基于BA*优化Otsu的电力设备红外图像分割  

作　　者：李鑫 潘伟杰 束江 

机构地区：[1]国网上海市奉贤供电公司 [2]国网上海市金山供电公司

出　　处：《中国科技信息》2021年第6期96-98,共3页China Science and Technology Information

摘　　要：红外图像感兴趣区域(ROI)分割是电力设备故障智能诊断技术的关键步骤之一,针对分割过程中最大类间方差(Otsu)法阈值选取困难、耗时量大的问题,提出了一种基于改进蝙蝠算法(BA*)的Otsu分割方法。为加快蝙蝠群收敛速度,引入Logistic函数模型更新蝙蝠算法脉冲响度因子,使用BA*搜索Otsu最佳分割阈值。结果表明:相比于Kapur法、Kittler法、PSO+二维熵法,该方法提高了图像分割精度,与蝙蝠算法(BA)优化Otsu的分割法相比,该方法的收敛性能更加优越,有效地解决了红外图像阈值分割的问题,为后续设备温度场特征提取与分析奠定了基础。

关 键 词：最大类间方差 Logistic函数 蝙蝠算法 最佳分割阈值 分割过程 模型更新 OTSU分割 阈值选取 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TM50[自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TP18[电气工程—电器]