基于补体免疫聚类的电力设备红外图像目标提取算法

针对电力设备红外检测中,由于背景复杂,痕迹重叠而难以有效提取目标电力设备这一问题,提出一种补体免疫聚类目标提取算法。算法参考免疫系统中补体系统作用机理,建立多个电力设备模板图像库,通过模板与图像的匹配度来确定目标区域的轮廓和位置。对图像进行k-means聚类处理,给每一个像素点赋予新的特征值,重新确定聚类中心,完成对目标区域图像的提取,并证明该算法的收敛性。通过对实验结果的定性定量分析进一步证实该算法的有效性。