zh) 图像处理方法及装置
CN108875043B (zh) 用户数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110876072A (zh) 一种批量注册用户识别方法、存储介质、电子设备及系统
CN113657518A (zh) 训练方法、目标图像检测方法、装置、电子设备以及介质
CN112967191A (zh) 图像处理方法、装置、电子设备和存储介质
CN109246083B (zh) 一种dga域名的检测方法及装置
US10754855B2 (en) Data partitioning for improved computer performance when processing
CN114358121A (zh) 基于变电站设备的监测方法、装置和终端设备
KR102136222B1 (ko) 그래프 데이터 클러스터링 시스템 및 방법과, 이를 위한 컴퓨터 프로그램
CN109922359B (zh) 一种用户处理方法、装置、设备和存储介质
CN113590447A (zh) 埋点处理方法和装置
CN105761119A (zh) 在线人数分布计算方法及装置
CN116563674B (zh) 样本图像增强方法、系统、电子设备及可读存储介质
CN111104085A (zh) 显示屏适配方法、装置、计算机设备及存储介质
CN117290627B (zh) 一种服务器端页面组件渲染方法、系统及介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200114

RJ01 Rejection of invention patent application after publication