基于Matlab变压器故障红外图像边缘检测研究
基于matlab的图像边缘检测算法研究和仿真设计
基于matlab的图像边缘检测算法研究和仿真目录第1章绪论 11.1 序言 11.2 数字图像边缘检测算法的意义 1第2章传统边缘检测方法及理论基础 2 2.1 数字图像边缘检测的现状与发展 22.2 MATLAB和图像处理工具箱的背景知识 32.3 数字图像边缘检测关于边缘的定义 42.4 基于一阶微分的边缘检测算子 42.5 基于二阶微分的边缘检测算子 7第3章编程和调试 103.1 edge函数 103.2 边缘检测的编程实现 11第4章总结 13第5章图像边缘检测应用领域 13附录参考文献 15第1章绪论§1.1 序言理解图像和识别图像中的目标是计算机视觉研究的中心任务，物体形状、物体边界、位置遮挡、阴影轮廓及表面纹理等重要视觉信息在图像中均有边缘产生。
图像边缘是分析理解图像的基础，它是图像中最基本的特征。
在Marr的计算机视觉系统中，图像边缘提取占据着非常重要位置，它位于系统的最底层，为其它模块所依赖。
图像边缘提取作为计算机视觉领域最经典的研究课题，长期受到人们的重视。
图像边缘主要划分为阶跃状和屋脊状两种类型。
阶跃状边缘两侧的灰度值变化明显，屋脊状边缘则位于灰度增加与减少的交界处。
传统的图像边缘检测方法大多是从图像的高频分量中提取边缘信息，微分运算是边缘检测与提取的主要手段。
由于传统的边缘检测方法对噪声敏感，所以实际运用效果有一定的局限性。
近年来，越来越多的新技术被引入到边缘检测方法中，如数学形态学、小波变换、神经网络和分形理论等。
Canny于1986年提出基于最优化算法的边缘检测算子，得到了广泛的应用，并成了与其它实验结果作比较的标准。
其原因在于他最先建立了优化边缘检测算子的理论基础，提出了迄今为止定义最为严格的边缘检测的三个标准。
另外其相对简单的算法使得整个过程可以在较短的时间实现。
实验结果也表明，Canny算子在处理受加性高斯白噪声污染的图像方面获得了良好的效果[1]。
基于matlab的图像边缘检测算法研究和仿真设计
基于matlab的图像边缘检测算法研究和仿真目录第1章绪论 11.1 序言 11.2 数字图像边缘检测算法的意义 1第2章传统边缘检测方法及理论基础 2 2.1 数字图像边缘检测的现状与发展 22.2 MATLAB和图像处理工具箱的背景知识 32.3 数字图像边缘检测关于边缘的定义 42.4 基于一阶微分的边缘检测算子 42.5 基于二阶微分的边缘检测算子 7第3章编程和调试 103.1 edge函数 103.2 边缘检测的编程实现 11第4章总结 13第5章图像边缘检测应用领域 13附录参考文献 15第1章绪论§1.1 序言理解图像和识别图像中的目标是计算机视觉研究的中心任务，物体形状、物体边界、位置遮挡、阴影轮廓及表面纹理等重要视觉信息在图像中均有边缘产生。
图像边缘是分析理解图像的基础，它是图像中最基本的特征。
在Marr的计算机视觉系统中，图像边缘提取占据着非常重要位置，它位于系统的最底层，为其它模块所依赖。
图像边缘提取作为计算机视觉领域最经典的研究课题，长期受到人们的重视。
图像边缘主要划分为阶跃状和屋脊状两种类型。
阶跃状边缘两侧的灰度值变化明显，屋脊状边缘则位于灰度增加与减少的交界处。
传统的图像边缘检测方法大多是从图像的高频分量中提取边缘信息，微分运算是边缘检测与提取的主要手段。
由于传统的边缘检测方法对噪声敏感，所以实际运用效果有一定的局限性。
近年来，越来越多的新技术被引入到边缘检测方法中，如数学形态学、小波变换、神经网络和分形理论等。
Canny于1986年提出基于最优化算法的边缘检测算子，得到了广泛的应用，并成了与其它实验结果作比较的标准。
其原因在于他最先建立了优化边缘检测算子的理论基础，提出了迄今为止定义最为严格的边缘检测的三个标准。
另外其相对简单的算法使得整个过程可以在较短的时间实现。
实验结果也表明，Canny算子在处理受加性高斯白噪声污染的图像方面获得了良好的效果[1]。
基于Matlab的红外图像处理算法研究 附录：源程序
源程序：1、线性变换增加对比度：X1=imread('pout.tif');figure,imshow(X1)f0=0;g0=0;f1=70;g1=30;f2=180;g2=230;f3=255;g3=255;figure,plot([f0,f1,f2,f3],[g0,g1,g2,g3]) axis tight,xlabel('f'),ylabel('g')title('intensity transformation')r1=(g1-g0)/(f1-f0);b1=g0-r1*f0;r2=(g2-g1)/(f2-f1);b2=g1-r2*f1;r3=(g3-g2)/(f3-f2);b3=g2-r3*f2;[m,n]=size(X1);X2=double(X1);for