基于Lévy飞行的改进飞蛾扑火算法优化红外图像分割

基金项目: 国网江西省电力公司科技项目(52182016001S)

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Improved Moth-Flame Optimization Algorithm Based on Lévy Flight to Optimize Infrared Image Segmentation

摘要: 针对使用传统阈值分割方法对电力设备故障诊断效率低、精度低的问题,使用智能算法优化Otsu算法对红外图像进行阈值分割再进行故障诊断.根据基本飞蛾扑火(Moth-Flame Optimization,MFO)算法缺点提出改进飞蛾扑火算法(Improved Moth-Flame Optimization Algorithm,IMFO)并将其应用红外图像分割中,通过对比粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、生物地理算法(Biogeography-Based Optimization,BBO)、基本飞蛾扑火算法红外图像分割效果,表明改进算法取得成功.提出一种通过温度区域对红外图像进行多阈值分割的方法,能够准确确定每个部分的温度范围,从而保证设备的正常运行.
- 红外图像 /
- IMFO /
- 故障诊断 /
- 多阈值

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