基于亚像素红外与可见光图像配准方法

为了提高不同分辨率的红外与可见光图像配准的精度,提出了一种基于亚像素纠正的红外与可见光自动配准方法.采用了Shi—— Tomasi角点检测器和Taylor多项式将角点的坐标纠正到亚像素级,在六参数仿射变换模型基础上采用改进的Hausdorff距离进行精确匹配.与传统方法比较,该方法提高精度10％左右.实验表明,该方法配...     

基于深度学习的电力设备红外可见光图像智能配准方法研究

红外图像与可见光图像的融合分析是提升红外图像中电力设备定位精度和缺陷诊断准确度的有效途径。针对两种模态数据融合分析关键步骤中的红外图像与可见光图像配准问题进行研究。鉴于红外图像与可见光图像存在的模态差异,采用基于自监督学习的SuperPoint特征点提取与描述方法,提取具有模态不变性的稀疏特征点;采用基于深度图卷积的SuperGlue方法,结合全局特征点的空间及特征相关性信息,提升特征匹配的准确度;最后,采用渐近采样一致性的PROSAC方法对红外与可见光图像间的变换参数进行估计,实现配准。与传统算法对比表明,本文所提方法具有更高的模态鲁棒性,得到了更准确的配准结果。     

基于R-MI-rényi测度的可见光与红外图像配准

针对红外与可见光图像配准的准确性与鲁棒性问题,提出一种基于R-MI-rényi测度的由粗到精红外与可见光图像配准方法。首先通过分析红外与可见光传感器的成像原理,确定红外与可见光传感器在相对位置固定时的配准变换参数;然后采用Hough变换检测模板图像的直线特征,并利用待配准图像对应直线段的长度和斜率确定粗配准参数;根据粗配准参数确定搜索区域与匹配窗口尺寸,利用rényi互信息与Harris角点函数相结合的R-MI-rényi匹配测度在粗配准对应区域内搜索匹配点对;最后使用RANSAC方法完成图像的精确配准并求解图像转换参数矩阵。分别选取标准测试图像集和真实测试图像集对本文方法和现有代表方法进行综合对比,实验结果表明,方法在像素误差、标准差以及时间消耗等方面均优于其他对比方法,说明方法具有较高的配准精度和效率、较好的鲁棒性,综合性能最优。     

基于改进RBFNN的变电站设备红外温度预测方法

<正>为了能够准确地获取变电站敞开式设备的表面温度信息,准确定位热异常区域并以此确定设备运行状态,提出了一种变电站设备红外温度预测方法。采用量子遗传(QGA)-正交最小二乘算法(OLS)优化了径向基神经网络(RBFNN),通过将红外热像图像素与温度作为该神经网络的输入和输出量,建立了从红外图像获取设备温度的理论模型。结合同一场景的红外图像与可见光图像配准技术,即可直接从可见光图像上获取对应位置的红外温度     

基于BEMD的电力设备红外与可见光图像的配准研究

电力设备的红外图像和可见光图像从不同角度反映了设备的状态,对它们进行配准可以提高在线监测的准确性.将2维经验模态分解( BEMD)方法引入到电力设备的红外与可见光图像配准中.通过理论分析得出了基于BEMD的图像配准原理,把图像的配准问题转化成了BEMD分解后子图像的配准问题,并确定了原始图像、趋势图像及2维仿射变换在配准中的关系;基于此原理提出了一种红外与可见光图像配准方法.实验结果表明该方法可取得良好的配准效果,同时也验证了该配准原理的正确性和方法的先进性.     

基于BEMD的电力设备红外与可见光图像的配准研究

电力设备的红外图像和可见光图像从不同角度反映了设备的状态,对它们进行配准可以提高在线监测的准确性.将2维经验模态分解( BEMD)方法引入到电力设备的红外与可见光图像配准中.通过理论分析得出了基于BEMD的图像配准原理,把图像的配准问题转化成了BEMD分解后子图像的配准问题,并确定了原始图像、趋势图像及2维仿射变换在配...     

