A Density-similarity-factor-based Segmentation Method for Infrared Images of Electric Equipment
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摘要: 针对电力设备红外图像包含大量的噪声,且设备边缘较为模糊,传统图像分割方法无法有效提取红外图像中电力设备等问题,提出一种基于密度相似因子的电力设备红外图像分割方法.首先,对获取的电力设备红外图像分别进行R、G、B三通道光照不均匀性校正,其次,转换至Lab彩色空间并构造待分割的特征空间信息点集,然后采用最小距离原则分配信息点到最邻近的聚类中心,再通过平均连接代价和k-距离邻域的平均连接代价,计算出信息点的密度相似因子,最终实现电力设备红外图像滤除噪声分割.通过与K均值和模糊c均值对实际绝缘子红外图像的分割实验定量对比,实验结果表明,本文所提方法具有噪声滤除能力,改善了分割效果.
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