论文摘要
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。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王小芳,毛华敏
关键词: 电力设备,图像分割,线性谱聚类,最大相似度区域合并,算法
来源: 红外技术 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用
单位: 华东交通大学电气与自动化工程学院
分类号: TP391.41;TM507
页码: 1111-1116
总页数: 6
文件大小: 585K
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标签：电力设备论文; 图像分割论文; 线性谱聚类论文; 最大相似度区域合并论文; 算法论文;