CN112819843B - 一种夜间电力线的提取方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种夜间电力线的提取方法及系统，方法包括：首先获取夜间电力线的视频图像，划定视频图像中电力线的初始范围；对视频图像进行边缘检测，获得二值化边缘图像；遍历二值化边缘图像，将二值化边缘图像中的在基准帧图像中对应像素点的灰度值大于灰度阈值的像素点的二值化数值设置为0，获得更新后的二值化边缘图像；在更新后的二值化边缘图像中选取二值化数值为1的像素点作为候选点，建立电力线的第一候选点集合；选取第一候选点集合中在电力线的初始范围内的候选点，建立电力线的第二候选点集合并进行二次曲线拟合，获得电力线的拟合曲线。本发明解决了因夜间能见度低导致的电力线检测困难的问题，也是对无人机白日巡检方式的补充。

Description

一种夜间电力线的提取方法及系统

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种夜间电力线的提取方法及系统。

背景技术

电力线作为电力传输的载体，具有重要作用。因此，电力线巡检是保障电网平稳运行的重要手段。传统的人工巡视方法往往受到环境、天气的制约，成本高、效率低，难以保证巡检质量。同时，巡检方法无法实现对重点区域的长期不间断监控，而且目前的巡检大多在白天进行，无法监控夜间的电力线状况。另一方面，由于夜间能见度低，电力线与夜幕颜色相近，增加了检测难度。

发明内容

本发明的目的是提供一种夜间电力线的提取方法及系统，以实现夜间电力线的精确提取。

为实现上述目的，本发明提供了一种夜间电力线的提取方法，所述方法包括：

获取夜间电力线的视频图像，划定所述视频图像中电力线的初始范围；

对所述视频图像进行边缘检测，获得二值化边缘图像；

遍历所述二值化边缘图像，将所述二值化边缘图像中的在基准帧图像中对应像素点的灰度值大于灰度阈值的像素点的二值化数值设置为0，获得更新后的二值化边缘图像；

在更新后的二值化边缘图像中选取二值化数值为1的像素点作为候选点，建立电力线的第一候选点集合；

选取所述第一候选点集合中在电力线的初始范围内的候选点，建立电力线的第二候选点集合；

对所述第二候选点集合中的候选点进行二次曲线拟合，获得电力线的拟合曲线。

可选地，在所述遍历所述二值化边缘图像，将所述二值化边缘图像中的在基准帧图像中对应像素点的灰度值大于灰度阈值的像素点的二值化数值设置为0，获得更新后的二值化边缘图像之前还包括：

对电力线处于稳定状态的连续10帧的夜间图像进行取平均运算，得到基准帧图像；

计算所述基准帧图像中所有像素点的灰度值的均值和标准差；

根据所述基准帧图像中所有像素点的灰度值的均值和标准差，利用公式T＝u+σ，确定灰度阈值；

其中，T表示灰度阈值，u表示基准帧图像中所有像素点的灰度值的均值，σ表示基准帧图像中所有像素点的灰度值的标准差。

可选地，所述遍历所述二值化边缘图像，将所述二值化边缘图像中的在基准帧图像中对应像素点的灰度值大于灰度阈值的像素点的二值化数值设置为0，获得更新后的二值化边缘图像，具体包括：

确定所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点在基准帧图像中对应像素点的灰度值；

判断在基准帧图像中对应像素点的灰度值是否大于灰度阈值，获得判断结果；

若所述判断结果表示是，则将所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点的二值化数值设置为0；

若所述判断结果表示否，则所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点的二值化数值不变；

更新i和j的数值，返回步骤“确定所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点在基准帧图像中对应像素点的灰度值”，进行下一个像素点的更新，直到遍历完成二值化边缘图像中的所有像素点。

