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。