基于Lévy飞行的改进飞蛾扑火算法优化红外图像分割

• 作者: 周求宽 李唐兵 胡锦泓
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 工学
• 关键词: 红外图像 IMFO 故障诊断 多阈值
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 图像处理与仿真
• 页码范围: 846-854
• 页数: 9页
• 分类号: TN219
• 语种: 中文

摘要

针对使用传统阈值分割方法对电力设备故障诊断效率低、精度低的问题,使用智能算法优化Otsu算法对红外图像进行阈值分割再进行故障诊断.根据基本飞蛾扑火(Moth-Flame Optimization,MFO)算法缺点提出改进飞蛾扑火算法(Improved Moth-Flame Optimization Algorithm,IMFO)并将其应用红外图像分割中,通过对比粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、生物地理算法(Biogeography-Based Optimization,BBO)、基本飞蛾扑火算法红外图像分割效果,表明改进算法取得成功.提出一种通过温度区域对红外图像进行多阈值分割的方法,能够准确确定每个部分的温度范围,从而保证设备的正常运行.