基于小波域隐Markov树模型及重要性修正的绝缘子红外图像去噪研究

在小波域隐Markov树模型的基础上,提出了一种基于小波域统计建模与小波系数重要性修正相结合的绝缘子红外图像去噪方法。该方法首先通过对数变换将乘性噪声转化为加性噪声,对对数变换后的图像进行小波变换并对小波域的高频子带系数用混合高斯模型与隐马尔可夫树模型进行建模,并采用EM算法来估计模型参数。在模型参数估计的基础上引入了基于重要性准则的小波系数修正,最后通过小波逆变换与指数变换获得去除噪声后的图像。实验结果表明,与普通的小波去噪方法相比,该方法不但有利于保持图像的边缘信息,有效解决红外图像的边缘模糊问题,而且能提高红外图像的信噪比并得到了较好的视觉效果。     

应用绝缘子红外热像处理的现场污秽等级检测方法

针对绝缘子表面热场分布与湿污条件的紧密联系,提出一种基于绝缘子红外热像处理的现场污秽等级检测新方法。污秽检测的基本过程为:对红外图像进行平稳小波域局部自适应去噪抑制成像过程中的白噪声干扰;在对数变换的基础上利用最大类间方差法进行图像分割;利用以二值图像重心坐标为起点的不同角度散射直线来采样绝缘子盘面边缘点;应用最小二乘拟合盘面边缘椭圆方程;提取椭圆内长轴以上图像区域;规格化,统计灰度直方图。按上述过程建立不同湿度条件下各污秽等级绝缘子热像灰度直方图特征库,采用与最近邻湿度样本的灰色综合关联度最大相似准则评定现场污秽等级。实验结果表明了该方法用于绝缘子现场污秽等级检测的可行性和有效性。     

基于逐层最优基小波和贝叶斯估计的电缆瓷套终端红外图像自适应去噪方法

抑制图像噪声是电气设备红外诊断技术的前提。为了有效抑制白噪声,提高诊断的准确性,提出一种用于电缆瓷套终端红外图像的基于逐层最优基小波和贝叶斯估计的自适应去噪方法。该方法首先将红外图像真彩图分解为R、G、B颜色分量图像。对每一颜色分量图像,定义小波分解尺度系数能量百分比,基于能量百分比最大的原则,自适应选取最优基小波对颜色分量图像逐层进行小波分解,并结合Bayes最优估计准则对细节小波系数进行处理,对尺度系数和处理后的小波系数进行逐层小波重构,得到去噪后的颜色分量图像。将去噪后的颜色分量图像进行合成,得到去噪后的图像。该方法能够有效地去除白噪声,并且使去噪后的图像尽可能保留细节信息。数值试验表明,与运用sym4小波进行单一小波分解去噪方法比较,运用该方法去噪后图像的信噪比(SNR)更高,最小均方误差(MSE)更小。     

基于小波邻域阈值分类的电能质量信号去噪算法

提出了一种基于小波邻域阈值分类的自适应阅值电能质量信号去噪算法.首先结合所用小波函数,基于模极大值小波域确定最佳邻域窗口尺寸;然后利用各个尺度携带信号信息的小波系数其分布具有"簇聚"性质及其小波系数具有局部相关性,通过邻域阈值对小波系数进行分类,对分类后的"小"系数直接置零,对"大"系数则采用一种具有局部强相关性的零均值高斯模型,通过最小均方误差准则得到其估计.仿真实验结果表明,该算法对实际电能质量信号去噪是有效的,在去噪性能上优于常用的多种自适应阈值去噪算法.     

