基于改进PCM聚类方法的绝缘子图像分割

• 作者: 黄化入 谢维成 张彼德 曹倩
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 关键词: 绝缘子 图像分割 局部相关 类中心相斥
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文|PAPERS
• 页码范围: 181-189
• 页数: 9页
• 分类号: TN911.73|TM726
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B2003123

摘要

针对绝缘子图像背景复杂多样而导致提取绝缘子区域困难的问题,提出了一种改进的可能性C-均值聚类方法(PCM)对绝缘子图像进行分割.方法主要基于两个方面进行改进,一方面通过定义局部相关因子、引入图像的空间局部信息以增强对噪声的抗干扰能力、提高分割精度;另一方面通过在损失函数中加入类中心相斥项缓解传统PCM聚类中心点重合问题.实验利用人工合成数据和复杂背景的绝缘子图像对比该算法与FCM、PCM、K-means、KFCM和IFCM算法的聚类分割性能.结果表明改进PCM对噪声抗干扰能力更强、聚类精度更高,且对绝缘子图像的平均分割误差为0.153,相比其他对比方法对复杂环境下的绝缘子图片有更好的分割性能.