复杂环境下电力设备红外热图增强与分割研究

在户外电力设备维护中,红外热图增强与分割是今后诊断排障智能化发展的关键一环.本文提出复杂环境下电力设备红外热图增强与分割的新模型:采用区域联合先验信息约束和伽马变换对Retinex图像增强模型进行改进;提出多尺度结构保留型平滑滤波,用高斯正则项约束滤波尺寸.新模型不仅可以对隐藏噪声进行估计补偿,增大红外热图的对比度,而且消除了滤波边缘弥散现象,适用于多种尺寸的电力设备分割.实验证实,在复杂环境下相比其他算法,新模型可以得到更为完整、高对比度的红外热图,同时具备去除绝大多数背景干扰的性能.