可选地，所述对所述第二候选点集合中的候选点进行二次曲线拟合，获得电力线的拟合曲线，具体包括：

对电力线的第二候选点集合中的候选点进行二次曲线拟合，确定第二候选点集合中的候选点的拟合函数为：z(x)＝p₂x²+p₁x+p₀；

利用公式A^TAp＝A^Ty求解所述拟合函数中的系数；所述系数包括常数项系数p₀、一次项系数p₁和二次项系数p₂；

其中，y表示第二候选点集合的纵坐标向量，y＝[y₁,y₂,...,y_n]，y₁、y₂和y_n分别表示第二候选点集合中第一个、第二个和第n个候选点的纵坐标；

p表示系数向量，p＝[p₀,p₁,p₂]；

A表示第二候选点集合横坐标构成的矩阵，

x₁、x₂和x_n分别表示第二候选点集合中第一个、第二个和第n个候选点的横坐标；

z(x)表示拟合函数的因变量，x表示拟合函数的自变量。

可选地，在获取夜间电力线的视频图像，划定所述视频图像中电力线的初始范围之后还包括：

对所述视频图像进行中值滤波处理、方向滤波处理和2％线性拉伸处理，获得处理后的视频图像。

本发明还提供一种夜间电力线的提取系统，所述夜间电力线的提取系统包括：

获取模块，用于获取夜间电力线的视频图像，划定所述视频图像中电力线的初始范围；

边缘检测模块，用于对所述视频图像进行边缘检测，获得二值化边缘图像；

遍历模块，用于遍历所述二值化边缘图像，将所述二值化边缘图像中的在基准帧图像中对应像素点的灰度值大于灰度阈值的像素点的二值化数值设置为0，获得更新后的二值化边缘图像；

第一候选点集合确定模块，用于在更新后的二值化边缘图像中选取二值化数值为1的像素点作为候选点，建立电力线的第一候选点集合；

第二候选点集合确定模块，用于选取所述第一候选点集合中在电力线的初始范围内的候选点，建立电力线的第二候选点集合；

拟合模块，用于对所述第二候选点集合中的候选点进行二次曲线拟合，获得电力线的拟合曲线。

可选地，所述夜间电力线的提取系统还包括：

基准帧图像确定模块，用于对电力线处于稳定状态的连续10帧的夜间图像进行取平均运算，得到基准帧图像；

计算模块，用于计算所述基准帧图像中所有像素点的灰度值的均值和标准差；

灰度阈值确定模块，用于根据所述基准帧图像中所有像素点的灰度值的均值和标准差，利用公式T＝u+σ，确定灰度阈值；

其中，T表示灰度阈值，u表示基准帧图像中所有像素点的灰度值的均值，σ表示基准帧图像中所有像素点的灰度值的标准差。

可选地，所述遍历模块包括：

灰度值确定单元，用于确定所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点在基准帧图像中对应像素点的灰度值；

判断单元，用于判断在基准帧图像中对应像素点的灰度值是否大于灰度阈值，获得判断结果；

二值化数值更新单元，用于若所述判断结果表示是，则将所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点的二值化数值设置为0；

若所述判断结果表示否，则所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点的二值化数值不变；

返回单元，用于更新i和j的数值，返回步骤“确定所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点在基准帧图像中对应像素点的灰度值”，进行下一个像素点的更新，直到遍历完成二值化边缘图像中的所有像素点。

可选地，所述拟合模块包括：

拟合函数确定单元，用于对电力线的第二候选点集合中的候选点进行二次曲线拟合，确定第二候选点集合中的候选点的拟合函数为：z(x)＝p₂x²+p₁x+p₀；

系数确定单元，用于利用公式A^TAp＝A^Ty求解所述拟合函数中的系数；所述系数包括常数项系数p₀、一次项系数p₁和二次项系数p₂；

其中，y表示第二候选点集合的纵坐标向量，y＝[y₁,y₂,...,y_n]，y₁、y₂和y_n分别表示第二候选点集合中第一个、第二个和第n个候选点的纵坐标；

p表示系数向量，p＝[p₀,p₁,p₂]；

A表示第二候选点集合横坐标构成的矩阵，

x₁、x₂和x_n分别表示第二候选点集合中第一个、第二个和第n个候选点的横坐标；

z(x)表示拟合函数的因变量，x表示拟合函数的自变量。

可选地，所述夜间电力线的提取系统还包括：

视频图像处理模块，用于对所述视频图像进行中值滤波处理、方向滤波处理和2％线性拉伸处理，获得处理后的视频图像。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明公开了一种夜间电力线的提取方法及系统，方法包括：首先获取夜间电力线的视频图像，划定视频图像中电力线的初始范围；对视频图像进行边缘检测，获得二值化边缘图像；遍历二值化边缘图像，将二值化边缘图像中的在基准帧图像中对应像素点的灰度值大于灰度阈值的像素点的二值化数值设置为0，获得更新后的二值化边缘图像；在更新后的二值化边缘图像中选取二值化数值为1的像素点作为候选点，建立电力线的第一候选点集合；选取第一候选点集合中在电力线的初始范围内的候选点，建立电力线的第二候选点集合并进行二次曲线拟合，获得电力线的拟合曲线。本发明解决了因夜间能见度低导致的电力线检测困难的问题，也是对无人机白日巡检方式的补充。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例夜间电力线的提取方法流程图。

