基于FAsT-Match算法的电力设备红外图像分割

发布时间：2017-09-24 10:36

  本文关键词：基于FAsT-Match算法的电力设备红外图像分割

  更多相关文章： 红外图像分割 模板匹配 仿射变换 电力设备 故障诊断

【摘要】：红外技术能有效地检测电力设备过热缺陷,具有远距离、不接触、不取样、准确、快速、直观等特点。传统的电力设备故障红外人工诊断耗时、耗力,而针对人工诊断不足提出的智能诊断其难点之一在于能否较好的获得感兴趣区域(ROI,Region of interest)。红外图像具有强度集中、对比度低等性质,常用的分割算法用于电力设备红外图像ROI获取,其结果往往是过分割。针对过分割难点,本文提出一种基于FAs T-Match算法的电力设备红外图像分割方法。首先,运用FAs T-Match算法在可见光图像中近似模板匹配,然后在红外与可见光图像之间通过近似仿射变换找到目标在红外图像中的近似区域,最后用分割算法对近似区域分割。实验结果表明,提出的方法能够较好地解决电力设备红外图像过分割问题。
【作者单位】： 上海电力学院自动化工程学院;
【关键词】： 红外图像分割 模板匹配 仿射变换 电力设备 故障诊断
【基金】：上海市电站自动化技术重点实验室资助项目(13DZ2273800)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言电力设备正常运行对电网可靠供电具有重要影响,据统计电力系统事故中有90%是由电力设备故障引起,而出现故障的电力设备中有一半会在早期阶段表现出不正常的发热症状。因此,对电力设备运行状态的监测、故障诊断和及时维修日益得到人们的重视[1]。红外测温的原理是探测器检

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本文编号：910961