红外热图像目标区域(Region of Interest,ROI)提取对故障检测、目标跟踪等有着重要意义.为解决红外热图像干扰多、需人工标记及准确率低等问题,提出一种基于多模态特征图融合的红外热图像ROI提取算法.通过对比度、熵及梯度特征构建多模...红外热图像目标区域(Region of Interest,ROI)提取对故障检测、目标跟踪等有着重要意义.为解决红外热图像干扰多、需人工标记及准确率低等问题,提出一种基于多模态特征图融合的红外热图像ROI提取算法.通过对比度、熵及梯度特征构建多模态特征图并进行区域填充,实现ROI提取.将新算法应用于实际采集的光伏太阳能板图像中.结果表明,新算法具有平均查准率高(93. 0553%)、平均查全率高(90. 2841%)、F1指数和J指数均优于图割法,人工标记少等优点,可有效用于红外热图像ROI提取.展开更多
文摘红外热图像目标区域(Region of Interest,ROI)提取对故障检测、目标跟踪等有着重要意义.为解决红外热图像干扰多、需人工标记及准确率低等问题,提出一种基于多模态特征图融合的红外热图像ROI提取算法.通过对比度、熵及梯度特征构建多模态特征图并进行区域填充,实现ROI提取.将新算法应用于实际采集的光伏太阳能板图像中.结果表明,新算法具有平均查准率高(93. 0553%)、平均查全率高(90. 2841%)、F1指数和J指数均优于图割法,人工标记少等优点,可有效用于红外热图像ROI提取.