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随着变电站从有人值守向无人值守转变,运行人员逐渐利用摄像头、机器人对设备进行监控。但是,雾天能见度低,从变电站采集的图像存在不清晰的问题,导致无法有效开展远程监控等工作,增加电网运行安全风险。鉴于此,本文针对变电站雾天图像进行研究,根据所采集图像的背景色彩、光照条件等特点,提出一种基于改进自动色阶算法的变电站雾天图像去雾算法,该算法在自动色阶去雾算法基础上进行改进,采用自动寻优gamma校正,使去雾后的图像更符合人眼视觉感受。最后,选取几种常用去雾算法进行对比分析,通过主观评价和客观评价,表明使用该算法处理雾天图像在细节、亮度、保真度、运行速度等方面更具优势,符合现场应用要求,有效解决了雾天变电站采集图像清晰度差的问题。 相似文献
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随着变电站从有人值守向无人值守转变,运行人员利用摄像头、机器人采集设备图像,以了解设备运行情况。但在雾天条件下,变电站采集的图像存在能见度低、不清晰问题,导致远程监控、操作无法有效开展,增加电网运行安全风险。本文针对雾天变电站图像进行研究。首先梳理了目前图像去雾算法种类以及去雾算法在电力系统中应用情况,同时总结了变电站雾天图像画面由表计、开关等设备组成、图像背景色彩以灰、黄、黑、白等色彩为主等特点。然后分析介绍了几种基于图像复原、图像增强技术去雾算法的原理。并选取实际采集的变电站雾天图像,从主观、客观评价两方面出发,综合对比分析几种去雾算法在变电站雾天图像去雾能力的优劣。最后,结合变电站雾天图像特点及图像去雾技术发展趋势,提出了几点未来的发展方向。 相似文献
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