融合小波与非局部均值滤波的DSPI相位图去噪

相位图去噪是数字散斑干涉测量的关键技术，但现有以正余弦均值滤波与窗口傅立叶变换滤波为代表的去噪方法在相位保真、自适应降噪、操作简便等方面不能完全满足要求。提出了一种新的自适应相位图去噪方法，首先计算原始相位图的噪声方差，然后对图像分别进行正弦与余弦变换后得到两幅图像，再对这两幅图像进行小波同态阈值去噪与非局部均值滤波，最后将处理后的两幅相位图反正切运算并再次估计噪声方差，根据图像噪声方差的收敛情况判断是否继续迭代处理，以实现相位图的自适应降噪。实验结果表明：针对同一张含噪相位图与传统正余弦均值滤波相比，本文方法噪声方差减少了0.38、L算子和减少了0.2、SSIM提高了0.16，同时，图像信息熵仅相差0.1。该方法能够有效抑制相位图中的相干噪声，充分保留相位边缘信息，同时能够有效避免因不适当的迭代滤波次数所导致的相位失真或噪声残留。     

一种基于Bayes估计的小波自适应绝缘子红外图像去噪方法

采用无偏最小方差估计准则对不同尺度空间和不同方向上信号的小波系数进行自适应估计,以后验概率均值作为小波系数的估计,然后对小波系数进行小波逆变换得到去噪后图像.该方法最大程度的保留了图像的信息,具有良好的去噪效果.数值试验证明,与固定阈值法和极大极小阈值法比较,运用该方法去噪后的图像具有更高的信噪比(SNR)和更小的最小均方误差(MSE).     

一种平稳小波变换改进阈值函数的电能质量扰动信号去噪方法

含噪电能质量扰动信号分析的前提是准确找到突变点信息,对信号进行去噪的同时,又必须保留突变点特征。针对此问题,选取平稳小波变换分解信号,并利用提出的改进阈值函数对信号进行去噪。将含噪的电能质量扰动信号进行多层平稳小波变换,逐层估计平稳小波变换细节系数中噪声的均方差σ_j,计算各层阈值σ_j2lnk~(1/2)并根据信号、噪声的小波系数在不同尺度上的分布特点,通过ln(j+1)对各层阈值进行修正,结合改进的阈值函数分别对各层小波系数进行处理。利用尺度系数和处理后的小波系数进行重构,得到去噪后的信号。仿真结果表明,改进的阈值函数去噪方法能够较好地滤除噪声并保留突变点特征,从处理后的小波系数中可以清晰地观察到扰动的起止时刻,并能够分辨出暂态振荡与谐波干扰。     

基于Bayes估计的双小波维纳滤波电能质量信号去噪算法

提出一种基于贝叶斯(Bayes)估计的双小波维纳滤波的电能质量信号去噪算法.该算法在第一个小波域采用基于Bayes估计的小波阈值去噪技术估计期望信号,在第二个小波域将含噪信号和估计信号分别进行小波变换,用估计信号的小波系数设计经验维纳滤波器,对含噪信号的小波系数进行维纳滤波再反变换,从而实现去噪功能.实验结果表明该算法比常用的小波阈值去噪方法及基于它们的双小波雏纳滤波算法去噪效果要好;当噪声强度逐渐增加时,该算法能够在诸算法中产生最大的信噪比.     

电能质量信号的非均匀子带分解小波去噪

针对频谱范围广的电能信号去噪问题,为了在去噪时保留电能信号中的高频谐波分量,采用控制子带个数和带宽的方法,提出一种基于功率谱特征判决器控制的非均匀子带分解小波去噪算法。其主要特点是采用信号功率谱幅度分割的方法,对小波包变换子带进行非均匀分解,动态调整小波包去噪结构,优化小波包去噪系数选择,从而在去除高频电磁噪声的同时保留高频谐波。使用该方法对多电飞机自耦变压整流器(ATRU)电能信号进行去噪,对应不同信号能够实现自适应非均匀子带分解,合理保留信号谐波成分。实验结果表明,该算法在滤除电磁干扰噪声的同时有效信号高频特征保留量为89.21%,获得了更好的去噪效果。     

