一种复杂背景下的电力设备红外图像分割方法

王小芳, 毛华敏

王小芳, 毛华敏. 一种复杂背景下的电力设备红外图像分割方法[J]. 红外技术, 2019, 41(12): 1111-1116.
引用本文: 王小芳, 毛华敏. 一种复杂背景下的电力设备红外图像分割方法[J]. 红外技术, 2019, 41(12): 1111-1116.
WANG Xiaofang, MAO Huamin. Infrared Image Segmentation Method for Power Equipment in Complex Background[J]. Infrared Technology , 2019, 41(12): 1111-1116.
Citation: WANG Xiaofang, MAO Huamin. Infrared Image Segmentation Method for Power Equipment in Complex Background[J]. Infrared Technology , 2019, 41(12): 1111-1116.

一种复杂背景下的电力设备红外图像分割方法

详细信息
  • 中图分类号: TP391.9%TM743

Infrared Image Segmentation Method for Power Equipment in Complex Background

  • 摘要: 针对背景复杂的电力设备红外图像分割问题,提出一种新的分割方法.该方法运用线性谱聚类算法(LSC)对图像做超像素分割,将颜色、距离相似的像素聚类至同一个中心;利用在全局图像基础上计算所得的Otsu阈值对各超像素块做背景预标记,并利用最大相似度区域合并算法(MSRM)对超像素块进行合并,在得到目标设备的同时,有效降低了过分割和欠分割率;最后运用数学形态学算法对图像做后处理,在保证设备特征的前提下提高目标设备分割精度.实验表明,在复杂背景下与其他算法相比,该方法可得到更为准确、完整的目标设备.
  • 期刊类型引用(3)

    1. 周慧娟,张强,刘羽,王旭阳,柳颖. 基于YOLO2的地铁进站客流人脸检测方法. 计算机与现代化. 2019(10): 76-82 . 百度学术
    2. 张秀荣. 超低位速率分形灰度图像压缩算法仿真. 计算机仿真. 2018(10): 238-241+476 . 百度学术
    3. 姜国庆,王世旭,王来军,韩强,范晓晴,蔡银萍. 基于联合稀疏和指导滤波的绝缘子红外与可见光图像融合方法. 红外技术. 2017(06): 523-528 . 本站查看

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