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基于扩展Meanshift电气设备发热故障区域提取方法

周正钦, 冯振新, 周东国, 许晓路, 谷凯凯

周正钦, 冯振新, 周东国, 许晓路, 谷凯凯. 基于扩展Meanshift电气设备发热故障区域提取方法[J]. 红外技术, 2019, 41(1): 78-83.
引用本文: 周正钦, 冯振新, 周东国, 许晓路, 谷凯凯. 基于扩展Meanshift电气设备发热故障区域提取方法[J]. 红外技术, 2019, 41(1): 78-83.
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ZHOU Zhengqin, FENG Zhenxin, ZHOU Dongguo, XU Xiaolu, GU Kaikai. Fault Region Extraction of Electrical Equipment in Infrared Image by Using an Extended Mean Shift Method[J]. Infrared Technology , 2019, 41(1): 78-83.
Citation: ZHOU Zhengqin, FENG Zhenxin, ZHOU Dongguo, XU Xiaolu, GU Kaikai. Fault Region Extraction of Electrical Equipment in Infrared Image by Using an Extended Mean Shift Method[J]. Infrared Technology , 2019, 41(1): 78-83.
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基于扩展Meanshift电气设备发热故障区域提取方法

  • 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司,湖北 武汉,430074

  • 武汉大学 动力与机械学院,湖北 武汉,430072

  • 国网电力科学研究院/南京南瑞集团公司

  • 武汉大学

基金项目: 国家电网公司总部科技项目(524625160017)
详细信息

  • 中图分类号: TP391

Fault Region Extraction of Electrical Equipment in Infrared Image by Using an Extended Mean Shift Method

摘要

    摘要
  • 摘要: 在红外电气故障监测中,设备过热故障区通常表现出高亮度等特点,然而现有的提取方法因红外图像固有的低对比度、边界模糊等特点容易引起提取区域范围增大.为此,本文提出了一种基于扩展的均值漂移聚类的红外图像故障过热区域提取方法,引入了基于邻域灰度的权重因子.同时,为了提升聚类效率,摒弃了传统均值漂移算法遍历整个红外图像平面进行迭代聚类的方法,融合了自高向低的聚类阈值分割机制,使得改进的均值漂移算法能快速地将故障区域像素进行聚类,实现红外图像中热故障区域的有效提取.实验结果表明本文区域提取性能优于目前现有的一些方法以及传统均值漂移聚类方法.
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  • 期刊类型引用(1)

    1. 张飞飞，彭雷，袁韬. 单光子探测三维点云与可见光图像融合处理算法研究. 应用光学. 2021(06): 1034-1039 . 百度学术

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