CN110717971B - 面向电网培训业务的变电站三维仿真系统数据库建模系统 - Google Patents

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CN110717971B CN201910885538.8A CN201910885538A CN110717971B CN 110717971 B CN110717971 B CN 110717971B CN 201910885538 A CN201910885538 A CN 201910885538A CN 110717971 B CN110717971 B CN 110717971B
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Abstract

本发明提供一种面向电网培训业务的变电站三维仿真系统数据库建模系统,包括:场景模型建立模块,用于建立变电站的场景模型;设备模型建立模块,用于建立变电站电力设备模型;虚拟角色建立模块,用于创建虚拟角色模型;数据库模块,用于储存场景模型建立模块、设备模型建立模块、虚拟角色建立模块的模型,供用于三维虚拟场景仿真的可视化平台软件调用。本发明分别对变电站虚拟环境中所需的场景模型、电力设备模型,以及配合该虚拟环境进行电网培训中所需的虚拟角色模型进行建模,能够结合变电站的实际情况,通过不同的建模方式,构建真实还原变电站中不同场景以及设备的模型,为后续构建基于三维虚拟场景的电网培训系统奠定了基础。

Description

面向电网培训业务的变电站三维仿真系统数据库建模系统
技术领域
本发明涉及数据库建模领域,特别是面向电网培训业务的变电站三维仿真系统数据库建模系统。
背景技术
目前的电网培训中,对变电站员工培训工作主要通过师傅授课、ppt展示、运行设备的外观展示等方式实现,新员工变电站实际操作及异常处理没有直观的认识,同时现阶段供员工实操的培训平台也相对较少,难以满足当前以及未来员工对培训工作的需求。目前,对变电运维员工的培训,存在以下问题:1、未经培训的员工,不具备操作资格,无法参加倒闸操作培训。仅仅通过观看师父操作,无法达到培训效果。2、新建培训变电站耗时长、费用昂贵,占地面积大,经济性较差,且难以覆盖所有设备类型。3、异常处理在日常工作中占据十分重要的位置,且一旦发生,需要员工快速正确处理。而往往日常工作中无法模拟异常场景对员工培训,因此培训效果较差。
在新一代的基于三维仿真、虚拟现实的培训系统中,通过对变电站场景虚拟化,并在此基础上开展实操演练及培训项目,以沉浸式体验逼真展示变电站场景,使员工能够完成各类电气设备的操作以及各种典型电气异常、事故处理任务的实训,大大提高了电网培训的效果。其中,该培训系统中需要用到大量的三维模型以使得场景更加真实、贴合实际,因此建立一个能够匹配新一代基于虚拟现实培训系统的建模系统极为重要。
发明内容
针对上述问题,本发明旨在提供面向电网培训业务的变电站三维仿真系统数据库建模系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现:
提供一种面向电网培训业务的变电站三维仿真系统数据库建模系统,包括:
场景模型建立模块,用于建立变电站的场景模型;
设备模型建立模块,用于建立变电站电力设备模型;
虚拟角色建立模块,用于创建虚拟角色模型;
数据库模块,用于储存场景模型建立模块、设备模型建立模块、虚拟角色建立模块的模型,供用于三维虚拟场景仿真的可视化平台软件调用。
在一种实施方式中,场景模型建立模块包括:
扫描单元,用于采用具有SLAM技术的三维激光扫描仪对变电站区域内的场景实体和建筑进行扫描,采集点云数据,其中电云数据包括三维坐标数据;
模型制作单元,用于对采集的点云数据进行抽稀处理,并提取点云数据中所有点的三维坐标值,对每个区域内的点云数据进行切分,利用三维重构技术获取点云信息生成点云形成场景实体和建筑的轮廓与结构,并在此基础上完善模型的纹路、颜色细节特征生成区域模型,并将区域模型进行拼接得到变电站的场景模型。
