基于灰狼自适应阈值分割和改进模糊增强的红外图像NSCT增强算法

研究低成本和便携的红外成像技术是最近几年带电检测的发展趋势,为减少红外检测环境、红外传感器以及其他因素的影响,解决红外检测中红外图像含噪声干扰、模糊和对比度低的问题,文章设计了一种基于灰狼自适应阈值分割和改进模糊增强的红外图像NSCT增强算法。对原始红外图像进行NSCT域变换;变换后含有噪声的高频分量采用VT去噪后,接着采用改进模糊增强处理;对变换后含有电力设备主体的低频分量进行灰狼自适应阈值分割为背景和前景部分,随后分别进行增强处理;最后将处理后的各分量进行逆NSCT变换。经对比应用,验证了该算法应用在变电站电力设备红外检测上的优越性：文章算法与其他算法相比在边缘强度、信息熵、对比度、标准差、峰值信噪比五类评价指标上的涨幅至少为3.94%、 2.16%、 9.86%、 7.45%、 21.86%。文章算法处理后的红外图像符合人眼视觉效果,更易于人眼识别故障,有利于电力设备热故障的检测与故障定位。     

图像阈值分割技术综述

图像分割是图像处理的一项重要内容,通过图像分割是对图像进行模式识别和的视觉分析基本前提。同时,图像分割是图像处理、模式识别、人工智能和其它领域的关键问题,几乎在所有领域需要用到图像处理。阈值分割是一种传统的图像分割方法,因其操作简单,计算量小、实现简单、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术,已被应用于很多的领域。文章综述了近年来在图像分割技术中出现的常用方法及它们的优缺点,并对图像分割技术的前景进行了分析及展望。     

基于Fisher准则函数的二维阈值图像分割算法

文章针对图像分割中小目标物体识别困难和抗噪声性能差的问题，引入模式识别中的Fisher评价函数作为图像分割准则函数，基于Fisher准则函数提出二维阈值分割新技术，结合二维直方图抗噪声性能强和Fisher准则函数受目标和背景比例影响小的特点，对图像进行分割。实验结果表明，方法具有较好的识别能力和较强的抗噪声性能。     

基于蝗虫算法的图像多阈值分割方法

针对图像分割中的阈值选择问题,提出了一种基于蝗虫算法的图像多阈值分割算法。该算法综合考虑Otsu法和最大熵法的分割特性,以Otsu算法的最大类间方差和Kapur最大熵法的最大熵值构造适应度函数,利用蝗虫算法进行寻优求解最佳阈值,最后利用最佳阈值对图像进行分割。将该算法与传统的Otsu算法、最大熵法、基于粒子群的图像分割方法、基于人工蜂群的图像分割方法进行比较,实验结果表明,相对其他算法,分割所得的峰值信噪比更大,分割效果更好,在阈值个数为4和5时,该算法所得的峰值信噪比(PSNR)值相比粒子群算法、人工蜂群算法提高了约3%和1. 5%,算法的运行时间相比粒子群算法和人工蜂群算法,快了约9%和5%。     

基于局部熵的图像分割算法研究与实现

传统的图像分割模型有各自的缺点。LBF模型对于活动轮廓的初始化相当敏感,而CV模型不能处理灰度不均的图像。为了解决上述的缺点,提出了一种改进的图像分割模型,通过局部熵推导出图像的灰度图分布,并在此基础上提出一种与LBF相似的模型,同时与CV模型进行结合,得到局部与全局的活动轮廓模型。通过测试各类合成图片以及真实图片,这种模型不仅可以较好地处理灰度不均匀的图像,同时提升了对噪音的鲁棒性,并且降低了模型对活动轮廓的敏感程度。     

基于模拟退火算法的模糊控制器优化设计

提出了一种解析规则模糊控制器的改进结构，引入了能够动态调整模糊控制规则的修正函数，并给出了模糊控制器输出控制量在稳态附近的局部连续化算法；同时，通过模拟退火算法，实现了模糊控制器控制参数的组合优化设计。结果表明，使用该方法设计的模糊控制器具有响应快、超调小、稳态精度高等优点，改善了模糊控制系统的性能。     

基于Lab和YUV颜色空间的农田图像分割方法

针对农田这种非结构环境下的图像分割问题,提出了一种基于Lab和YUV颜色空间的农田图像分割方法。该方法首先将获得的原始农田彩色图像分别转换到Lab颜色空间和YUV颜色空间,然后分别对Lab颜色空间进行Otsu阈值分割,对YUV颜色空间进行加权模糊熵分割,最后将2种分割方法得到的二值图像进行合并、滤波,以得到最终的分割图像。结果表明,该方法能够有效地实现农田图像的精准分割,并滤除噪声及抑制光照不均匀等复杂环境带来的影响,获得令人满意的结果。     

基于局域熵值分布图的目标分割及质心计算

图像分割的质量直接决定了目标检测及跟踪等一系列工作的好坏。传统的局域熵对于简单背景下的小目标检测较为有效,但对于目标较大的情况分割效果则不甚理想。致力于统计图像每一像素点的局域熵值,绘制局域熵值分布图。对局域熵值分布图进行迭代阈值分割,以求得最佳分割阈值并实现二值化。在二值化熵值分布图的基础上,统计像素分布,求取目标质心。在下一帧的视频图像中,根据前一帧求取的目标质心来设定波门,以减少非目标以及噪声的干扰。对多个视频序列进行实验后证明,本文提供的方法能够有效减少杂波干扰,提高系统的鲁棒性。     

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。     

一种改进的数字图像模糊增强算法

本文在PAL提出的用模糊集合理论进行图像增强方法的基础上,提出了一种在多个区间定义隶属度函数,提取景物边缘附近像素、选取图像阈值的算法。新算法使增强后图像的灰度值更加均衡,文中给出了用灰度直方图定量描述的结果。     

