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基于MVOtsu和对数型模糊隶属度函数的电力设备NSST域红外图像增强
被引量：
17
1
作者
朱颖
王昕
+1 位作者
王爱平
粟莲
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期179-185,共7页
针对电力设备红外图像细节模糊、边缘不清等问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换(nonsubsampled shearlet transform,NSST)域的电力设备红外图像处理方法。该方法采用NSST将原始图像分为高频部分和低频部分。为了精确分割低频电力设...
针对电力设备红外图像细节模糊、边缘不清等问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换(nonsubsampled shearlet transform,NSST)域的电力设备红外图像处理方法。该方法采用NSST将原始图像分为高频部分和低频部分。为了精确分割低频电力设备与背景环境并提高二者对比度,低频部分设计了一种结合均值与方差的MVOtsu(mean and variation otsu)算法,并分别对设备和背景进行线性增强和直方图均衡增强。为了增强高频边缘细节,抑制非边缘噪声,高频部分提出一种对数型模糊隶属度函数,将隶属度值域下界拓展到0,解决经典Pal-King隶属度增强后逆映射时低灰度值区域扁平化问题。最后按照NSST变换合成增强结果。该算法与相关算法相比,边缘强度、信息熵、对比度、标准差等评价指标至少增长15.06%、2.03%、33.78%、1.28%。实验结果表明:文中算法能有效的提高电力设备红外图像整体对比度,对细节和边缘增强效果明显,便于人眼识别和智能故障定位,适用于变电站、巡线等多种环境红外图像增强处理。
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关键词
电力设备
红外图像
NSST变换
mvotsu
算法
模糊隶属度
边缘增强
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职称材料
基于MVOtsu和鲸鱼自适应阈值的图像增强算法
被引量：
2
2
作者
王爱平
粟莲
+1 位作者
杨海运
王昕
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第12期2293-2299,共7页
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...
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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职称材料
题名
基于MVOtsu和对数型模糊隶属度函数的电力设备NSST域红外图像增强
被引量：
17
1
作者
朱颖
王昕
王爱平
粟莲
机构
上海交通大学电工与电子技术中心
国网四川省电力有限公司巴中供电公司
出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期179-185,共7页
基金
国家自然科学基金资助项(61673268,61533012)。
文摘
针对电力设备红外图像细节模糊、边缘不清等问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换(nonsubsampled shearlet transform,NSST)域的电力设备红外图像处理方法。该方法采用NSST将原始图像分为高频部分和低频部分。为了精确分割低频电力设备与背景环境并提高二者对比度,低频部分设计了一种结合均值与方差的MVOtsu(mean and variation otsu)算法,并分别对设备和背景进行线性增强和直方图均衡增强。为了增强高频边缘细节,抑制非边缘噪声,高频部分提出一种对数型模糊隶属度函数,将隶属度值域下界拓展到0,解决经典Pal-King隶属度增强后逆映射时低灰度值区域扁平化问题。最后按照NSST变换合成增强结果。该算法与相关算法相比,边缘强度、信息熵、对比度、标准差等评价指标至少增长15.06%、2.03%、33.78%、1.28%。实验结果表明:文中算法能有效的提高电力设备红外图像整体对比度,对细节和边缘增强效果明显,便于人眼识别和智能故障定位,适用于变电站、巡线等多种环境红外图像增强处理。
关键词
电力设备
红外图像
NSST变换
mvotsu
算法
模糊隶属度
边缘增强
Keywords
electrical
equipment
infrared
image
NSST
transform
mvotsu
algorithm
fuzzy
membership
function
edge
enhancement
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TM50 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于MVOtsu和鲸鱼自适应阈值的图像增强算法
被引量：
2
2
作者
王爱平
粟莲
杨海运
王昕
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
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第12期2293-2299,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61673268)。
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。
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
Keywords
Power
equipment
infrared
image
NSST
whale
adaptive
threshold
denoising
improved
mvotsu
algorithm
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MVOtsu和对数型模糊隶属度函数的电力设备NSST域红外图像增强
朱颖
王昕
王爱平
粟莲
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020
17
下载PDF
职称材料
2
基于MVOtsu和鲸鱼自适应阈值的图像增强算法
王爱平
粟莲
杨海运
王昕
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022
2
下载PDF
职称材料
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参考文献
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