在一种实施方式中,设备模型建立模块包括:
图像采集单元,用于采集电气设备图像;
图像预处理单元,对电气设备图像进行去噪、边缘检测和特征点提取处理;
立体匹配单元,对电气设备图像进行立体匹配处理;
三维建模单元,用于根据电气设备图像之间的对应关系,对电气设备的三维坐标进行还原,并在其三维坐标的基础上进一步获取三维数据信息,及建立电气设备模型。
在一种实施方式中,虚拟角色建立模块包括:
表面模型生成单元,用于获取虚拟角色的原话,并基于3DMAX软件构建出虚拟角色的基本人体结构,并在人体结构上贴图完成表面模型;
骨骼模型生成单元,用于根据虚拟角色表面模型的分块边界划分不同的虚拟角色块,并根据虚拟角色块的关节点建立骨骼,生成骨骼模型。
在一种实施方式中,数据库模块包括:
数据库管理单元,用于对数据库中的场景模型、电力设备模型以及虚拟角色模型进行添加标签、备注操作;并对数据库中的模型进行分类管理和分类统计;以及调出数据库中的模型。
在一种实施方式中,图像预处理单元,包括依次连接的:
分割子单元,对电气设备图像进行初步分割处理,从图像中分割出电气设备部分的图像;
去噪子单元,对电气设备部分的图像进行去噪处理,输出去噪后的电气设备图像;
边缘检测子单元,对去噪后的电气设备图像进行边缘检测处理,获取去噪后电气设备图像中的边缘信息;
特征点提取子单元,对去噪后的电气设备图像进行特征点提取处理,获取去噪后电气设备图像中的特征点信息。
本发明的有益效果为:分别对变电站虚拟环境中所需的场景模型、电力设备模型,以及配合该虚拟环境进行电网培训中所需的虚拟角色模型进行建模,能够结合变电站的实际情况,通过不同的建模方式,构建真实还原变电站中不同场景以及设备的模型,为后续构建基于三维虚拟场景的电网培训系统奠定了基础。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明的框架结构图;
图2为本发明图像预处理单元的框架结构图。
附图标记:
场景模型建立模块1、设备模型建立模块2、虚拟角色建立模块3、数据库模块4、扫描单元11、模型制作单元12、图像采集单元21、图像预处理单元22、立体匹配单元23、三维建模单元24、表面模型生成单元31、骨骼模型生成单元32、数据库管理单元41、分割子单元221、去噪子单元222、边缘检测子单元223、特征点提取子单元224
具体实施方式
结合以下应用场景对本发明作进一步描述。
参见图1,其示出面向电网培训业务的变电站三维仿真系统数据库建模系统,包括:
场景模型建立模块1,用于建立变电站的场景模型;
设备模型建立模块2,用于建立变电站电力设备模型;
虚拟角色建立模块3,用于创建虚拟角色模型;
数据库模块4,用于储存场景模型建立模块1、设备模型建立模块2、虚拟角色建立模块3的模型,供电网培训系统中用于三维虚拟场景仿真的可视化平台软件调用。
为满足电网培训系统中根据变电站的实际场景生成逼真的变电站虚拟场景,用于为员工提供沉浸式的培训体验,虚拟系统的搭建是关键,而其中虚拟系统的搭建需要调用不同种类所需的模型,因此构建变电站虚拟环境中所需的不同种类的模型十分重要。
本发明上述实施方式,分别对变电站虚拟环境中所需的场景模型、电力设备模型,以及配合该虚拟环境进行电网培训中所需的虚拟角色模型进行建模,能够结合变电站的实际情况,通过不同的建模方式,构建真实还原变电站中不同场景以及设备的模型,为后续构建基于三维虚拟场景的电网培训系统奠定了基础。
在一种实施方式中,场景模型建立模块1包括:
扫描单元11,用于采用具有SLAM技术的三维激光扫描仪对变电站区域内的场景实体和建筑进行扫描,采集点云数据,其中电云数据包括三维坐标数据;
模型制作单元12,用于对采集的点云数据进行抽稀处理,并提取点云数据中所有点的三维坐标值,对每个区域内的点云数据进行切分,利用三维重构技术获取点云信息生成点云形成场景实体和建筑的轮廓与结构,并在此基础上完善模型的纹路、颜色细节特征生成区域模型,并将区域模型进行拼接得到变电站的场景模型。
移动三维激光扫描系统无须GPS等辅助技术便可实现室内外三维扫描,是一项高效、便捷的三维扫描技术。
