CN114648531A - 基于色彩通道亮度分布的太阳能面板表面灰尘辨识方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于色彩通道亮度分布的太阳能面板表面灰尘辨识方法，主要包括以下步骤，首先获取太阳能面板彩色图像，其次使对图像进行语义分割保留研究关注的面板区域，随后逐像素计算太阳能面板区域RGB三通道的Hoyer统计值，并根据Hoyer统计值获取逻辑矩阵，将彩色图形转换为灰度图像并根据灰度图像亮度获取逻辑矩阵，最终结合两个逻辑矩阵进行最终表面灰尘区域的判断。本发明具有训练成本低、评估速度快的优点，能够快速进行太阳能面板表面灰尘区域的检测和定位。

Description

基于色彩通道亮度分布的太阳能面板表面灰尘辨识方法
技术领域
本发明涉及数字图像处理技术领域，特别涉及一种基于色彩通道亮度分布的太阳能面板表面灰尘辨识方法。
背景技术
太阳能面板是指利用半导体材料在光照条件下发生光电效应，将太阳能直接转换为电能的器件，是诸多太阳能利用方式中最直接的一种。目前我国在光照资源比较丰富的地区大面积铺设太阳能面板，建立了完整的产业链和技术积累。然而表面灰尘的黏附不可避免地影响着面板的光电转换率，制约了其性能的进一步提升。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种基于色彩通道亮度分布的太阳能面板表面灰尘辨识方法。本发明具有训练成本低、评估速度快的优点，能够快速进行太阳能面板表面灰尘区域的检测和定位。
本发明的技术方案：基于色彩通道亮度分布的太阳能面板表面灰尘辨识方法，包括以下步骤：
S1：获取太阳能面板的彩色数字图像；
S2：对获取的彩色数字图像进行语义分割，实现太阳能面板区域及其他区域的自适应分割；
S3：根据语义分割结果，保留面板区域并删除其他区域元素；
S4：逐像素计算太阳能面板区域RGB三通道的Hoyer统计值；
S5：根据预设Hoyer统计值阈值进行太阳能面板表面灰尘区域的初步辨识，并获得其逻辑矩阵；
S6：将彩色图像转换为灰度图像，根据预设灰度图像亮度阈值进行太阳能面板表面灰尘区域的约束，并获得其逻辑矩阵；
S7：根据前述生成的两个逻辑矩阵进行最终表面灰尘区域的判断。
前述的基于色彩通道亮度分布的太阳能面板表面灰尘辨识方法中，所述的步骤S3中，保留面板区域并删除其他区域元素的提取方法为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 118766DEST_PATH_IMAGE002
为彩色图像像素点灰度值，i, j分别为图像行列索引号，C为图像色彩 通道序号。
前述的基于色彩通道亮度分布的太阳能面板表面灰尘辨识方法中，所述的步骤S4中，三通道的Hoyer统计值为：
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为像素点(i,j)对应的Hoyer统计值，
Figure 922249DEST_PATH_IMAGE004
为像素点(i,j)三个色彩通道亮 度组成的数列。
前述的基于色彩通道亮度分布的太阳能面板表面灰尘辨识方法中，所述的步骤S5中，其逻辑矩阵的具体获取方法为：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 473316DEST_PATH_IMAGE006
为基于Hoyer统计值获得的逻辑矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
为预设的Hoyer统计值阈值。
前述的基于色彩通道亮度分布的太阳能面板表面灰尘辨识方法中，所述的步骤S6中，其逻辑矩阵的具体获取方法为：
Figure 288956DEST_PATH_IMAGE008
；
其中，
Figure 343500DEST_PATH_IMAGE009
为基于灰度图像亮度获得的逻辑矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
为预设的灰度图像亮度 阈值。
前述的基于色彩通道亮度分布的太阳能面板表面灰尘辨识方法中，所述的步骤S7中，表面灰尘区域的判断方法为：
Figure 586394DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE012
为像素点(i,j)对应的表面灰尘状态，结果1表示当前像素点可能含 有灰尘，0表示当前像素点为正常状态；
Figure 624757DEST_PATH_IMAGE006
为基于Hoyer统计值获得的逻辑矩阵；
Figure 431039DEST_PATH_IMAGE009
为基 于灰度图像亮度获得的逻辑矩阵。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
本发明首先获取太阳能面板彩色图像，其次使对图像进行语义分割保留研究关注的面板区域，随后逐像素计算太阳能面板区域RGB三通道的Hoyer统计值，并根据Hoyer统计值获取逻辑矩阵，将彩色图形转换为灰度图像并根据灰度图像亮度获取逻辑矩阵，最终结合两个逻辑矩阵进行最终表面灰尘区域的判断。本发明具有训练成本低、评估速度快的优点，能够快速进行太阳能面板表面灰尘区域的检测和定位。Hoyer统计值是一种典型的稀疏性评价指标，本发明利用不同色彩通道亮度分布的Hoyer统计值（Hoyer统计值对样本分布情况非常敏感）对太阳能面板表面灰尘状态进行辨识。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是本发明中实施例1中提取到的面板区域图像；
图3是本发明中实施例1中获取到的Hoyer统计值分布；
图4是本发明的实施例1根据Hoyer统计值获取的逻辑矩阵；
图5是本发明中实施例1中根据灰度图像亮度获取的逻辑矩阵；
图6是本发明中实施例1中识别到的表面灰尘区域判断结果；
图7是本发明中实施例2中提取到的面板区域图像；
图8是本发明中实施例2中获取到的Hoyer统计值分布；
图9是本发明的实施例2根据Hoyer统计值获取的逻辑矩阵；
图10是本发明中实施例2中根据灰度图像亮度获取的逻辑矩阵；
图11是本发明中实施例2中识别到的表面灰尘区域判断结果。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明，但并不作为对本发明限制的依据。
实施例1：基于色彩通道亮度分布的太阳能面板表面灰尘辨识方法，其流程图如图1所示，包括以下步骤：
S1：获取太阳能面板的彩色数字图像；
S2：对获取的彩色数字图像进行语义分割，实现太阳能面板区域及其他区域的自适应分割；