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做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。

本发明的目的是提供一种夜间电力线的提取方法及系统，以实现夜间电力线的提取。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1为本发明实施例夜间电力线的提取方法流程图，如图1所示，所述夜间电力线的提取方法包括：

S1：获取夜间电力线的视频图像，划定所述视频图像中电力线的初始范围。

S2：对所述视频图像进行边缘检测，获得二值化边缘图像。

S3：遍历所述二值化边缘图像，将所述二值化边缘图像中的在基准帧图像中对应像素点的灰度值大于灰度阈值的像素点的二值化数值设置为0，获得更新后的二值化边缘图像。

S4：在更新后的二值化边缘图像中选取二值化数值为1的像素点作为候选点，建立电力线的第一候选点集合。

S5：选取所述第一候选点集合中在电力线的初始范围内的候选点，建立电力线的第二候选点集合。

S6：对所述第二候选点集合中的候选点进行二次曲线拟合，获得电力线的拟合曲线。

在本发明实施例中，在所述遍历所述二值化边缘图像，将所述二值化边缘图像中的在基准帧图像中对应像素点的灰度值大于灰度阈值的像素点的二值化数值设置为0，获得更新后的二值化边缘图像之前还包括：

对电力线处于稳定状态的连续10帧的夜间图像进行取平均运算，得到基准帧图像。

计算所述基准帧图像中所有像素点的灰度值的均值和标准差。

根据所述基准帧图像中所有像素点的灰度值的均值和标准差，利用公式T＝u+σ，确定灰度阈值。

其中，T表示灰度阈值，u表示基准帧图像中所有像素点的灰度值的均值，σ表示基准帧图像中所有像素点的灰度值的标准差。

在本发明实施例中，所述遍历所述二值化边缘图像，将所述二值化边缘图像中的在基准帧图像中对应像素点的灰度值大于灰度阈值的像素点的二值化数值设置为0，获得更新后的二值化边缘图像，具体包括：

确定所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点在基准帧图像中对应像素点的灰度值。

判断在基准帧图像中对应像素点的灰度值是否大于灰度阈值，获得判断结果。

若所述判断结果表示是，则将所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点的二值化数值设置为0。

若所述判断结果表示否，则所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点的二值化数值不变。

更新i和j的数值，返回步骤“确定所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点在基准帧图像中对应像素点的灰度值”，进行下一个像素点的更新，直到遍历完成二值化边缘图像中的所有像素点。

在本发明实施例中，所述对所述第二候选点集合中的候选点进行二次曲线拟合，获得电力线的拟合曲线，具体包括：

对电力线的第二候选点集合中的候选点进行二次曲线拟合，确定第二候选点集合中的候选点的拟合函数为：z(x)＝p₂x²+p₁x+p₀；

利用公式A^TAp＝A^Ty求解所述拟合函数中的系数；所述系数包括常数项系数p₀、一次项系数p₁和二次项系数p₂；

其中，y表示第二候选点集合的纵坐标向量，y＝[y₁,y₂,...,y_n]，y₁、y₂和y_n分别表示第二候选点集合中第一个、第二个和第n个候选点的纵坐标；

p表示系数向量，p＝[p₀,p₁,p₂]；

A表示第二候选点集合横坐标构成的矩阵，

x₁、x₂和x_n分别表示第二候选点集合中第一个、第二个和第n个候选点的横坐标；

z(x)表示拟合函数的因变量，x表示拟合函数的自变量。

作为另一种实施方式，所述对所述第二候选点集合中的候选点进行二次曲线拟合，获得电力线的拟合曲线，具体包括：

对电力线的第二候选点集合中的候选点进行二次曲线拟合，确定第二候选点集合中的候选点的拟合函数为：z(x)＝p₂x²+p₁x+p₀；

采用最小二乘法确定常数项系数p₀、一次项系数p₁和二次项系数p₂。对于给定数据对{x_i,y_i}(i＝1,2,...,n)，极小化下式：

其中，数据对{x_i,y_i}(i＝1,2,...,n)分别表示第二候选点集合中的候选点的横坐标和纵坐标，z(x_i)为拟合后的第二候选点集合中的候选点纵坐标。

在本发明实施例中，在获取夜间电力线的视频图像，划定所述视频图像中电力线的初始范围之后还包括：对所述视频图像进行中值滤波处理、方向滤波处理和2％线性拉伸处理，获得处理后的视频图像，以对夜间电力线的视频图像进行增强。

