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基于融合重构的电气设备红外图像EnFCM聚类分割方法
被引量：
1
1
作者
刘沛津
张香瑞
魏平
《红外技术》
CSCD
北大核心
2024年第3期295-304,共10页
红外图像分割是电气设备红外故障诊断的关键环节,而电气设备的不均匀散热、较低的对比度与多源噪声的干扰,会导致目标区域过分割,严重影响分割精度。对此本文提出一种基于融合重构的EnFCM(Enhanced Fuzzy C-Means)聚类电气设备红外图像...
红外图像分割是电气设备红外故障诊断的关键环节,而电气设备的不均匀散热、较低的对比度与多源噪声的干扰,会导致目标区域过分割,严重影响分割精度。对此本文提出一种基于融合重构的EnFCM(Enhanced Fuzzy C-Means)聚类电气设备红外图像分割方法。首先对梯度图像进行自适应形态学重建操作,保证算法对噪声图像的分割能力;其次对图像进行显著性检测,将显著图与梯度图融合得到重构后的图像,凸显故障部位的特征,避免过分割;然后对重构后的图像进行分水岭分割获取超像素图像,最后对超像素图像直方图聚类得到分割结果。对电气设备红外图像的实验结果表明:本文算法在电气设备红外图像上能准确分割出故障区域,获取其位置与轮廓,有效改善了过分割现象,在选取的交并比与DICE系数指标对比中,本文方法对比选取的FRFCM、FCM、SFFCM、FCM_SICM、RSSFCA、AFCF平均提升了81%与79%;同时对噪声有较强的鲁棒性,在选取的分割准确率指标对比中,本文方法对比选取的FRFCM、FCM、SFFCM、FCM_SICM、RSSFCA、AFCF平均提升了73%,取得了较优的分割效果。
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关键词
红外图像
图像分割
自适应形态学重建
显著性检测
EnFCM
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职称材料
融合层次聚类的高分辨率遥感影像超像素分割方法
被引量：
10
2
作者
黄亮
姚丙秀
+3 位作者
陈朋弟
任爱萍
夏炎
无
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期263-272,共10页
为解决遥感影像分割尺度自动选取难的问题,提出了融合层次聚类的高分辨率遥感影像超像素分割方法。首先采用自适应形态重建的分水岭分割算法将影像分割成多个超像素;然后提取各超像素的灰度特征向量;最后利用层次聚类方法进行超像素合并...
为解决遥感影像分割尺度自动选取难的问题,提出了融合层次聚类的高分辨率遥感影像超像素分割方法。首先采用自适应形态重建的分水岭分割算法将影像分割成多个超像素;然后提取各超像素的灰度特征向量;最后利用层次聚类方法进行超像素合并,实现高分辨率遥感影像的精确分割。实验选用4组景遥感影像;采用定性和定量相结合的方法评价实验结果。实验结果表明,该方法有效提高了遥感影像分割精度,并取得了较好的分割视觉效果。
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关键词
高空间分辨率遥感影像
超像素分割
自适应形态学重建
分水岭
层次聚类
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职称材料
题名
基于融合重构的电气设备红外图像EnFCM聚类分割方法
被引量：
1
1
作者
刘沛津
张香瑞
魏平
机构
西安建筑科技大学机电工程学院
国家电网有限公司西北分部
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2024年第3期295-304,共10页
基金
国家自然科学基金(61903291)
陕西省重点研发计划(2022GY-134)。
文摘
红外图像分割是电气设备红外故障诊断的关键环节,而电气设备的不均匀散热、较低的对比度与多源噪声的干扰,会导致目标区域过分割,严重影响分割精度。对此本文提出一种基于融合重构的EnFCM(Enhanced Fuzzy C-Means)聚类电气设备红外图像分割方法。首先对梯度图像进行自适应形态学重建操作,保证算法对噪声图像的分割能力;其次对图像进行显著性检测,将显著图与梯度图融合得到重构后的图像,凸显故障部位的特征,避免过分割;然后对重构后的图像进行分水岭分割获取超像素图像,最后对超像素图像直方图聚类得到分割结果。对电气设备红外图像的实验结果表明:本文算法在电气设备红外图像上能准确分割出故障区域,获取其位置与轮廓,有效改善了过分割现象,在选取的交并比与DICE系数指标对比中,本文方法对比选取的FRFCM、FCM、SFFCM、FCM_SICM、RSSFCA、AFCF平均提升了81%与79%;同时对噪声有较强的鲁棒性,在选取的分割准确率指标对比中,本文方法对比选取的FRFCM、FCM、SFFCM、FCM_SICM、RSSFCA、AFCF平均提升了73%,取得了较优的分割效果。
关键词
红外图像
图像分割
自适应形态学重建
显著性检测
EnFCM
Keywords
infrared image
image segmentation
adaptive morphological reconstruction
saliency detection
EnFCM
分类号
TM507 [电气工程—电器]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
融合层次聚类的高分辨率遥感影像超像素分割方法
被引量：
10
2
作者
黄亮
姚丙秀
陈朋弟
任爱萍
夏炎
无
机构
昆明理工大学国土资源工程学院
云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心
云南云天化股份有限公司
出处
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期263-272,共10页
基金
国家自然科学基金(41961039)
云南省应用基础研究计划面上项目(2018FB078)
自然资源部经费资助项目(201911)。
文摘
为解决遥感影像分割尺度自动选取难的问题,提出了融合层次聚类的高分辨率遥感影像超像素分割方法。首先采用自适应形态重建的分水岭分割算法将影像分割成多个超像素;然后提取各超像素的灰度特征向量;最后利用层次聚类方法进行超像素合并,实现高分辨率遥感影像的精确分割。实验选用4组景遥感影像;采用定性和定量相结合的方法评价实验结果。实验结果表明,该方法有效提高了遥感影像分割精度,并取得了较好的分割视觉效果。
关键词
高空间分辨率遥感影像
超像素分割
自适应形态学重建
分水岭
层次聚类
Keywords
high spatial resolution remote sensing image
superpixel segmentation
adaptive morphological reconstruction
watershed
hierarchical clustering
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于融合重构的电气设备红外图像EnFCM聚类分割方法
刘沛津
张香瑞
魏平
《红外技术》
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
融合层次聚类的高分辨率遥感影像超像素分割方法
黄亮
姚丙秀
陈朋弟
任爱萍
夏炎
无
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
10
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职称材料
已选择
0
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