基于模糊推理的电气设备红外图像分割

使用模糊理论处理电气设备红外图像分割的不确定性，提出了一种基于模糊推理的电气设备红外图像分割算法。首先分别利用电气设备红外图像故障区域的像素灰度、像素点与图像质心的马氏距离以及图像膨胀操作定义了强度特征、全局故障可能性特征和局部灰度特征；然后根据特征的模糊语言值制定了27条模糊规则，设计了一种模糊推理红外图像分割算法；最后，从主观和客观评价指标上将算法与传统Otsu算法和FCM算法进行了对比。实验表明，该算法的分割精度和误分割率比其他两种算法都有一定的改善，同时该算法能够滤除图像中具有高亮度的干扰区域，对具有小亮度差和小面积故障区域的红外图像有较好的分割效果。