S3：根据语义分割结果，保留面板区域并删除其他区域元素；结果如图2所示，保留面板区域并删除其他区域元素的提取方法为：
Figure 356401DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 222726DEST_PATH_IMAGE014
为彩色图像像素点灰度值，i, j分别为图像行列索引号，C为图像色彩 通道序号；
S4：逐像素计算太阳能面板区域RGB三通道的Hoyer统计值；结果如图3所示，
三通道的Hoyer统计值为：
其中，
Figure 482806DEST_PATH_IMAGE003
为像素点(i,j)对应的Hoyer统计值，
Figure 92778DEST_PATH_IMAGE004
为像素点(i,j)三个色彩通道亮 度组成的数列
S5：根据预设Hoyer统计值阈值进行太阳能面板表面灰尘区域的初步辨识，并获得其逻辑矩阵；结果如图4所示；
其逻辑矩阵的具体获取方法为：
Figure 893155DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 195960DEST_PATH_IMAGE006
为基于Hoyer统计值获得的逻辑矩阵，
Figure 412178DEST_PATH_IMAGE007
为预设的Hoyer统计值阈值， 本实施例中Hoyer统计值阈值为0.0005；
S6：将彩色图像转换为灰度图像，其具体转换方法为：
Figure DEST_PATH_IMAGE015
其中，I为生成的灰度图像，R为彩色图像的红色通道，G为彩色图像的绿色通道，B为彩色图像的蓝色通道；
根据预设灰度图像亮度阈值进行太阳能面板表面灰尘区域的约束，并获得其逻辑矩阵；结果如图5所示，
其逻辑矩阵的具体获取方法为：
Figure 357000DEST_PATH_IMAGE008
；
其中，
Figure 991375DEST_PATH_IMAGE009
为基于灰度图像亮度获得的逻辑矩阵，
Figure 465081DEST_PATH_IMAGE010
为预设的灰度图像亮度 阈值，本实施例中灰度图像亮度阈值
Figure 434174DEST_PATH_IMAGE010
为220；
S7：根据前述生成的两个逻辑矩阵进行最终表面灰尘区域的判断，结果如图6所示；
表面灰尘区域的判断方法为：
Figure 120371DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 874831DEST_PATH_IMAGE012
为像素点(i,j)对应的表面灰尘状态，结果1表示当前像素点可能含 有灰尘，0表示当前像素点为正常状态；
Figure 519439DEST_PATH_IMAGE006
为基于Hoyer统计值获得的逻辑矩阵；
Figure 975828DEST_PATH_IMAGE009
为基 于灰度图像亮度获得的逻辑矩阵。
实施例2：基于色彩通道亮度分布的太阳能面板表面灰尘辨识方法，其流程图如图1所示，包括以下步骤：
S1：获取太阳能面板的彩色数字图像；
S2：对获取的彩色数字图像进行语义分割，实现太阳能面板区域及其他区域的自适应分割；
S3：根据语义分割结果，保留面板区域并删除其他区域元素；结果如图7所示，保留面板区域并删除其他区域元素的提取方法为：
Figure 731295DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 74682DEST_PATH_IMAGE002
为彩色图像像素点灰度值，i, j分别为图像行列索引号，C为图像色彩 通道序号；
S4：逐像素计算太阳能面板区域RGB三通道的Hoyer统计值；结果如图8所示，
三通道的Hoyer统计值为：
其中，
Figure 890192DEST_PATH_IMAGE003
为像素点(i,j)对应的Hoyer统计值，
Figure 833877DEST_PATH_IMAGE004
为像素点(i,j)三个色彩通道亮 度组成的数列
S5：根据预设Hoyer统计值阈值进行太阳能面板表面灰尘区域的初步辨识，并获得其逻辑矩阵；结果如图9所示；
其逻辑矩阵的具体获取方法为：
Figure 127455DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 840196DEST_PATH_IMAGE006
为基于Hoyer统计值获得的逻辑矩阵，
Figure 308830DEST_PATH_IMAGE007
为预设的Hoyer统计值阈值， 本实施例中Hoyer统计值阈值为0.0008；
S6：将彩色图像转换为灰度图像，其具体转换方法为：
Figure 739811DEST_PATH_IMAGE015
其中，I为生成的灰度图像，R为彩色图像的红色通道，G为彩色图像的绿色通道，B为彩色图像的蓝色通道；
根据预设灰度图像亮度阈值进行太阳能面板表面灰尘区域的约束，并获得其逻辑矩阵；结果如图10所示，
其逻辑矩阵的具体获取方法为：
Figure 837080DEST_PATH_IMAGE008
；
其中，
Figure 669907DEST_PATH_IMAGE009
为基于灰度图像亮度获得的逻辑矩阵，
Figure 312372DEST_PATH_IMAGE010
为预设的灰度图像亮度 阈值，本实施例中灰度图像亮度阈值
Figure 965071DEST_PATH_IMAGE010
为200；
S7：根据前述生成的两个逻辑矩阵进行最终表面灰尘区域的判断，结果如图11所示；
表面灰尘区域的判断方法为：
Figure 866030DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 287785DEST_PATH_IMAGE012
为像素点(i,j)对应的表面灰尘状态，结果1表示当前像素点可能含 有灰尘，0表示当前像素点为正常状态；
Figure 366730DEST_PATH_IMAGE006
为基于Hoyer统计值获得的逻辑矩阵；
Figure 506724DEST_PATH_IMAGE009
为基 于灰度图像亮度获得的逻辑矩阵。
综上所述，本发明首先获取太阳能面板彩色图像，其次使对图像进行语义分割保留研究关注的面板区域，随后逐像素计算太阳能面板区域RGB三通道的Hoyer统计值，并根据Hoyer统计值获取逻辑矩阵，将彩色图形转换为灰度图像并根据灰度图像亮度获取逻辑矩阵，最终结合两个逻辑矩阵进行最终表面灰尘区域的判断。本发明具有训练成本低、评估速度快的优点，能够快速进行太阳能面板表面灰尘区域的检测和定位。

