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时间:2019-11-22
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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2017,53(10)193基于改进Chan-Vese模型的电力设备红外图像分割顾鹏程,黄福珍GUPengcheng,HUANGFuzhen上海电力学院自动化工程学院,上海200082SchoolofAutomationEngineering,ShanghaiUniversityofElectricPower,Shanghai200082,ChinaGUPengcheng,HUANGFuzhen.Powerequipmentinfraredi
2、magesegmentationbasedonimprovedChan-Vesemodel.ComputerEngineeringandApplications,2017,53(10):193-196.Abstract:Infraredimagesegmentationofpowerequipmentisthebasisofpatternrecognitionforpowerequipmentandinfraredfaultdiagnosis.TheChan-Vesemodelcaneffectivelysegmentima
3、geswithstrongnoiseandblurrededges,butitssegmentationspeedisslow,anditcannoteliminatetheunrelatedbackgroundeffectivelyinthesegmentationofpowerequipmentinfraredimages.Inthispaper,animprovedChan-Vesemodelisproposed.Abinaryfunctionisusedastheini-tiallevelsetfunctionins
4、teadofthedistancefunction,andmultipleinitialcontoursareapplied.Moreover,thedatatermoftheChan-Vesemodelissimplified,andthelengthregularizationtermisreplacedbyaGaussiankernelfunction.Duetothesemodifications,amuchlargertimestepcanbeadoptedintheiterativeprocessandthecu
5、rveevolutionspeedcanbeaccelerated.ExperimentalresultsonpowerequipmentinfraredimagesegmentationprovethatthenewmodelhashighersegmentationspeedandbetterperformancetoeliminatetheunrelatedbackgroundcomparedwiththetraditionalChan-Vesemodel.Keywords:powerequipmentinfrared
6、imagesegmentation;Chan-Vesemodel;levelsetevolution;Gaussian摘要:电力设备红外图像分割是电力设备模式识别和红外故障诊断的基础。Chan-Vese模型能够有效分割含强噪声和边缘模糊的图像,但其分割速度缓慢,并且在分割电力设备红外图像时不能有效消除无关背景。提出一种改进的Chan-Vese模型,采用多个初始轮廓,并采用二值函数代替距离函数初始化水平集函数;同时对Chan-Vese模型的梯度下降流提出改进,简化其图像数据项,并用一个高斯核函数取代长度正则项。改进的模型不仅方
7、便计算,而且可以在迭代过程中采用更大时间步长,加快曲线演化速度。在对电力设备红外图像的分割实验中,证明了相比Chan-Vese模型,新模型分割速度明显提高,并且具备较好的消除无关背景的性能。关键词:电力设备红外图像分割;Chan-Vese模型;水平集演化;高斯核函数文献标志码:A中图分类号:TP391doi:10.3778/j.issn.1002-8331.1512-02551引言扰,因此拍摄到的红外图像必然会出现夹杂噪声等无关随着我国电力系统规模的逐渐扩大,电力设备发生背景、对比度不高等情况,所以有必要采用专门的图像故障的
8、几率也逐渐在增加,同时对于电力设备安全可靠分割方法将红外图像中的电力设备单独分割出来。运行的要求也不断提高。电力设备红外诊断技术能有传统的红外图像分割方法能够达到一定的分割效[1]果,比如阈值法、边缘检测法是目前普遍使用的方法,但效地监测和诊断运行中电力设备的过热缺陷,是电力系统在线故障诊
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