该技术实现在没有GPS和复杂惯性导航系统的环境下,仅依靠设备自身配置的简单惯性测量装置,基于SLAM(实时定位与制图)算法,可以解决大面积、大场景的连续特征匹配,一次可以采集数万平方米面积的区域,实现厘米级三维数据的获取。
在点云数据采集完成后,基于原始轨迹的特征匹配、平差计算优化轨迹精度、基于精准轨迹的点云二次计算和基于测量原理的SLAM算法,对IMU的原始轨迹进行计算。在数据校准整理完毕后,通过软件处理构建出粗略的框架模型,用以配合精细点云数据进行修正处理,细节补充。
高精细模型的方法的核心技术关键在于点云数据的转换,首先需要对点云进行抽稀封面处理,直接提取点云数据中所有点的xyz值,生成txt文本信息;再将封面模型与文本点信息导入进专业建模软件(3dmax)内,利用三维重构技术获取点云信息在软件中生成点云形成建筑立面整体轮廓与结构,此种方法对比提取建筑物边界点、特征线、高度等信息的传统方式精确度更高,能在建模软件内清晰的看到建筑物的高度、结构、边界等信息,能满足高精度三维建模需求。
设备模型在纹理制作完成后,还需要对设备模型进行进一步模型优化、增强模型材质真实质感和场景调校等一系列优化调校工作,提高模型的三维展示效果。
在一种实施方式中,设备模型建立模块2包括:
图像采集单元21,用于采集电气设备图像;
图像预处理单元22,对电气设备图像进行去噪、边缘检测和特征点提取处理;
立体匹配单元23,对电气设备图像进行立体匹配处理;
三维建模单元24,用于根据电气设备图像之间的对应关系,对电气设备的三维坐标进行还原,并在其三维坐标的基础上进一步获取三维数据信息,及建立电气设备模型。
针对实际变电站中包含众多的电气设备,而电气设备也分布在变电站的各个位置,因此,设备模型建立模块中采用与场景模型建立模块不同的建模方式对电气设备进行建模。通过获取电气设备的图片信息,然后对多个电气设备的图像进行立体匹配和三维建模处理,根据电气设备图像建立电气设备模型,能够灵活、深入地从变电站不同场景不同位置中获取实际电气设备的图像并建立其相应的模型,精确度更高,提高了建模系统对变电站模型建立的质量。
在一种实施方式中,虚拟角色建立模块3包括:
表面模型生成单元31,用于获取虚拟角色的原话,并基于3DMAX软件构建出虚拟角色的基本人体结构,并在人体结构上贴图完成表面模型;
骨骼模型生成单元32,用于根据虚拟角色表面模型的分块边界划分不同的虚拟角色块,并根据虚拟角色块的关节点建立骨骼,生成骨骼模型。
在虚拟角色模型制作前,需要通过设备构建虚拟角色的原画。在得到虚拟角色的原画后,首先在3DMAX软件中根据原画的大小、尺寸和整体结构创建出虚拟角色的基本人体结构;然后对模型的细节,如五官、手指等进行精细化调整;为了让后续的贴图更好的贴合到3D模型中,并且保证贴图内容位置对应模型位置准确,我们对立体模型进行平面化(拆分UV);最后在UV上进行贴图,即制作虚拟角色的外层蒙皮模型,并对整体模型进行优化调整,完成虚拟角色的表面模型制作。
虚拟角色表面模型制作完成后,需要进一步建立虚拟角色的骨骼模型。虚拟角色表面模型各分块之间的相邻关系决定了骨骼之间的运动次序。定义各相邻分块之间的公共面为边界。通过对每条边界的点求其平均值确定边界中心点,把计算得到的边界中心点作为块的关节点,分别得到手臂、手掌块、胸部块等虚拟角色块。根据块的平移运动和旋转运动规则,确定最顶块。在确定了最顶块和每个块的关节点数后,可根据关节点建立每个块的骨骼。建立骨骼模型后,我们通过逆向运动学,实现模拟虚拟角色的动作,加强虚拟场景的沉浸感:对骨骼局部进行坐标系定义,确定参数建立方程,得出方程的解后,即可得到模型的动作姿态。由此通过改变某块骨骼的方向,就可以改变模型的动作姿态,达到控制虚拟角色模型运动的目的。
在一种实施方式中,数据库模块4包括:
数据库管理单元41,用于对数据库中的场景模型、电力设备模型以及虚拟角色模型进行添加标签、备注操作;并对数据库中的模型进行分类管理和分类统计;以及调出数据库中的模型。
