电气设备红外图像分割算法的研究

【摘要】：目前红外技术已经广泛用于电力、军事、工业等领域中,已经成为各个发达国家重要发展对象,尤其是在我国电气设备故障诊断中发挥着及其重要的作用,在高电压大电流的电力设备中,利用人工来检测危险性很大,而红外成像技术在这方面却是占有独到的优势。 本文红外图像分割的主要内容: (1)分析了红外成像机理,将红外图像的几种传统算法仿真实验进行了对比,包括直方图、噪声等的红外成像特点,提出基于平台直方图均衡化与增强后的高通滤波进行结合的增强方法。通过比较表明,该算法能够有效的提高对比度、明显的去噪声效果,突出目标和细节信息。 (2)对传统基于阈值的迭代法、最大类间方差法(OTSU)进行仿真分析后,改进了OTSU算法。仿真结果表明,改进后的图像分割算法更佳,能够很好的体现电气设备温度高部位的散热范围。 (3)将元胞自动机的新理论用在红外图像边缘提取上,分别对元胞自动机三种状态函数提取算法和传统算法进行了仿真分析。仿真结果表明,元胞自动机算法非常锐利,保留了边缘点的灰度值,边缘也比较细腻,远远好于传统的边缘提取算法。 (4)本文提出了一种基于元胞自动机(cellular automata,CA )与改进的OTSU相结合的图像增强与分割算法,对红外图像进行增强处理后的红外灰度图像采用CA法进行边缘提取,并进行二值化处理,然后与经过改进的OTSU算法分割后的红外图像进行融合。实验结果表明,采用该算法后,能使红外图像目标细节清楚,适合人眼观测,为后续的目标识别与故障诊断打下良好的基础。 (5)仿真不同温度范围的图像,利用不同的温度范围对电气设备进行故障诊断分析。