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在电力系统中,利用计算机视觉和图像处理技术对零值绝缘子进行检测,对保障电力系统的安全运行具有非常重要的作用。提出了一种基于红外图像的零值绝缘子自动检测算法。该算法首先对输入图像进行预处理,利用GLOH描述子结合机器学习精确定位绝缘子,然后利用图谱方法提取图像的边界点,并搜索初始轮廓线作为初始值,利用GVF Snake模型检测绝缘子串的精确轮廓线,以分割绝缘子,最后通过分析统计直方图,实现零值绝缘子的自动检测。实验结果表明,所提出的算法可以有效地检测零值绝缘子。 相似文献
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由于视频图像的信息量巨大,只有通过压缩才能存储和传输,而传输过程中发生的误码又往往导致压缩后的图像数据或同步信息的丢失,为此提出了一种基于帧间匹配均值与方差的时域错误隐藏算法,该算法首先以与错误块上、下、左、右相邻的若干行或列像素进行帧间匹配,然后根据匹配结果的均值和方差判别错误块内图像的运动状况,最后针对不同的运动状况选择合适的隐藏方法对错误块进行隐藏处理。大量的模拟实验结果表明,利用该算法隐藏的图像在视觉效果和峰值信噪比(PSNR)两方面均优于同类算法。 相似文献
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在复杂背景图像中,为准确识别垂直伸缩式刀闸状态,定义了新的绝缘子边缘特征,提出了垂直伸缩式刀闸检测与状态识别方法。采用改进的Freeman链码描述绝缘子波动点结构的边缘特征,利用提取的边缘特征在图像分割基础上定位刀闸位置。利用开合状态背景连通性的差异,通过区域语义分割实现对刀闸状态的正确识别。现场图片试验结果显示:采用该算法提取到的特征点主要分布在绝缘子周围,自动查找到的连通区域在开关状态下区别明显。改进的Freeman链码能有效描述绝缘子边缘连续波动特征,通过查找相应窗口即可准确定位刀闸区域。背景连通性的差异性适用于对各种型号垂直伸缩式刀闸开关状态的正确判断。 相似文献
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