基于改进Chan-Vese模型的电力设备红外图像分割

• 作者: 顾鹏程 黄福珍
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 电力设备红外图像分割 Chan-Vese模型 水平集演化 高斯核函数
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 页码范围: 193-196,212
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4598字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1512-0255

摘要

电力设备红外图像分割是电力设备模式识别和红外故障诊断的基础.Chan-Vese模型能够有效分割含强噪声和边缘模糊的图像,但其分割速度缓慢,并且在分割电力设备红外图像时不能有效消除无关背景.提出一种改进的Chan-Vese模型,采用多个初始轮廓,并采用二值函数代替距离函数初始化水平集函数;同时对Chan-Vese模型的梯度下降流提出改进,简化其图像数据项,并用一个高斯核函数取代长度正则项.改进的模型不仅方便计算,而且可以在迭代过程中采用更大时间步长,加快曲线演化速度.在对电力设备红外图像的分割实验中,证明了相比Chan-Vese模型,新模型分割速度明显提高,并且具备较好的消除无关背景的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄福珍	上海电力学院自动化工程学院	18	49	3.0	6.0
2	顾鹏程	上海电力学院自动化工程学院	1	8	1.0	1.0