改進(jìn)GSO與二維OTSU融合的紅外圖像多閾值分割方法

劉沛津，王 曦，賀 寧

（西安建筑科技大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，陜西 西安 710055）

引言

電氣設(shè)備的正常運(yùn)行不僅對(duì)電網(wǎng)供電穩(wěn)定性具有重要影響，而且是操作人員及實(shí)驗(yàn)設(shè)備安全的基礎(chǔ)。據(jù)統(tǒng)計(jì)電力系統(tǒng)事故中90%是由電氣設(shè)備故障引起，而出現(xiàn)故障的電氣設(shè)備中約50%會(huì)在早期階段表現(xiàn)出不正常的發(fā)熱癥狀[1]。紅外診斷技術(shù)作為故障診斷的一種有效手段，能夠有效地對(duì)電力設(shè)備運(yùn)行中的過(guò)熱缺陷進(jìn)行檢測(cè)和診斷[2]。但是，由于熱輻射現(xiàn)象普遍，紅外圖像在接收目標(biāo)設(shè)備的紅外信號(hào)時(shí)，無(wú)法避免大量未檢測(cè)目標(biāo)熱輻射信息的干擾，因此紅外圖像必然存在不相關(guān)背景噪聲、對(duì)比度低的問(wèn)題[3]。對(duì)于運(yùn)行中的電氣設(shè)備紅外圖像情況更為復(fù)雜，除無(wú)關(guān)背景干擾之外，電氣設(shè)備不同部位發(fā)熱情況也不同，導(dǎo)致紅外圖像信息量更多，增加了電氣設(shè)備紅外圖像分割的難度。文獻(xiàn)[4]采用基于加權(quán)切比雪夫距離的K-means 算法對(duì)變電站設(shè)備紅外圖像進(jìn)行分割，能夠較好地將目標(biāo)區(qū)域完整的分割出來(lái)；文獻(xiàn)[5]采用了一種基于粒子群優(yōu)化方法的 Niblack 電氣設(shè)備紅外圖像分割算法，能較好地將電氣設(shè)備輪廓分割，同時(shí)提高了分割效率；文獻(xiàn)[6] 提出一種基于紅外可見(jiàn)光圖像配準(zhǔn)的電氣設(shè)備分割方法，實(shí)現(xiàn)了電氣設(shè)備的分割，以便于進(jìn)行故障檢測(cè)。但文獻(xiàn)[4]～[6]中的方法都有一個(gè)共同的缺陷，只能將背景與電氣設(shè)備輪廓分割，但當(dāng)電氣設(shè)備內(nèi)部故障程度不同時(shí)，單單只分割出設(shè)備的輪廓遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，對(duì)其故障區(qū)域分類就顯得非常重要，尤其是突出溫度最高區(qū)域，為了將不同溫度區(qū)域分割開(kāi)，進(jìn)行多閾值分割是非常必要的。……