基于自适应遗传算法的变电站红外图像模糊增强

发布时间：2017-10-07 19:14

  本文关键词：基于自适应遗传算法的变电站红外图像模糊增强

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【摘要】：为增强变电站中电力设备红外热像图的视觉效果,突出局部热异常区域,方便故障定位及检修,提出了一种基于自适应遗传算法的红外热像图模糊增强技术。对小波变换后的红外子热像图,进行同态滤波增强处理和模糊增强处理,并运用动态自适应遗传算法对模糊参数进行优化,最后,经小波重构得到了效果增强的红外图像。实验结果表明,该方法相对同态滤波、模糊集增强、遗传模糊等算法,红外图像的边缘强度、对比度、清晰度分别至少提高12.6%、27.7%、33.7%,有利于检修人员进行电力设备的热异常定位及故障诊断。
【作者单位】： 上海电力学院电子与信息工程学院;国网山东省电力公司聊城供电公司;上海交通大学电气工程系;
【关键词】： 变电站 红外图像增强 同态滤波 模糊集 自适应遗传 图像配准
【基金】：国家自然科学基金(61107081;61202369) 上海市教育委员会科研创新项目(12ZZ176)~~
【分类号】：TM63;TP391.41
【正文快照】： 0引言1坚强智能电网中智能变电站是接受和分配电能、控制电力潮流流向、变换和调整电压的关键电力设施,需要不断的加强运行安全性、稳定性和可靠性。经统计分析,大约90%的变电站事故是由电力设备故障引起的,而大约50%的故障设备在早期都有热异常现象。如不及时处理,热异常严重

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本文编号：989585