基于3D红外全景图像的特高压变电站变压器运行状态检测装置及其检测方法

1.基于3D红外全景图像的特高压变电站变压器运行状态检测装置，其特征在于，包括铺设于变压器(1)周围的圆形轨道(2)，所述变压器(1)的中轴线通过圆形轨道(2)的圆心，在圆形轨道(2)上设置智能可控小车(3)，智能可控小车(3)上通过支架(4)设置摄像机(5)，摄像机(5)包括红外摄像头和可见光摄像头。
2.根据权利要求1所述的基于3D红外全景图像的特高压变电站变压器运行状态检测装置，其特征在于，所述支架(4)垂直于地面安装于智能可控小车(3)上，一端与智能可控小车(3)固定，另一端设有用于安装摄像机(5)的卡槽，并且该支架(4)为可伸缩支架。
3.根据权利要求1或2所述的基于3D红外全景图像的特高压变电站变压器运行状态检测装置，其特征在于，还包括与摄像机(5)无线连接的计算机和与计算机连接的触摸监视屏，红外摄像头和可见光摄像头在垂直于地面的方向上上下分布。
4.基于3D红外全景图像的特高压变电站变压器运行状态检测方法，其特征在于，主要通过以下步骤实现：
S1、在变压器周围铺设一个圆形轨道，变压器中轴线通过圆形轨道圆心，圆形轨道上设置智能可控小车，将摄像机架设在智能可控小车上，摄像机包括红外摄像头和可见光摄像头；
S2、调整红外摄像头和可见光摄像头的焦距，使两者拍摄图像的区域重叠面积最大；然后，智能可控小车在圆形轨道运行，同时拍摄多组可见光图像和红外图像，最后将图像传入计算机等待处理；
S3、将获得的每组可见光图像和红外图像进行预处理；
S4、对预处理后的可见光图像和红外图像进行图像融合，形成多张新的融 合图像；
S5、利用图像拼接技术对步骤S4形成的多张融合图像进行拼接，形成变压器360°全景融合图像；
S6、获取步骤S5得到的360°全景融合图像的深度图；
S7、利用步骤S6获得的深度图和步骤S5形成的360°全景融合图像，根据双眼立体视差模型，生成3D左眼和3D右眼图像；
S8、对步骤S7形成的3D左眼图像和3D右眼图像进行重新编码，最终输出到触摸监视屏上。
5.根据权利要求4所述的基于3D红外全景图像的特高压变电站变压器运行状态检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，拍照形成的相邻图像要有20％-40％的重合部分。
6.根据权利要求4所述的基于3D红外全景图像的特高压变电站变压器运行状态检测方法，其特征在于，所述步骤S3中，预处理的具体过程为：
S301、利用自适应中值滤波器对可见光图像进行去噪处理；
S302、利用小波变换模极大值去噪算法对红外图像进行去噪处理；
S303、利用直方图均衡法对去噪后的可见光图像和红外图像进行增强处理。
7.根据权利要求6所述的基于3D红外全景图像的特高压变电站变压器运行状态检测方法，其特征在于，所述步骤S4中，图像融合的具体过程为：
S401、利用基于像素的图像配准方法，对成对的可见光图像和红外图像进行图像配准；
S402、利用HIS变换融合方法，对配准后的图像进行融合操作
8.根据权利要求7所述的基于3D红外全景图像的特高压变电站变压器运行状态检测方法，其特征在于，所述步骤S5中，图像拼接的具体过程为：
S501、利用基于区域的配准方法，对相邻的融合图像进行图像对齐与匹配操作；
S502、利用加权平滑法对图像重叠部分进行融合与边界平滑。
9.根据权利要求8所述的基于3D红外全景图像的特高压变电站变压器运行状态检测方法，其特征在于，所述步骤S6中，获取深度图的具体过程为：
S601、将步骤S5得到的360°全景融合图像分解成图像单元，即将图像分成U×V个子块，可以通过预先实验选择最为合适的U和V；
S602、按照下面的公式计算每个子块的深度值：
其中，|Wrl|+|Wud|＝1，Wrl、Wud用于确定左到右、下到上的深度梯度权重，通过多次试验选择合适的值；x、y为单位子块中像素点的坐标值；width、height为图片的宽度以及高度；
pixel_number(R)为子块中的像素点数，最终通过计算获得360°全景融合图像的深度图。
10.根据权利要求9所述的基于3D红外全景图像的特高压变电站变压器运行状态检测方法，其特征在于，所述步骤S7中，生成3D左眼和3D右眼图像的具体过程为：
S701、将原图像作为左眼图像，只要生成相应的右眼图像即可；
S702、确定视差为零的平面，将深度值居中的平面设为视差为零的平面，这样部分点显示在屏幕前方，部分显示在后方，还有一些显示在屏幕上；
S703、确定视差最大值并对像素进行平移，利用公式 以及公式
计算出视差最大值；
其中，Mmax为视差最大值，单位为厘米，Mmax(pixel)为转换成像素单位的视差最大值，P为眼睛能感知的最大深度，B为两眼距离，D为眼睛到屏幕的距离，Screen_D(pixel)为屏幕对角线上的像素，Screen_D(cm)为屏幕对角线距离，将深度值归一化后与视差最大值相乘就可以得到每个深度值所对应的视差，再根据图像中每个像素的视差对像素进行平移，便可以生成右眼图像。

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