i=1:mfor j=1:nf=X2(i,j);g(i,j)=0;if (f>=0)&(f<=f1)g(i,j)=r1*f+b1;elseif (f>=f1)&(f<=f2)g(i,j)=r2*f+b2;elseif (f>=f2)&(f<=f3)g(i,j)=r3*f+b3;endendendfigure,imshow(mat2gray(g))f0=0,g0=0;f1=10,g1=5;f2=160,g2=240f3=255,g3=255figure,plot([f0,f1,f2,f3],[g0,g1,g2,g3]) axis tight,xlabel('f'),ylabel('g')title('intensity transformation')运用Matlab函数X1=imread('pout.tif');figure,imshow(X1)J=imadjust(X1,[0.25,0.6],[],1.2322) figure,imshow(J)2、求反X1=imread('pout.tif');figure,imshow(X1)f1=200;g1=256;figure,plot([0,f1],[g1,0])axis tight,xlabel('f'),ylabel('g')title('intensity transformation')k=g1/f1;[m,n]=size(X1);X2=double(X1);for i=1:mfor j=1:nf=X2(i,j);g(i,j)=0;if(f>=0)&(f<=f1)g(i,j)=g1-k*f;elseg(i,j)=0;endendendfigure,imshow(mat2gray(g)) 3、对数变换处理X1=imread('liftingbody.png'); figure,imshow(X1);c=255/log(256);x=0:255;y=c*log(1+x);figure,plot(x,y)axis tight,xlabel('f'),ylabel('g') title('intensity transformation') [m,n]=size(X1);X2=double(X1);for i=1:mfor j=1:ng(i,j)=c*log(X2(i,j)+1);endendfigure,imshow(mat2gray(g))运用Matlab函数X1=imread('circuit.tif');figure,imshow(X1)J=imadjust(X1,[],[0.1 0.8],0.35287) figure,imshow(J)4、直方图均衡化I=imread('tire.tif');J=histeq(I);imshow(I)figure,imshow(J)figure,imhist(J,64)figure,imhist(I,64)5、直方图规定化I=imread('tire.tif');hgram=0:255J=histeq(I,hgram);imshow(I)figure,imshow(J)figure,imhist(I,64)figure,imhist(J,64)6、平滑滤波均值平滑滤波I=imread('moon.tif');J=imnoise(I,'salt',0.02);imshow(I)figure,imshow(J)K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255; figure,imshow(K1)figure,imshow(K2)figure,imshow(K3)中值平滑滤波调用B=medfilt2(A,[m,n])I=imread('moon.tif');J=imnoise(I,'salt',0.02);imshow(I)K1=medfilt2(J,[3,3]);figure,imshow(K1)调用B=ordfilt2(A,order,domain)I=imread('moon.tif');imshow(I)figure,imshow(J)J=imnoise(I,'salt',0.02);K1=ordfilt2(J,5,ones(3,3));figure,imshow(K1)7、线性锐化滤波器拉普拉斯变换I=imread('saturn.tif');h=fspecial('laplacian');I2=filter2(h,I);imshow(I)figure,imshow(I2)对比度增强锐化滤波器I=imread('saturn.tif');h=fspecial('unsharp',0.5);I2=filter2(h,I)/255;imshow(I)figure,imshow(I2)8、非线性锐化滤波器I=imread('blood1.tif');figure,imshow(I)h1=fspecial('sobel');I2=