新型阈值选择法提升变电站红外图像分割精度

本文主要探讨的是"基于新型阈值选择方法的变电站红外图像分割"这一主题。针对电气设备红外热图像的分析与故障检测，研究人员提出了一种创新的图像处理技术。这种方法的核心在于提升图像分割的精度和可靠性。首先，原始图像经过傅里叶滤波处理，转换成自动梯度图形，以便更好地提取图像的特征。接着，针对不同类型的故障目标图像，通过拟合具有N个相邻点的线性模型，分析斜率差的变化趋势。这种方法的关键步骤是利用斜率差分布中的谷值来识别最适合各类故障区域的阈值，这个阈值的选择是根据图像特性的动态变化来进行优化的。 在确定了最佳阈值后，通过形态学迭代腐蚀技术进一步去除噪声斑点，确保分割结果的清晰度。这种阈值选择策略使得图像分割过程更加智能，能够在处理各种类型的红外热故障图像时展现出良好的适应性和鲁棒性。实验结果显示，这种方法对于目标区域的分割准确率高达82%，误分率极低，仅为0.0182%，显示出显著的优势。 作者们通过对比不同类型的红外热故障图像，验证了他们的方法不仅有效，而且具有广泛的通用性，无需过多人工干预，只需预先设定参数N和确定特定的分割案例，其他部分可以自动化处理。这项研究对变电站红外图像分析有着实际应用价值，特别是在电力设备的远程监控和故障诊断中，有助于提高运维效率并降低误判风险。 本文介绍的新型阈值选择方法为变电站红外图像的分割提供了一个高效且精确的技术手段，展示了机器视觉、图像处理、分割算法以及形态腐蚀在实际问题中的应用潜力，具有重要的科研和工程意义。