由于真实的变电站包含的场景和设备的数量十分庞大,为了真实还原变电站的实际场景,提高逼真度,需要对变电站中的不同场景和设备进行建模,其中涉及庞大的模型数据,因此,通过数据库管理模块,能够供管理人员对数据库中不同种类的模型进行标定和管理,方便日后不同需要的调用,提高了建模系统的管理程度。
在一种实施方式中,参见图2,图像预处理单元22,包括依次连接的:
分割子单元221,对电气设备图像进行初步分割处理,从图像中分割出电气设备部分的图像;
去噪子单元222,对电气设备部分的图像进行去噪处理,输出去噪后的电气设备图像;
边缘检测子单元223,对去噪后的电气设备图像进行边缘检测处理,获取去噪后电气设备图像中的边缘信息;
特征点提取子单元224,对去噪后的电气设备图像进行特征点提取处理,获取去噪后电气设备图像中的特征点信息。
本发明上述实施方式,采用上述方式对采集的电气设备图像首先进行分割处理,从电气设备图像中分割出感兴趣的电气设备区域,然后对有效区域进行后续的进一步处理,能够有效地减轻预处理单元对数量庞大的电气设备图像进行预处理时的负荷,间接提高了建模效率;然后通过去噪单元对该电气设备区域进行去噪处理,去除图像中的影响;对于电气设备实体的三维建模而言,电气设备的三维信息是最重要的信息,而电气设备的边缘信息以及特征点信息,对于获取三维信息十分关键,因此,在预处理单元中,获取电气设备图像的边缘信息以及特征点信息,为后续根据电气设备图像进行三维建模奠定了基础。
在一种实施方式中,分割子单元221,对电气设备图像进行初步分割处理,获取电气设备图像的有效区域,具体包括:
1)将电气设备图像从RGB颜色空间转换至HIS颜色空间,获取电气设备图像的色度分量H、亮度分量I和饱和度分量S;
2)提取亮度分量的灰度图像Is,并将灰度图像转换到对数空间ln(Is)=ln(Ls)+ln(Rs),将亮度分量拆分为入射光亮度Ls和反射光亮度Rs;
3)对ln(Is)进行傅里叶变换,获取频域图像A,并采用高斯滤波器对频域图像进行滤波处理,削弱高频反射光亮度Rs在图像中的占比,输出处理后的频域图像A′
4)对处理后的频域图像A′进行逆傅里叶变换,得到处理后的亮度分量I′;
5)对饱和度分量进行拉伸处理,得到处理后的饱和度分量S′;
6)将色度分量H,处理后的亮度分量I′和处理后的饱和度分量S′进行融合并从新转换到RGB颜色空间,得到处理后的电气设备图像;
7)将处理后的电气设备图像转换至Lab颜色空间,提取色度分量a和色度分量b;
8)以色度分量a作为特征分量,采用K均值聚类法对处理后的电气设备图像进行分割,从图像中分割出电气设备部分的图像。
传统的分割算法,是以电气设备图像中的灰度值作为依据,通过设定灰度阈值来对电气设备图像中感兴趣的区域进行分割,但是在实际获取电气设备图像中,可能存在由于金属外壳造成的反光灯现象,导致电气设备中的图像灰度值受到影响,降低了分割的精度,因此,本发明采用上述实施方式对电气设备图像中的有效区域进行分割处理,能够通过HIS颜色空间对亮度分量进行处理,降低因电气设备金属外壳反光造成的负面影响,然后再以过Lab颜色空间中的色度分量作为特征分分量,采用聚类算法进行图像分割,避免因反光等影响带来分割效果不佳的问题,间接提高了电气设备建模的精度和效率。
优选地,对饱和度分量进行拉伸处理,采用1.4倍进行拉伸。
在一种实施方式中,分割子单元221中,采用高斯滤波器对频域图像进行滤波处理,其中高斯滤波器对频域图像进行滤波处理的滤波函数为:
Figure GDA0002289763090000071
式中,A(r,s)表示滤波处理前的频域图像,A′(r,s)表示滤波处理后的频域图像,(r,s)表示频域坐标,zH和zL分别表示高频分量调整系数和低频分量调整系数,其中zH>1,zL≤1,Si表示形态调节系数,
Figure GDA0002289763090000072
表示截止频率,M×N表示电气设备图像的尺寸,δ和γ表示设定的动态算子,med(·)表示中值函数,(r,s)∈A表示频域图像A中的频域坐标。
本发明上述实施方式,采用上述的方式对亮度分量的频域图像进行滤波处理,能够有效地降低高频分量,即反射光亮度分量的影响,有效地抑制因反光造成的图像亮度不均匀的情况,并自适应的对反光部分进行调节,最大程度地剔除反光对电气设备图像的影响,还原原电气设备图像,为准确分割出电气设备图像的有效区域奠定了基础。
