自适应阈值Canny算法提升输变电设备图像检测性能

本文主要探讨了在输变电设备故障检测和关键信息获取中，传统Canny边缘检测算法存在的局限性，特别是对于噪声的敏感性、在去除噪声过程中可能丢失弱边缘信息以及参数选择的固定性问题。针对这些问题，作者提出了一种创新的方法，即基于传统Canny算法的改进策略。这种方法的核心在于引入引力场强度算子来计算图像梯度，这是一种更为精细的特征提取方式，有助于提高边缘检测的精度。 在面对图像梯度幅度和标准差均值不同的两类典型图像——包含较少边缘信息和丰富边缘信息的图像时，作者提出了自适应阈值选取方法。通过这种方法，算法可以根据图像特性动态调整阈值，以更好地保留边缘信息，尤其是在复杂的环境中，如受天气和光照影响的输变电巡检图像。这种方法旨在增强算法的鲁棒性，减少噪声干扰，从而提升图像识别的准确率。 作者通过实际的输变电设备图像检测对比试验，验证了改进的Canny算法在保持边缘信息完整性和提高识别精度方面的优越性。结果显示，相比于传统算法，改进算法在保持图像边缘细节的同时，提高了边缘检测的稳定性和可靠性，这对于电力系统安全以及智能巡检技术的发展具有重要的工程应用价值。 总结来说，这篇论文研究了如何通过引入引力场强度算子和自适应阈值策略优化Canny算法，以适应输变电巡检图像的复杂场景，提高图像处理的性能，对于提升输变电设备的故障诊断能力以及巡检效率具有显著的推动作用。这项研究成果对于电力系统维护和自动化运维领域具有重大的理论和实践意义。