方向滤波模板h如下：

进行2％线性拉伸具体为：统计方向滤波后的视频图像直方图，对直方图累积在2％～98％之间的像素灰度值进行线性拉伸。设直方图累积在2％处对应的灰度值为Imin，98％处对应的灰度值为Imax。若像素值大于Imin且小于Imax，则将其线性拉伸至0～255；若像素值小于Imin，则将其设为0；若像素值大于Imax，则将其设为255。

本发明还提供一种夜间电力线的提取系统，所述夜间电力线的提取系统包括：获取模块、边缘检测模块、遍历模块、第一候选点集合确定模块、第二候选点集合确定模块和拟合模块。

获取模块，用于获取夜间电力线的视频图像，划定所述视频图像中电力线的初始范围。边缘检测模块，用于对所述视频图像进行边缘检测，获得二值化边缘图像。遍历模块，用于遍历所述二值化边缘图像，将所述二值化边缘图像中的在基准帧图像中对应像素点的灰度值大于灰度阈值的像素点的二值化数值设置为0，获得更新后的二值化边缘图像。第一候选点集合确定模块，用于在更新后的二值化边缘图像中选取二值化数值为1的像素点作为候选点，建立电力线的第一候选点集合。第二候选点集合确定模块，用于选取所述第一候选点集合中在电力线的初始范围内的候选点，建立电力线的第二候选点集合。拟合模块，用于对所述第二候选点集合中的候选点进行二次曲线拟合，获得电力线的拟合曲线。

在本发明实施例中，所述夜间电力线的提取系统还包括：基准帧图像确定模块、计算模块和灰度阈值确定模块。

基准帧图像确定模块，用于对电力线处于稳定状态的连续10帧的夜间图像进行取平均运算，得到基准帧图像。计算模块，用于计算所述基准帧图像中所有像素点的灰度值的均值和标准差。灰度阈值确定模块，用于根据所述基准帧图像中所有像素点的灰度值的均值和标准差，利用公式T＝u+σ，确定灰度阈值。其中，T表示灰度阈值，u表示基准帧图像中所有像素点的灰度值的均值，σ表示基准帧图像中所有像素点的灰度值的标准差。

在本发明实施例中，所述遍历模块包括：灰度值确定单元、判断单元、二值化数值更新单元和返回单元。灰度值确定单元，用于确定所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点在基准帧图像中对应像素点的灰度值。判断单元，用于判断在基准帧图像中对应像素点的灰度值是否大于灰度阈值，获得判断结果；二值化数值更新单元，用于若所述判断结果表示是，则将所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点的二值化数值设置为0；若所述判断结果表示否，则所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点的二值化数值不变。更新单元，用于更新i和j的数值，返回步骤“确定所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点在基准帧图像中对应像素点的灰度值”，进行下一个像素点的更新，直到遍历完成二值化边缘图像中的所有像素点。

在本发明实施例中，所述拟合模块包括：

拟合函数确定单元，用于对电力线的第二候选点集合中的候选点进行二次曲线拟合，确定第二候选点集合中的候选点的拟合函数为：z(x)＝p₂x²+p₁x+p₀；

系数确定单元，用于利用公式A^TAp＝A^Ty求解所述拟合函数中的系数；所述系数包括常数项系数p₀、一次项系数p₁和二次项系数p₂；

其中，y表示第二候选点集合的纵坐标向量，y＝[y₁,y₂,...,y_n]，y₁、y₂和y_n分别表示第二候选点集合中第一个、第二个和第n个候选点的纵坐标；

p表示系数向量，p＝[p₀,p₁,p₂]；

A表示第二候选点集合横坐标构成的矩阵，

x₁、x₂和x_n分别表示第二候选点集合中第一个、第二个和第n个候选点的横坐标；

z(x)表示拟合函数的因变量，x表示拟合函数的自变量。

在本发明实施例中，所述夜间电力线的提取系统还包括：视频图像处理模块，用于对所述视频图像进行中值滤波处理、方向滤波处理和2％线性拉伸处理，获得处理后的视频图像。

本发明提出一种夜间电力线的提取方法，通过普通固定摄像头对电力线重点区域进行监控，主要包括电力线初始范围划定、夜间电力线的视频图像增强和曲线拟合等3个步骤。其中，采用中值滤波处理、方向滤波处理和2％线性拉伸的图像处理方法进行夜间图像增强。该方法能实现夜间重点区域电力线的有效提取。

