基于Deeplabv3+与Otsu模型的输电线电晕放电紫外图像分割方法

电晕放电严重威胁输电线路的安全运行,如何提高其放电区域识别分割准确率是一个亟待解决的问题。而因环境影响及设备性能限制,夜间型紫外成像仪常出现成像不清晰、放电区域对比度不明显等特征,导致难以有效实现电晕放电区域的分割,从而影响放电故障的判定。为此提出了基于Deeplabv3+与Otsu模型的输电线电晕放电紫外图像精确分割方法,首先构建基于Deeplabv3+语义分割模型,对放电区域进行类别分割得到大致区域;然后,利用改进Otsu算法对语义分割结果中放电目标区域方差自适应加权,使得分割阈值近似理想阈值,从而实现电晕放电区域的精确分割。实验结果表明,本文提出的分割方法在测试集中平均像素精度为9397%,平均交并比为 9085%,分割性能良好。     

电力线电晕放电紫外图像精确分割方法

受拍摄环境及局部放电程度影响,夜间型紫外相机拍摄电晕放电图像不清晰、放电区域的颜色不仅接近背景颜色且与背景交叉重叠等导致难以自动分割局部放电,针对该问题提出一种新的电力线紫外图像局部放电区域精确分割方法。首先,构建基于Unet深度学习语义分割模型,利用已训练Unet网络对紫外图像语义分割获得电晕放电区域粗分割结果;其次,将放电区域紫外图像转换为灰度图像,基于前景加权的Otsu阈值分割法对粗分割结果进行精确分割。对426个样本进行测试,本文方法全部分割出了样本图像中的局部放电区域,且分割出的放电区域与真值之间的误差接近0,所提出的电晕放电分割方法能为局部放电大小量化和评估提供准确的数据源。     

紫外摄像机在白天探测输电线的电晕放电

空中检查为大面积监视输电线的隐患(例如绝缘子的碎裂,可能会造成停电)提供了一条有效的途径.用紫外摄像机可探测作为高压输电线和高压设备漏电征兆的电晕放电现象.然而,据电力研究所的有关专家说,迄今为止,这种摄像机只能在夜间工作,在夜间,紫外B区域和紫外A区域的太阳辐射不会把这两个波段中微弱的电晕放电效应掩盖起来.     

基于Otsu法自适应阈值的图像分割研究

概述了基于一维Otsu 和二维Otsu 双门限的阈值分割法,提出了基于像素邻域平均灰度的改进的一维Otsu 多门限分割方法,兼有准确性和快速性的优点,并应用于MRI脑图像,实现了多个目标的自动分割,与普通的一维Otsu 法相比具有更好的分割效果.     

基于小概率策略的Otsu图像分割方法

Otsu自适应阈值法是一种经典的图像阈值分割方法,在其基础上发展起来的2维Otsu法及其改进算法由于存在计算(或空间)复杂度较高、抗噪能力差、难以扩展到多阈值等不足而制约了其应用。该文针对2维Otsu法的不足,将噪声点的出现视为小概率事件,用噪声点的邻域均值代替其灰度值,将噪声点转换为目标(或背景)像素,减少了图像中的噪声点数量;继而直接采用1维Otsu法进行分割,以较小的代价获得良好的分割效果。算法分析及测试实验表明：与现有2维Otsu法相比,该算法在复杂度、抗噪性、多阈值扩展性等方面都有明显改善。     

基于改进的Otsu准则的递归图像分割算法

基于最大类间方差阈值图像分割算法的基本原理,然后结合目标与背景两类之间间距和类内距离对图像分割效果的影响,提出了一种改进的最大类间方差法,运用递归思想局部搜索图像的最佳阈值。这样不但缩短了计算时间,而且具有较好的自适应特点。该算法在图像背景不均匀或者图像的直方图不是简单的单峰、双峰图像的情况下可以进行有效的分割,分割后的图像细节更加丰富,能有效的去除噪声的干扰,有利于分割后的特征提取。本文对理论结果进行了仿真实验,获得了较好的分割效果。     

基于改进的Otsu准则的递归图像分割算法

基于最大类间方差阈值图像分割算法的基本原理,然后结合目标与背景两类之间间距和类内距离对图像分割效果的影响,提出了一种改进的最大类间方差法,运用递归思想局部搜索图像的最佳阈值。这样不但缩短了计算时间,而且具有较好的自适应特点。该算法在图像背景不均匀或者图像的直方图不是简单的单峰、双峰图像的情况下可以进行有效的分割,分割后的图像细节更加丰富,能有效的去除噪声的干扰,有利于分割后的特征提取。本文对理论结果进行了仿真实验,获得了较好的分割效果。     

基于改进Otsu方法的振动图像分割研究

在振动位移的机器视觉测量方法中,振动处标记点图像的分割作为处理过程中的关键,其分割结果直接影响最终的测量精度,但由于标记点图像中目标像素数目过小的特点及测量干扰因素,传统的Otsu阈值分割方法及相关改进算法的分割效果均不理想。为得到更优的分割算法,首先探讨了相关改进算法分割脉冲噪声、强光及阴影干扰下标记点图像时存在的问题,然后提出了一种基于阈值与目标波峰之间灰度分布信息的改进Otsu算法,在相关改进算法的基础上,将阈值与邻近目标波峰之间灰度值的差值及二者的像素数量之和在总体中的比例共同作为权重,最后进行多幅复杂干扰情况下标记点图像的分割实验和振动位移测量实验,实验结果表明,改进的算法在干扰下依然能对标记点图像进行有效分割,且目标的位置偏差值总体优于其他算法,同时准确地实现了振动位移的测量。     

一种改进的Otsu图像阈值分割算法

Otsu法是图像阈值化分割法中的经典算法之一,在图像处理中有广泛的应用。本文针对红外吊舱图像的特点,在对Otsu法进行分析的基础上,提出了一种改进的Otsu图像阈值分割算法。首先,采用整幅图像的平均灰度值作为初始阈值对图像进行分割;然后,推导出了Otsu法四个参数的递推公式;最后,在缩小的灰度级范围内用递推的Otsu法来计算最终的分割阈值T。实验仿真结果表明,改进的Otsu算法在图像分割效果方面和时间效率方面明显优于Otsu法。     

基于改进Deeplabv3+的雾气图像分割

针对传统雾气图像分割算法耗时长、分割结果存在凹陷等问题,提出一种基于DeepLabv3+的雾气图像分割算法.改进算法将DeepLabv3+原结构编码器的Backbone替换为更轻量的Mobilenetv2网络;将解码器的特征融合结构进行重新设计,同时加入注意力通道模块、边缘细化模块,通过消融实验得到分割效果最佳的雾气图...