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将变电设备的红外图像和可见光图像融合可大大提高热故障定位的准确度。鉴于小波变换缺乏方向信息,且不能为2维图像提供理想的稀疏表达,同时考虑到边缘特征在图像融合中的重要性,提出了一种基于轮廓波变换(contourlet transform,CT)域隐马尔可夫树(hidden Markov tree,HMT)模型的红外和可见光图像融合算法。利用所提出的算法,完成了某500kV变电站设备的红外和可见光图像融合。融合结果表明,该算法由于采用期望最大(expectation maximization,EM)算法对CT分解得到的高频系数进行HMT建模且设计了一种利用Canny算子进行边缘检测的融合规则,所以可在保留更多细节信息的同时,能得到更加光滑细腻的融合图像;融合结果的均值、标准差、平均梯度和信息熵等统计指标均有明显改善。该算法为变电设备的智能检测与识别提供了量化依据和指导。 相似文献
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随着电力市场化进程的不断深入,电力行业正面临着前所未有的机遇和挑战.为了保证电力系统的高可靠性,电力企业需要对系统的各个环节进行严格检测.目前电力企业对电表的测试相对完善,但对于围绕电表应用开发的采集设备进行的测试相对欠缺.鉴于上述问题,为保障采集设备的可靠性,设计一款虚拟智能电表仿真系统,以实现对采集设备的协议测试.... 相似文献
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