本发明针对夜间重点区域电力线检测问题，提出电力线的提取方法，是对当前运用较多的无人机白日巡检方式的有力补充。

本发明采用中值滤波处理、方向滤波处理和2％线性拉伸的图像处理方法，解决了因夜间能见度低导致的电力线检测难题。

本发明采用曲线拟合方法，滤除了电力线检测中的孤立噪声点，实现了电力线的精确检测。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种夜间电力线的提取方法，其特征在于，所述方法包括：

获取夜间电力线的视频图像，划定所述视频图像中电力线的初始范围；

对所述视频图像进行边缘检测，获得二值化边缘图像；

遍历所述二值化边缘图像，将所述二值化边缘图像中的在基准帧图像中对应像素点的灰度值大于灰度阈值的像素点的二值化数值设置为0，获得更新后的二值化边缘图像；

在更新后的二值化边缘图像中选取二值化数值为1的像素点作为候选点，建立电力线的第一候选点集合；

选取所述第一候选点集合中在电力线的初始范围内的候选点，建立电力线的第二候选点集合；

对所述第二候选点集合中的候选点进行二次曲线拟合，获得电力线的拟合曲线；

在获取夜间电力线的视频图像，划定所述视频图像中电力线的初始范围之后还包括：

对所述视频图像进行中值滤波处理、方向滤波处理和2％线性拉伸处理，获得处理后的视频图像；方向滤波模板h如下：

进行2％线性拉伸具体为：统计方向滤波后的视频图像直方图，对直方图累积在2％～98％之间的像素灰度值进行线性拉伸；设直方图累积在2％处对应的灰度值为Imin，98％处对应的灰度值为Imax；若像素值大于Imin且小于Imax，则将其线性拉伸至0～255；若像素值小于Imin，则将其设为0；若像素值大于Imax，则将其设为255。

2.根据权利要求1所述的夜间电力线的提取方法，其特征在于，在所述遍历所述二值化边缘图像，将所述二值化边缘图像中的在基准帧图像中对应像素点的灰度值大于灰度阈值的像素点的二值化数值设置为0，获得更新后的二值化边缘图像之前还包括：

对电力线处于稳定状态的连续10帧的夜间图像进行取平均运算，得到基准帧图像；

计算所述基准帧图像中所有像素点的灰度值的均值和标准差；

根据所述基准帧图像中所有像素点的灰度值的均值和标准差，利用公式T＝u+σ，确定灰度阈值；

其中，T表示灰度阈值，u表示基准帧图像中所有像素点的灰度值的均值，σ表示基准帧图像中所有像素点的灰度值的标准差。

3.根据权利要求1所述的夜间电力线的提取方法，其特征在于，所述遍历所述二值化边缘图像，将所述二值化边缘图像中的在基准帧图像中对应像素点的灰度值大于灰度阈值的像素点的二值化数值设置为0，获得更新后的二值化边缘图像，具体包括：

确定所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点在基准帧图像中对应像素点的灰度值；

判断在基准帧图像中对应像素点的灰度值是否大于灰度阈值，获得判断结果；

若所述判断结果表示是，则将所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点的二值化数值设置为0；

若所述判断结果表示否，则所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点的二值化数值不变；

更新i和j的数值，返回步骤“确定所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点在基准帧图像中对应像素点的灰度值”，进行下一个像素点的更新，直到遍历完成二值化边缘图像中的所有像素点。

