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基于BA*优化Otsu的电力设备红外图像分割

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