采用对象分割和图像配准方法的变电站红外预警系统

为了早期发现变电站事故隐患,建立了一个红外温度巡检与预警系统,该系统能够自动循环采集变电站电气设备的红外图像,通过提取目标设备的温度信息进行故障判别。为了解决机械传动造成的图像位置偏差导致系统难以对感兴趣设备进行定位监测的问题,提出了一种基于对象分割和图像配准的校正方法,首先对图像进行对象分割和组态定义,并将待测目标提取出来,然后采用基于相位相关和Harris角点匹配的图像配准方法对序列偏差图像进行配准。使用上述方法对某变电站中获取的15组电气设备红外遥视图像进行了实验,平均正确匹配率达到93.3%,并且配准精度较高,达到了亚像素级。实验表明该方法能够对偏差图像进行有效校正,使系统能够及时准确地获得设备部件的温度,保障监测系统的可靠运行。     

亚像素级的图像配准方法

在很多应用领域,要求图像配准的精度达到亚像素级,而多数亚像素级配准方法的运算量较大。文中阐述了一种高效的基于奇异值分解（SVD）的相位相关法。在无噪声干扰的情况下,该方法的精度达到0.02像素。通过对已知平移关系的图像的配准实验,比较了其与灰度相关函数内插法在无噪声和有噪声的情况以及应用于多光谱图像配准时的配准精度。实验表明,2种方法都有较好的抗噪声性能,在受噪声干扰不严重的情况下,基于SVD的相位相关法的配准精度优于灰度相关函数内插法。     

基于灰度冗余和SURF算法的电气设备红外和可见光图像配准

为了对电力设备故障进行更为有效和直观的诊断,提出了一种基于灰度冗余和SURF算法的红外和可见光图像的配准方法.该算法对红外图像和可见光图像进行基于灰度冗余的处理,利用SURF方法分别找到两幅图像的特征点并求出其描述子,通过RANSAC(随机采样一致性)对这些特征点进行精确配对,通过最小二乘法求得仿射变换参数并实现两幅图像的配准.实验表明,该方法与其他配准方法相比,具有速度快,鲁棒性高等优点,具有较高的实用价值.     

基于多曝光场景的新型电力图像配准技术

基于现有的图像配准技术，对电力图像拍摄时间差异所造成的曝光度不同而产生的图像配准误差大和配准效率提升难的问题，提出了一种基于电力图像去除亮度差异影响的边缘特征配准技术。通过提取图像的边缘信息，以产生二值化的效果图像代替原始图像进行旋转矩阵的计算，完成原始图像空间一致性调整，实现多曝光场景的新型电力图像配准技术，并通过一系列电力图像试验数据进行了验证。试验结果表明，所提的新型电力图像配准技术在配准效率方面较改进前的基于互相关信息配准方法提升了50%,配准精度达到了亚像素级别，配准方法鲁棒性更高。     

最大对齐度算法在多模态图像配准中正负像无关性分析

基于对齐度的配准是一种重要的多模态图像配准方法,其中的图像预处理是关键.在对红外热像仪图像和可见光图像进行配准的过程中,首先进行图像预处理,其中一个环节是将红外热像仪图像取负像,这样可使之与相应的可见光灰度图像比较相近.实验结果表明,对齐度配准算法与正负像无关,即可见光图像与相应的红外热像仪图像正像和负像的对齐度配准结...     

紫外可见双光路电晕放电检测系统的研制及实现

为了实现紫外光和可见光对电力设备的电晕放电情况进行复合图像检测,提出了采用双光路结构的光信号处理方法.设计并研制了基于可见反射式光路结构的紫外可见双光路电晕放电检测系统.该系统解决了紫外光成像与可见光成像能量差异大导致图像配准困难的问题.试验结果表明,该系统能实现电力设备电晕放电情况的准确探测及定位.     

基于灰度冗余和SURF算法的电气设备红外和可见光图像配准

为了对电力设备故障进行更为有效和直观的诊断,提出了一种基于灰度冗余和SURF算法的红外和可见光图像的配准方法.该算法对红外图像和可见光图像进行基于灰度冗余的处理,利用SURF方法分别找到两幅图像的特征点并求出其描述子,通过RANSAC(随机采样一致性)对这些特征点进行精确配对,通过最小二乘法求得仿射变换参数并实现两幅图...     