4.根据权利要求1所述的夜间电力线的提取方法，其特征在于，所述对所述第二候选点集合中的候选点进行二次曲线拟合，获得电力线的拟合曲线，具体包括：

对电力线的第二候选点集合中的候选点进行二次曲线拟合，确定第二候选点集合中的候选点的拟合函数为：z(x)＝p₂x²+p₁x+p₀；

利用公式A^TAp＝A^Ty求解所述拟合函数中的系数；所述系数包括常数项系数p₀、一次项系数p₁和二次项系数p₂；

其中，y表示第二候选点集合的纵坐标向量，y＝[y₁,y₂,...,y_n]，y₁、y₂和y_n分别表示第二候选点集合中第一个、第二个和第n个候选点的纵坐标；

p表示系数向量，p＝[p₀,p₁,p₂]；

A表示第二候选点集合横坐标构成的矩阵，

x₁、x₂和x_n分别表示第二候选点集合中第一个、第二个和第n个候选点的横坐标；

z(x)表示拟合函数的因变量，x表示拟合函数的自变量。

5.一种夜间电力线的提取系统，其特征在于，所述夜间电力线的提取系统包括：

获取模块，用于获取夜间电力线的视频图像，划定所述视频图像中电力线的初始范围；

边缘检测模块，用于对所述视频图像进行边缘检测，获得二值化边缘图像；

遍历模块，用于遍历所述二值化边缘图像，将所述二值化边缘图像中的在基准帧图像中对应像素点的灰度值大于灰度阈值的像素点的二值化数值设置为0，获得更新后的二值化边缘图像；

第一候选点集合确定模块，用于在更新后的二值化边缘图像中选取二值化数值为1的像素点作为候选点，建立电力线的第一候选点集合；

第二候选点集合确定模块，用于选取所述第一候选点集合中在电力线的初始范围内的候选点，建立电力线的第二候选点集合；

拟合模块，用于对所述第二候选点集合中的候选点进行二次曲线拟合，获得电力线的拟合曲线；

所述夜间电力线的提取系统还包括：

视频图像处理模块，用于对所述视频图像进行中值滤波处理、方向滤波处理和2％线性拉伸处理，获得处理后的视频图像；方向滤波模板h如下：

进行2％线性拉伸具体为：统计方向滤波后的视频图像直方图，对直方图累积在2％～98％之间的像素灰度值进行线性拉伸；设直方图累积在2％处对应的灰度值为Imin，98％处对应的灰度值为Imax；若像素值大于Imin且小于Imax，则将其线性拉伸至0～255；若像素值小于Imin，则将其设为0；若像素值大于Imax，则将其设为255。

6.根据权利要求5所述的夜间电力线的提取系统，其特征在于，所述夜间电力线的提取系统还包括：

基准帧图像确定模块，用于对电力线处于稳定状态的连续10帧的夜间图像进行取平均运算，得到基准帧图像；

计算模块，用于计算所述基准帧图像中所有像素点的灰度值的均值和标准差；

灰度阈值确定模块，用于根据所述基准帧图像中所有像素点的灰度值的均值和标准差，利用公式T＝u+σ，确定灰度阈值；

其中，T表示灰度阈值，u表示基准帧图像中所有像素点的灰度值的均值，σ表示基准帧图像中所有像素点的灰度值的标准差。

7.根据权利要求5所述的夜间电力线的提取系统，其特征在于，所述遍历模块包括：

灰度值确定单元，用于确定所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点在基准帧图像中对应像素点的灰度值；

判断单元，用于判断在基准帧图像中对应像素点的灰度值是否大于灰度阈值，获得判断结果；

二值化数值更新单元，用于若所述判断结果表示是，则将所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点的二值化数值设置为0；

若所述判断结果表示否，则所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点的二值化数值不变；

返回单元，用于更新i和j的数值，返回步骤“确定所述二值化边缘图像中的第(i，j)个像素点在基准帧图像中对应像素点的灰度值”，进行下一个像素点的更新，直到遍历完成二值化边缘图像中的所有像素点。

8.根据权利要求5所述的夜间电力线的提取系统，其特征在于，所述拟合模块包括：

拟合函数确定单元，用于对电力线的第二候选点集合中的候选点进行二次曲线拟合，确定第二候选点集合中的候选点的拟合函数为：z(x)＝p₂x²+p₁x+p₀；

系数确定单元，用于利用公式A^TAp＝A^Ty求解所述拟合函数中的系数；所述系数包括常数项系数p₀、一次项系数p₁和二次项系数p₂；

其中，y表示第二候选点集合的纵坐标向量，y＝[y₁,y₂,...,y_n]，y₁、y₂和y_n分别表示第二候选点集合中第一个、第二个和第n个候选点的纵坐标；

p表示系数向量，p＝[p₀,p₁,p₂]；

A表示第二候选点集合横坐标构成的矩阵，

x₁、x₂和x_n分别表示第二候选点集合中第一个、第二个和第n个候选点的横坐标；

z(x)表示拟合函数的因变量，x表示拟合函数的自变量。

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