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题名基于MVOtsu和鲸鱼自适应阈值的图像增强算法
被引量：2
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作者
王爱平
粟莲
杨海运
王昕
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机构
国网四川省电力公司巴中供电公司
上海交通大学电工与电子技术中心
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第12期2293-2299,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61673268)。
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文摘
针对电力设备红外灰度图像的细节不清、边缘模糊等缺陷,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)的电力设备红外图像处理方法。首先,利用NSST对原始的电力设备红外图像进行变换,将数据从空间域转换到频域。然后,对高频系数使用鲸鱼自适应阈值去噪算法去噪,同时增强了高频系数中的细节和边缘部分;对低频系数采用改进的结合均值和方差的大津(MVOtsu)算法将低频分量分成前景部分和后景部分,并分别采用伽马校正算法和直方图均衡化算法进行增强。最后,通过NSST的逆变换得到增强后的图像。所提算法与其他算法的对比结果表明,所提算法能更好地突出电力设备红外图像的细节信息,增强了图片对比度,达到了更好的视觉效果。
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关键词
电力设备
红外图像
NSST
鲸鱼自适应阈值去噪
改进MVOtsu算法
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Keywords
Power equipment
infrared image
NSST
whale adaptive threshold denoising
improved MVOtsu algorithm
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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