1.一种基于边缘特征的绝缘子红外图像的识别与分割方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1采集图像，并制作原始数据集；

步骤2对图像进行预处理；

步骤2.1对原始数据集进行降噪处理；

步骤2.2利用图像特征进行阈值二值化；

步骤2.3基于轮廓提取的图像进行矫正；

步骤2.4通过矫正后的图像进行遍历法边缘点标定；

步骤3根据绝缘子特征进行识别；

步骤4提取图像特点，获得单个绝缘子的精确定位与分割。

2.根据权利要求1所述的基于边缘特征的绝缘子红外图像的识别与分割方法，其特征在于，所述步骤1中，通过红外相机采集图像，所述步骤2.1中，通过高斯滤波对原始数据集进行降噪处理，所述步骤2.3中，通过一维像素遍历对提取的轮廓图像进行矫正。

3.根据权利要求1所述的基于边缘特征的绝缘子红外图像的识别与分割方法，其特征在于，所述遍历法边缘点标定包括通过对经矫正后的轮廓图像进行标定，所标定的点为图像上绝缘子区域内的点，且该标定的点前一像素点和后一像素点不同。

4.根据权利要求3所述的基于边缘特征的绝缘子红外图像的识别与分割方法，其特征在于，所述遍历法边缘点标定还包括对符合条件的点进行标定并对该标定点的RGB值进行通道值赋值：bij＝rij＝0，其中，bij表示点(i,j)的B通道值，rij表示点(i,j)的R通道值。

5.根据权利要求4所述的基于边缘特征的绝缘子红外图像的识别与分割方法，其特征在于，所述步骤3中根据绝缘子伞状特征进行识别。

6.根据权利要求5所述的基于边缘特征的绝缘子红外图像的识别与分割方法，其特征在于，所述步骤3中，对完成边缘点标定的轮廓图像进行二维像素遍历，进而获取绝缘子的上边界、下边界、左边界和右边界，并完成绝缘子区域的构建，进而完成绝缘子的识别。

7.根据权利要求6所述的基于边缘特征的绝缘子红外图像的识别与分割方法，其特征在于，所述二维像素遍历为：

通过上式统计每行绝缘子边界点数 和每列绝缘子边界点数其中lcols为轮廓图像的行数，lrows为轮廓图像的列数。

8.根据权利要求7所述的基于边缘特征的绝缘子红外图像的识别与分割方法，其特征在于，所述若干绝缘子构成绝缘子串。

所述绝缘子串的上边界获取：

基于统计得到的数据得到行阈值n1，根据如下公式得到满足上边界条件的行数集合：N1＝{i|N(i)＞imax‑n1,N(i)＜＝imax}取N1中第一行min(N1)作为绝缘子串的上边界LFirstLine＝min(N1)；

所述绝缘子串下边界获取：

根据如下公式得到满足下边界条件的行数集合：N2＝{i|N(i)＞＝imax‑n1,n(i)＜imax,n(i+1)＜imax‑n1}取N2中的最后一行max(N2)作为绝缘子串的下边界LLastLine＝max(N2)；

所述绝缘子串的左边界和右边界获取：统计每列边界点数

取列边界点数N(i)中的最大值imax＝max(N(0),N(1),...,N(i‑1)),i＝lrow；

统计边界点数等于最大边界点数的列数，组成列数集合M＝{j|f(bmaxij,gmaxij,rmaxij)＝

1}；

取列数集合M中的最小值min(M)和最大值max(M)作为绝缘子串的左边界jleft＝min(M)和右边界jright＝max(M)，基于LFirstLine、LLastLine、jleft、jright构建绝缘子区域，完成绝缘子串的识别。

9.根据权利要求6或7或8所述的基于边缘特征的绝缘子红外图像的识别与分割方法，其特征在于，所述步骤4包括：以绝缘子上下边界作为纵向扫描的范围，统计扫描范围内的每列的边界点数，如下式所示：

提取具有分割列特点的列，由于分割列的边界点数D(j)远高于周围列的边界点数D(j‑

1)和D(j+1)，利用阈值d，根据下式的判断条件：Dlocation＝{j|D(j)‑D(j‑1)＞＝d,D(j)‑D(j+1)＞＝d}，得到初始分割队列Dlocation，同时统计两个分界线之间的距离，将出现次数最多的间隔距离作为标准间隔距离；从标记的绝缘子串最左侧开始，按照标准间隔作为分割距离，得到标准分割队列，并绝缘子串的边界线进行单个绝缘子的分割。

10.根据权利要求9所述的基于边缘特征的绝缘子红外图像的识别与分割方法，其特征在于，所述步骤4还包括，结合初始分割队列对标准分割队列进行调整：比较初始分割队列和标准分割队列中的点，对于两队中同一个绝缘子分割位置，得到一个初始分割队列点P1和一个标准分割队列点P2，当两点之间距离小于阈值d，则用初始分割队列中的点替换标准分割队列中的点；当两点之间的距离大于阈值，则忽略该初始分割队列中的点；

利用调整后的标准分割队列和绝缘子串的边界线进行单个绝缘子的分割。