基于Bayes估计的双小波维纳滤波电能质量信号去噪算法

提出一种基于贝叶斯（Bayes）估计的双小波维纳滤波的电能质量信号去噪算法。该算法在第一个小波域采用基于Bayes估计的小波阈值去噪技术估计期望信号,在第二个小波域将含噪信号和估计信号分别进行小波变换,用估计信号的小波系数设计经验维纳滤波器,对含噪信号的小波系数进行维纳滤波再反变换,从而实现去噪功能。实验结果表明该算法比常用的小波阈值去噪方法及基于它们的双小波维纳滤波算法去噪效果要好;当噪声强度逐渐增加时,该算法能够在诸算法中产生最大的信噪比。     

基于方差分析的绝缘子红外热像特征选择方法

利用红外成像技术检测绝缘子污秽等级的关键在于获取分类性能优异的红外热像特征,文章提出了基于方差分析的红外热像特征选择方法。利用直方图均衡化增强原始热像图对比度,人工截取绝缘子盘面图像区域;通过平滑后的图像直方图包络线提取分割阈值,对阈值分割后的二值图像进行形态学滤波,得到绝缘子盘面图像和背景图像,提取2者的最高温度、最低温度、平均温度、温度分布方差以及盘面相对于背景的最大温升和平均温升共10个红外热像特征;应用单因素方差分析甄别特征优劣,实现特征选择。瓷绝缘子人工污秽试验结果表明：文中提出的红外热像特征选择方法和图像分割算法简单有效。     

绝缘子污秽等级红外热像检测的视角影响分析

为了提高绝缘子污秽等级红外热像检测的准确性,提出利用绝缘子红外热像污秽等级分类特征的对比分析确定最佳成像角度的方法。该法采用直方图均衡化增强原始红外热像对比度,人工截取绝缘子盘面图像区域;基于盘面图像直方图包络线提取分割阈值,对阈值分割后的二值图像进行形态学滤波,得到绝缘子盘面图像;应用统计理论从绝缘子盘面图像提取最高温度、最低温度、平均温度、温度分布方差等10个红外热像污秽等级分类特征;运用Fisher准则对特征进行对比分析。瓷绝缘子人工污秽试验红外图像分析结果表明:成像角度变化显著的改变所得绝缘子表面热场;下盘面特征比上盘面特征有更好的分类性能。推荐绝缘子污秽等级红外成像检测应以下盘面为准。     

基于红外检测的变电站设备热状态诊断

提出了一种基于红外检测的变电站设备热状态诊断方案。首先基于变电站设备的红外图像,采用局部方差映射函数和遗传算法阈值提取了变电站设备的热状态数据,以用于对异常区域进行分割。然后构建了红外图像灰度数与变电站设备温度两者之间的关系。最后采用改进的相对温差法达到了对设备热状态进行分类和诊断的目标,并捕获定位了变电站设备的热状态异常区域。实验结果表明,该方法提高了异常热区提取的精度和效率,提升了变电站设备热状态诊断的容错能力,进一步保证了变电站和整个电力系统的运行稳定性。     

一种应用小波系数GSM模型的混合傅里叶-小波电缆瓷套终端红外图像去噪方法

为有效去除红外图像白噪声,提高电气设备红外诊断准确性,采用一种混合傅里叶-小波去噪方法对电缆瓷套终端红外图像进行处理。该方法先在傅里叶域中进行初步去噪处理,而后在小波域中去除剩余噪声。在小波域中去噪时,考虑到小波系数的统计特性,采用GSM模型对小波系数进行建模。对电缆瓷套终端红外图像去噪试验表明,运用文中方法能够有效提高红外图像的去噪效果。     

红外热成像仪应用于电力设备故障诊断

红外热像仪能快速、实时地采用非接触手段在线监测和诊断出电力设备的大多数过热故障,防止电力设备损坏和由于这些设备损坏而导致的电网大面积停电事故发生。文章介绍了红外热成像的特点;红外热像仪的功能和特点,红外热成像仪在电力设备如变压器、电抗器、电容器、断路器、绝缘子串、互感器、电力电缆和导线、隔离开关、高压输电导线和压接管、发电机等故障诊断中的应用效果;指出了用好红外热像仪的关键环节。积极推广电力设备在线红外监测技术及红外热成像仪,对保障电力设备乃至电网的安全运行,做到防患于未然可起到积极作用。     

