基于Canny算子的简化PCNN电力故障区域提取方法

基金项目: 国家电网公司总部科技项目资助(524625160017)

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Fault Region Extraction of Electrical Equipments in Infrared Images by Pulse-coupled Neural Network Method with Canny Operator

摘要: 为了较好地实现电力设备红外图像故障区域提取,提出了一种基于Canny算子边界检测的脉冲耦合神经网络(Pulse-coupled Neural Network,PCNN)红外图像区域提取方法.在该方法中,首先以PCNN模型同步点火特性为基础,通过优化原始PCNN模型内在的参数,使得模型迭代过程中将图像转换成为时间点火序列,然后引入Canny边界检测算子并结合区域灰度特性,获取最佳时刻的脉冲输出信息,实现红外图像中热故障区域的有效提取.最后通过真实红外故障图像测试,验证了文中方法的有效性和适用性,同时方便了后续的特征提取与识别.
- 脉冲耦合神经网络 /
- 电力设备故障 /
- 红外图像 /
- Canny算子

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