改进Chan-Vese模型在电力设备红外图像分割中的应用

"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。