基于SIFT的电力设备红外/可见光图像配准方法

提出了一种红外与可见光图像的配准方法,该方法将SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征应用于两者自动配准的特征匹配,SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。实验表明,该方法具有稳定、可靠、快速等特点。     

基于多源数据的光伏电站在线热斑检测性能评价系统研究

传统的热斑检测运维方式存在巡检效率低、多因素影响下的热斑成因不易判别等问题。为此，基于无人机巡检、红外图像等多源数据技术，结合基于斜率约束的红外图像与可见光图像配准的热斑定位方法、基于改进的鱼群灰色组合预测方法，设计热斑信息判别流程。在此基础上构建基于无人机红外与可见光检测的光伏电站在线热斑检测性能评价运维系统，对其进行实例应用，并通过试验验证了该系统热斑检测结果的准确性。该系统热斑定位精度高，可以主动筛除光伏组件热斑的外部影响因素，实现复杂热斑自动告警与定位排查。     

基于智能视觉物联网的变电站红外监测系统

变电站电力设备故障导致大面积停电时会造成巨大的经济损失和社会影响。根据电力设备故障会产生温度异常的特点,提出一种基于智能视觉物联网的变电站红外监测系统。该系统通过无线组网实现远程监控,对设备发热异常进行实时报警。利用基于空间位置约束和方向约束的红外图像与可见光图像配准方法实现异常发热区域的精确定位。对异常发热区域和温度较高区域打上视觉标签,分析温度变化情况,预防故障的发生和升级。实验结果表明,该系统能够准确、实时地检测和定位设备温度异常区域,对温度过高区域进行持续监测并对故障进行预警,为变电站设备异常监测提供了可靠保证。     

基于红外与可见光图像信息融合的绝缘子污秽等级识别

绝缘子污秽等级的准确识别是污闪防治的有效途径。红外和可见光图像分别表征了污秽绝缘子的表面温度和色彩分布,可从不同角度反映绝缘子的污秽状态,该文提出了基于红外和可见光图像信息融合的绝缘子污秽等级识别方法。建立并求解了湿污绝缘子发热数学模型,得到了绝缘子表面温度分布;通过实验获取绝缘子红外及可见光图像,经图像分割后,提取了绝缘子盘面红外与可见光特征并用Fisher判别法进行选择;将选出的特征与环境湿度、照度组合成为特征向量,并使用贝叶斯决策理论对其进行特征级信息融合,识别绝缘子污秽等级;最后对现场样本进行了识别。实验结果显示,图像信息融合提高了绝缘子污秽等级识别准确率,现场测试结果准确,为准确识别现场绝缘子污秽等级提供了新方法。     

基于图像亚像素对比的铁轨路基测绘模型仿真

铁轨路基因穿越各种复杂地形会造成背景复杂多变。用传统方法在对铁轨路基进行测绘的过程中,其背景轮廓像素灰度值与铁轨路基像素灰度值差异较小,会出现不能对铁轨路基进行准确测绘的问题。为了避免上述弊端。提出给予图像亚像素对比的铁轨路基测绘方法。首先采集铁轨路基相关图像,提取铁轨路基图像中的关键特征点,建立图像亚像素空间模型,以此用来确定铁轨路基背景边缘像素的空间位置,从而实现对铁轨路基的准确测绘。实验结果表明,利用该方法能够准确将铁轨路基轮廓从背景中进行分离,从而提高了铁轨路基的测绘准确度,取得令人满意的效果。     

基于KAZE的自适应模糊图像配准算法

为了提高图像配准算法对于模糊图像的配准性能,提出一种融合非线性尺度空间和空间余弦相似度的自适应模糊图像配准算法。该算法将非线性尺度空间理论应用于图像的局部特征提取,采用KAZE算法提取图像的特征点,以构成M-SURF特征描述符;利用空间余弦对图像特征点进行匹配,并且根据不同的图像特性进行自适应阈值匹配,以得到便于寻求最优变换关系的合理数量的匹配点对;最后采用RANSAC算法滤除误匹配点对,以提升算法精度。实验结果表明,该算法可以有效地提高模糊图像配准的匹配准确率和精度,准确率和精度比KAZE算法最大可以提高25%和7.909像素,具有更好的配准性能。