Claims (6)

1.基于色彩通道亮度分布的太阳能面板表面灰尘辨识方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：获取太阳能面板的彩色数字图像；
S2：对获取的彩色数字图像进行语义分割，实现太阳能面板区域及其他区域的自适应分割；
S3：根据语义分割结果，保留面板区域并删除其他区域元素；
S4：逐像素计算太阳能面板区域RGB三通道的Hoyer统计值；
S5：根据预设Hoyer统计值阈值进行太阳能面板表面灰尘区域的初步辨识，并获得其逻辑矩阵；
S6：将彩色图像转换为灰度图像，根据预设灰度图像亮度阈值进行太阳能面板表面灰尘区域的约束，并获得其逻辑矩阵；
S7：根据前述生成的两个逻辑矩阵进行最终表面灰尘区域的判断。
2.根据权利要求1所述的基于色彩通道亮度分布的太阳能面板表面灰尘辨识方法，其特征在于，所述的步骤S3中，保留面板区域并删除其他区域元素的提取方法为：
Figure 686337DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE002
为彩色图像像素点灰度值，i, j分别为图像行列索引号，C为图像色彩通道 序号。
3.根据权利要求1所述的基于色彩通道亮度分布的太阳能面板表面灰尘辨识方法，其特征在于，所述的步骤S4中，三通道的Hoyer统计值为：
其中，
Figure 665794DEST_PATH_IMAGE003
为像素点(i,j)对应的Hoyer统计值，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
为像素点(i,j)三个色彩通道亮度组 成的数列。
4.根据权利要求1所述的基于色彩通道亮度分布的太阳能面板表面灰尘辨识方法，其特征在于，所述的步骤S5中，其逻辑矩阵的具体获取方法为：
Figure 258581DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
为基于Hoyer统计值获得的逻辑矩阵，
Figure 716107DEST_PATH_IMAGE007
为预设的Hoyer统计值阈值。
5.根据权利要求1所述的基于色彩通道亮度分布的太阳能面板表面灰尘辨识方法，其特征在于，所述的步骤S6中，其逻辑矩阵的具体获取方法为：
Figure DEST_PATH_IMAGE008
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为基于灰度图像亮度获得的逻辑矩阵，
Figure 874687DEST_PATH_IMAGE010
为预设的灰度图像亮度阈值。
6.根据权利要求1所述的基于色彩通道亮度分布的太阳能面板表面灰尘辨识方法，其特征在于，所述的步骤S7中，表面灰尘区域的判断方法为：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 759466DEST_PATH_IMAGE012
为像素点(i,j)对应的表面灰尘状态，结果1表示当前像素点含有灰尘，0 表示当前像素点为正常状态；
Figure 573969DEST_PATH_IMAGE006
为基于Hoyer统计值获得的逻辑矩阵；
Figure 304028DEST_PATH_IMAGE009
为基于灰度图 像亮度获得的逻辑矩阵。
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ZHENGZHENG TU等: "RGB-T Image Saliency Detection via Collaborative Graph Learning", 《 IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA》 *
刘洋等: "基于稀疏编码的动态纹理识别", 《中国图象图形学报》 *
李俊山: "大气湍流下退化序列图像的目标检测方法", 《数据采集与处理》 *

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