基于灰度熵多阈值分割和SVM的火焰图像状态识别

为了进一步提高锅炉燃烧火焰图像状态识别的性能,提出了一种基于灰度熵多阈值分割和支持向量机(supportvector machine,SVM)的火焰图像状态识别方法。对火焰图像进行基于灰度熵准则的多阈值分割,采用改进粒子群优化算法选取最优多阈值,由此快速准确地分割出火焰图像中的背景区域、有效燃烧区域及高温燃烧区域;然后,提取火焰图像的10个特征参数,以此作为训练样本训练支持向量机,最后采用支持向量机依据提取的特征对火焰图像进行分类,并通过上述改进粒子群优化算法优化支持向量机中的2个参数。实验结果表明,提出的方法分割结果正确,与采用将图像像素作为训练样本的方法相比,该方法的分类识别正确率更高,运行速度大大加快。     

基于遗传算法的图像阈值分割研究

主要论述了利用遗传算法进行图像阈值分割的实现方法,重点研究了最大熵和最大类间方差2种阈值分割方法.将通信电源配电屏开关图片作为研究对象,分别采用基于传统搜索算法和遗传算法的最大熵和最大类间方差法对其灰度图进行阈值分割,并应用Visual C 编程实现.实验结果表明,基于遗传算法的最大类间方差法的分割效果好,更好地满足了通信设备对远程视频监控与识别系统中图像分割实时性的需求.     

用于金属板图像分割的自适应阈值算法

针对生产线上金属板表面光照不均匀和白、灰细颗粒相间的特点,将一维、二维Wellner自适应阈值算法应用到这种场景,并结合高斯加权距离,将算法推广,提出了一种针对金属板表面图像分割的高斯加权自适应分割算法.该方法首先通过计算区域内像素间的高斯加权距离,形成一张加权距离图,然后利用Wellner的“中心-周围比较思想”直接求算二值图像.最后对实际产线上采集的图片进行了实验,将二维otsu算法、均匀性度量算法、一维、二维Wellner自适应算法和最后改进的算法在分割效果进行比较.实验结果表明,相对于其他算法,最后应用的算法在分割效果上具有明显的优势.     

基于粒子群算法的多阈值图像分割

将模式识别中的Fisher准则推广到多阈值范围内,对图像的阈值分割结果进行评判,并使用粒子群优化算法对搜索过程进行优化,达到图像分割的日的.从理论上上对算法的参数取值进行了讨论并从实践角度提出正交试验的参数确定法以在实际运算中提高运算速率并规避局部极值点.并在此基础上进行了灰度图像分割实验与彩色图像分割实验.最终实验结果证明,该算法较传统算法效率上有极大提高,实现简洁,可用于嵌入图像分析与图像识别领域.     

基于模糊数学的绝缘子憎水性图像边缘检测算法

绝缘子表面憎水性检测是判断绝缘子性能的主要手段,也是确保绝缘子安全运行的重要保证。笔者结合模糊数学理论,提出了基于统计间隙隶属度函数和关联熵系数分类判定的图像模糊边缘检测模型。该模型较好解决了水珠图像的阴影对面一侧由于水珠透明性造成的边界部分缺失问题,从一定程度上克服了经典的边缘检测方法获取水珠(或水迹)的大致形状信息方面存在的困难,实验结果表明,该算法能够有效地提取出水珠(或水迹)的形状信息,并能够提高后续憎水性图像等级评定的准确率。     

变压器故障检测方法的改进--模糊识别阈值原则法

三比值法是目前被普遍接受的判断变压器故障的有效方法,但这一方法仍存在一个不确定的模糊范围,文中根据变压器故障分解气体的相对比率,运用模糊识别阈值原则判断变压器的故障性质,获得了理想的结果。     

基于熵权法的绝缘子污闪状态模糊综合评价

为了评价绝缘子污闪状态,提出基于熵权法的绝缘子污闪状态模糊综合评价模型。建立表征绝缘子污闪状态的模糊评价指标体系以及评语集,运用熵权法确定各评价指标的权重,采用三角形和半梯形结合的隶属度函数描述各指标的模糊性。重点研究和分析了评价模型的建立过程,包括评价指标选取及层次划分、权重确定方法。对某500 kV线路绝缘子污闪案例进行分析评价,结果与实际状况相符,证明了所提方法的正确性。     

基于最大熵和Hough变换的绝缘子图像提取算法

提出了一种新的绝缘子图像提取算法,可用于直升机巡线时获取的航拍图像。介绍了对绝缘子图像特征的分析,说明了绝缘子图像的提取方法。算例结果表明:该算法能够从背景复杂的航拍图像中提取出玻璃绝缘子或陶瓷绝缘子的图像。     

基于级联阈值决策的变压器故障模糊诊断法

为了解决最大隶属度原则不宜诊断多故障、阈值原则漏诊率和误诊率较高的问题,在提出级联阈值判断原则后构成了级联阈值决策的加权模糊识别法。该法研究各特征气体组分比值在变压器故障诊断中的不同地位,确定加权系数矩阵,并用统计法估计单故障现象的故障隶属度,得到评判矩阵。通过评判矩阵和级联法值判断原则诊断变压器故障,不但诊断单种变压器故障正确率较高,且诊断多种故障同时存在的变压器故障效果也较理想。     

基于模糊神经网络的数据挖掘算法

提出了一种基于模糊神经网络的数据挖掘算法，通过计算隶属函数、构造及训练模糊神经网络、网络裁减、规则提取等步骤实现该算法，通过仿真，验证了该算法的正确性。