改进Chan-Vese模型在电力设备红外图像分割中的应用

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"这篇论文研究了基于改进Chan-Vese模型的电力设备红外图像分割方法,旨在提高分割效率和准确度,特别是在消除无关背景方面。原始的Chan-Vese模型虽然擅长处理噪声和边缘模糊的图像,但速度较慢,且无法很好地处理电力设备红外图像中的背景干扰。论文中提出了一个新的策略,即采用多个初始轮廓和二值函数初始化水平集函数,以及改进梯度下降流,用高斯核函数替换长度正则项。这些改进使得新模型在计算上更为简便,允许更大的时间步长,从而加快分割过程。实验结果表明,与原始模型相比,新模型在分割速度上有显著提升,同时在消除背景干扰方面表现出优越性能,这对于电力设备的红外故障诊断具有重要意义。" 论文深入探讨了电力设备红外图像分割的重要性,特别是在电力系统的故障检测和预防中。随着电力系统规模的扩大,设备故障的概率增加,红外诊断技术成为保障设备安全运行的关键工具。然而,由于热辐射的普遍性和红外图像的噪声问题,单纯依赖传统分割方法(如阈值法和边缘检测法)存在局限性,不能有效地分离出目标设备。 针对这些问题,论文引入了Chan-Vese模型的改进版。原始的Chan-Vese模型通过水平集方法处理图像,但计算复杂度高,尤其是在电力设备红外图像中,背景消除效果不佳。为了克服这些问题,研究者提出了以下改进: 1. 使用多个初始轮廓,这有助于模型更好地适应复杂的图像结构,尤其是当图像中有多个目标或背景复杂时。 2. 用二值函数替代距离函数初始化水平集,简化了计算过程,提高了效率。 3. 对Chan-Vese模型的梯度下降流进行优化,简化图像数据项,以减少计算负担。 4. 采用高斯核函数替代长度正则项,这有助于平滑曲线,减少噪声影响,并可能增强边缘检测的准确性。 通过这些改进,新模型在实验中展示了更快的分割速度和更强的背景去除能力,对于电力设备红外图像的精确分割至关重要,有助于提升红外故障诊断的准确性和效率。这为实际应用中的电力设备监控提供了更高效、更可靠的图像处理技术。