国网天津城东供电公司 李博彤 毕海岩 贾 宓 刘 伟

1 图像预处理介绍

对训练素材进行预处理可有效提升图像识别准确率。图片需要进行预处理的原因：适应神经网络结构。因为网络结构能够接收的数据格式一般来说比较固定，因此在训练模型前，一般要提前将训练样本预处理，使之转换为可读格式；训练样本提纯。本文的训练样本中一般可能有垃圾数据，预处理后这部分数据被干净的清理，这样他们的影响就会消失；数据增强。预处理的样本增加了数据本身的多样性。利用旋转、镜像等方法来表现图像的空间多样性。基于这一原理，该模型具有更强的鲁棒性；归一化处理。预处理的形式很多，不同规格的数据经过转换后，成为规格相同的实证数据，图片的归一化就是最为典型的案例；数据体积压缩。处理后可以减小尺寸，如果原始数据的尺寸是FHD，经过压缩可后可以达到VGA，从而就会减少降低数据体积。

2 图像预处理方法

2.1 几何规范化

计算机图像识别技术在应用过程中存在一些缺陷，在一定程度上阻碍了智能化技术的发展[1]。计算机图像识别要求系统高效准确地进行图像识别，智能化处理方法的应用可显著提升计算机图像识别的性能，提升其识别的准确性及效率[2]。由于地下管线外破事件图片在拍摄提取过程中，容易受到光线强弱、有无阴影、拍摄角度的影响，因此需在识别前对图像进行标准化的预处理，并使用平移、旋转和缩放等几何变换选取一个共同点作为参照点统一规范化图像。……