在一种实施方式中,分割子单元221中,截止频率
Figure GDA0002289763090000073
由以下函数获得:
Figure GDA0002289763090000074
式中,
Figure GDA0002289763090000075
表示截止频率,P,Q表示频域图像的横纵尺寸,其中[P,Q]=size(A),max(·)表示取最大值函数,med(·)表示中值函数,(r,s)∈A表示频域图像A中的频域坐标,ω1和ω2表示设定的调节因子。
本发明上述实施方式,采用上述方式自适应地设置截止频率,能够有效地根据图像中的实际情况,自适应地根据亮度分量的频域图像的频域分布特征,自动调节截止频率,提高了对亮度分量进行滤波处理的效果。
在一种实施方式中,去噪子单元222,对电气设备部分的图像进行去噪处理,具体包括:
1)对电气设备部分的图像进行小波变换,获取该图像的低频小波系数和高频小波系数;
2)对获取的高频小波系数和低频小波系数进行阈值处理,获取阈值处理后的高频小波系数和阈值处理后的低频小波系数;
3)将阈值处理后的高频小波系数和阈值处理后的低频小波系数进行重构,输出去噪后的电气设备图像;
其中,对获取的高频小波系数和低频小波系数进行阈值处理,采用的自定义预知函数为:
Figure GDA0002289763090000081
式中,
Figure GDA0002289763090000082
表示阈值处理后的第j层第k个小波系数,cj,k表示阈值处理前的第j层第k个小波系数,α1和α2表示设定的阈值处理因子,其中0.3>α12,β1和β2表示设定的调节因子,其中β12∈[1,2],λ1和λ2表示设定的阈值,sgn(·)表示符号函数。
优选地,所述设定的阈值λ1和λ2满足下列条件:
Figure GDA0002289763090000083
式中,σ表示噪声标准差估计,其中
Figure GDA0002289763090000084
L表示信号的长度,j表示当前小波分解尺度。
在对电气设备进行建模时,由于电气设备的图形为对变电站中实际电气设备获取的电气设备图像,因此在对电气设备的图像进行采集的时候,难免会收到由于变电站环境导致的图像采集过程中产生的噪声影响,从而影响电气设备建模的质量,采用上述方式对图像进行去噪处理,通过小波变换,能够有效去除高频噪声的影响,同时,有效实际变电站常见的噪声类型,抑制低频信号中夹杂的造成影响,去除图像中的噪声,提高图像质量。
最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应当分析,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (6)

1.面向电网培训业务的变电站三维仿真系统数据库建模系统,其特征在于,包括:
场景模型建立模块,用于建立变电站的场景模型;
设备模型建立模块,用于建立变电站电力设备模型;
虚拟角色建立模块,用于创建虚拟角色模型;
数据库模块,用于储存所述场景模型建立模块、设备模型建立模块、虚拟角色建立模块的模型,供用于三维虚拟场景仿真的可视化平台软件调用;
所述设备模型建立模块包括:
图像采集单元,用于采集电气设备图像;
图像预处理单元,对电气设备图像进行去噪、边缘检测和特征点提取处理;
立体匹配单元,对电气设备图像进行立体匹配处理;
三维建模单元,用于根据电气设备图像之间的对应关系,对电气设备的三维坐标进行还原,并在其三维坐标的基础上进一步获取三维数据信息,及建立电气设备模型;
所述图像预处理单元,包括依次连接的:
分割子单元,对电气设备图像进行初步分割处理,从图像中分割出电气设备部分的图像;
去噪子单元,对电气设备部分的图像进行去噪处理,输出去噪后的电气设备图像;
边缘检测子单元,对去噪后的电气设备图像进行边缘检测处理,获取去噪后电气设备图像中的边缘信息;
特征点提取子单元,对去噪后的电气设备图像进行特征点提取处理,获取去噪后电气设备图像中的特征点信息;