基于图像融合技术的近红外热图像处理

电力设备的在线监测具有非常重要的意义。针对目前一般采用的电力设备监测仪器———红外热像仪,存在着结构复杂、功耗较大、价格昂贵、不能实现在线监测的问题,文章介绍了以黑白CCD传感器为核心的电力设备在线监测实验系统,并围绕近红外热图像因受物体低温影响,从而影响温度场计算精度的问题,详细阐述了应用基于拉普拉斯塔形分解的图像融合方法对近红外热图像进行处理。     

基于IHS变换与自适应区域特征的遥感图像融合算法

当前较多遥感图像融合算法主要通过独立像素点的像素特征来完成图像子带的融合,忽略了图像子带的区域相关性,导致融合图像存在不连续以及模糊效应等不足。因此,设计了IHS变换耦合自适应区域特征的遥感图像融合算法。引入IHS(intensity, hue, saturation)变换,对多光谱(MS)图像进行分解获取强度分量,将其与全色(PAN)图像进行融合。再通过非下采样Contourlet变换(NSCT)对PAN图像与强度分量进行子带分解,获取高、低频子带信息。并利用图像的区域能量以及区域空间特征,对低频子带融合模型的调节因子进行自适应整定,使得融合低频子带能够包含更多的空间信息。基于图像的区域方差特征来构建高频子带融合模型,使得融合高频子带能够包含更多的纹理信息。实验结果表明,与当前遥感图像融合算法相比,所提算法的融合图像具有更好地光谱特性以及空间特性。     

CFRP/Al蜂窝结构缺陷红外热图特征的多结构形态学-PCNN识别

CFRP/Al蜂窝结构在制备和长期服役过程中易产生脱粘、分层、积水等缺陷,因此采用红外热波无损检测技术对其状态进行检测尤为重要.在采集CFRP/Al蜂窝结构缺陷红外热图像序列的过程中,存在着较大的背景噪声,容易产生对缺陷的检测效率低、对比度差等问题.为了提高缺陷检测效果,采用主成分分析算法对去除背景后的红外图像序列进行缺陷特征信息降维处理,有效滤除红外图像序列中的不均匀背景噪声.结合多结构形态学和脉冲耦合神经网络(PCNN)混合算法对缺陷区域进行图像增强和图像分割来提取缺陷区域.实验结果表明,采用上述方法,能够进一步地滤除红外图像的不均匀背景噪声,改善缺陷区域提取效果,有效提高缺陷检出率.     

自适应粒子群集优化二维OSTU的图像阈值分割算法

为了解决红外相机采集行人图片时图像分割效果问题,提出一种自适应粒子群优化二维OSTU的阈值分割算法。利用当前帧图像的灰度级和当前帧图像像素的邻域灰度级构成二元组,通过计算二者的均值和方差,建立二维最大类间方差模型,结合自适应粒子群集算法,估计出图像的最佳阈值,该方法不仅能够准确估计阈值且计算时间减少。仿真结果表明,阈值最佳时,当结合自适应粒子群集优化算法后计算时间减少到原来的50%,所提出的算法能够快速准确得到最佳阈值,提高了图像预处理的分割效果。     

基于ARM和FPGA的红外热像仪系统设计与研究

红外热成像技术是一种探测与识别目标温度的重要手段。由于目前红外热像仪均采用红外焦平面传感器作为成像核心部件,其成本极其高昂且工作独立性差。针对上述问题,采用阵列式红外传感器作为核心部件,以ARM作为计算协处理单元,以FPGA作为图像核心处理单元,通过设计基于温度值的灰度图像生成与增强算法,在保证实现系统功能的同时降低了系统的复杂度和成本。实验结果表明系统测温精度可达0.1℃,刷新帧率稳定在30Hz,验证了算法的有效性和系统设计的合理性。