所述分割子单元,对电气设备图像进行初步分割处理,获取电气设备图像的有效区域,具体包括:
1)将电气设备图像从RGB颜色空间转换至HIS颜色空间,获取电气设备图像的色度分量H、亮度分量I和饱和度分量S;
2)提取亮度分量的灰度图像Is,并将灰度图像转换到对数空间ln(Is)=ln(Ls)+ln(Rs),将亮度分量拆分为入射光亮度Ls和反射光亮度Rs;
3)对ln(Is)进行傅里叶变换,获取频域图像A,并采用高斯滤波器对频域图像进行滤波处理,削弱高频反射光亮度Rs在图像中的占比,输出处理后的频域图像A′
4)对处理后的频域图像A′进行逆傅里叶变换,得到处理后的亮度分量I′;
5)对饱和度分量进行拉伸处理,得到处理后的饱和度分量S′;
6)将色度分量H,处理后的亮度分量I′和处理后的饱和度分量S′进行融合并从新转换到RGB颜色空间,得到处理后的电气设备图像;
7)将处理后的电气设备图像转换至Lab颜色空间,提取色度分量a和色度分量b;
8)以色度分量a作为特征分量,采用K均值聚类法对处理后的电气设备图像进行分割,从图像中分割出电气设备部分的图像。
2.根据权利要求1所述的面向电网培训业务的变电站三维仿真系统数据库建模系统,其特征在于,所述场景模型建立模块包括:
扫描单元,用于采用具有SLAM技术的三维激光扫描仪对变电站区域内的场景实体和建筑进行扫描,采集点云数据,其中所述点云数据包括三维坐标数据;
模型制作单元,用于对采集的所述点云数据进行抽稀处理,并提取点云数据中所有点的三维坐标值,对每个区域内的点云数据进行切分,利用三维重构技术获取点云信息生成点云形成场景实体和建筑的轮廓与结构,并在此基础上完善模型的纹路、颜色细节特征生成区域模型,并将所述区域模型进行拼接得到所述变电站的场景模型。
3.根据权利要求1所述的面向电网培训业务的变电站三维仿真系统数据库建模系统,其特征在于,所述虚拟角色建立模块包括:
表面模型生成单元,用于获取虚拟角色的原画,并基于3DMAX软件构建出所述虚拟角色的基本人体结构,并在所述人体结构上贴图完成表面模型;
骨骼模型生成单元,用于根据虚拟角色表面模型的分块边界划分不同的虚拟角色块,并根据虚拟角色块的关节点建立骨骼,生成骨骼模型。
4.根据权利要求1所述的面向电网培训业务的变电站三维仿真系统数据库建模系统,其特征在于,所述数据库模块包括:
数据库管理单元,用于对数据库中的所述场景模型、电力设备模型以及虚拟角色模型进行添加标签、备注操作;并对数据库中的模型进行分类管理和分类统计;以及调出数据库中的模型。
5.根据权利要求1所述的面向电网培训业务的变电站三维仿真系统数据库建模系统,其特征在于,所述分割子单元中,采用高斯滤波器对频域图像进行滤波处理,其中所述高斯滤波器对频域图像进行滤波处理的滤波函数为:
Figure FDA0002956953030000021
式中,A(r,s)表示滤波处理前的频域图像,A′(r,s)表示滤波处理后的频域图像,(r,s)表示频域坐标,zH和zL分别表示高频分量调整系数和低频分量调整系数,其中zH>1,zL≤1,Si表示形态调节系数,
Figure FDA0002956953030000022
表示截止频率,M×N表示电气设备图像的尺寸,δ和γ表示设定的动态算子,med(·)表示中值函数,(r,s)∈A表示频域图像A中的频域坐标。
6.根据权利要求5所述的面向电网培训业务的变电站三维仿真系统数据库建模系统,其特征在于,所述分割子单元中,所述截止频率
Figure FDA0002956953030000031
由以下函数获得:
Figure FDA0002956953030000032
式中,
Figure FDA0002956953030000033
表示截止频率,P,Q表示频域图像的横纵尺寸,其中[P,Q]=size(A),max(·)表示取最大值函数,med(·)表示中值函数,(r,s)∈A表示频域图像A中的频域坐标,ω1和ω2表示设定的调节因子。
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