filter2(h,I);figure,imshow(I2)I3=conv2(I,h1);figure,imshow(I3)h2=fspecial('prewitt');I4=filter2(h2,I);figure,imshow(I4)h3=fspecial('log');I5=filter2(h3,I);figure,imshow(I5)9、频域增强（低通滤波）I=imread('saturn.tif');figure,imshow(I)I2=imnoise(I,'salt');figure,imshow(I2)f=double(I2);g=fft2(f);g=fftshift(g);[N1,N2]=size(g);n=2;d0=50;n1=fix(N1/2);n2=fix(N2/2);for i=1:N1for j=1:N2d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*n));result(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);X2=ifft2(result);X3=uint8(real(X2));figure,imshow(X3)10、频域增强（高通滤波)I=imread('liftingbody.png');figure,imshow(I)f=double(I);g=fft2(f);g=fftshift(g);[N1,N2]=size(g);n=2;d0=50;n1=fix(N1/2);n2=fix(N2/2);for i=1:N1for j=1:N2d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d==0h=0;elseh=1/(1+(d0/d)^(2*n));endresult(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);X2=ifft2(result);X3=uint8(real(X2));figure,imshow(X3)。
边缘检测matlab实验报告
边缘检测matlab实验报告引言边缘检测在图像处理领域中是一项十分重要的任务。
它可以帮助我们从图像中提取出物体的边缘信息，对于图像分割、目标识别等任务都具有重要意义。
本实验旨在通过利用MATLAB中提供的边缘检测函数，实现对图像中边缘的提取，并对实验结果进行分析和探讨。
实验步骤1. 导入图像首先，我们需要从MATLAB工作环境中导入需要进行边缘检测的图像。
我们可以使用`imread`函数将图像读入到MATLAB的内存中。
matlabimage = imread('example.jpg');2. 灰度化灰度化是边缘检测的前提条件，它可以将一幅彩色图像转化为灰度图像，使得后续的操作更加简便。
我们可以使用`rgb2gray`函数将彩色图像转化为灰度图像。
matlabgray_image = rgb2gray(image);3. 边缘检测接下来，我们可以使用MATLAB中提供的边缘检测函数进行实际的边缘检测操作。
MATLAB中有许多边缘检测算法可供选择，例如Sobel算子、Canny算子等。
本实验我们选择使用Canny算子进行边缘检测。
matlabedge_image = edge(gray_image, 'Canny');4. 结果显示最后，我们可以使用`imshow`函数将原始图像和边缘检测结果显示出来，以便于观察和分析。
matlabsubplot(1, 2, 1);imshow(gray_image);title('原始图像');subplot(1, 2, 2);imshow(edge_image);title('边缘检测结果');5. 结果分析通过以上步骤，我们可以得到原始图像和边缘检测结果。
我们可以观察边缘检测结果，进一步分析图像中的边缘信息。
同时，我们还可以对不同的边缘检测算法进行对比实验，以评估它们的性能和适用性。
实验结果下图展示了使用Canny算子进行边缘检测的实验结果。
基于MATLAB的数字图像边缘检测算法研究开题报告
第1周：查阅收集资料，完成文献综述。
第2周：结合课题要求，提交开题报告，并完成开题答辩。
第3--5周：提交文献翻译，进行系统需求分析、总体设计和详细设计。第6—9周：实现仿真分析、图像处理。撰写毕业设计说明书。第10—13周：修改毕业设计说明书至定稿，资格审查，进行答辩。
五、所需技术条件
[5]章毓晋编著.图象处理与分析.北京清华大学出版社，2009
[6] C. W. Helstrom Image Restroration by the Method of Lesat Squares. J. Opt. Soc. Amer. March .1967，57(3)：297~303
指导教师签名：日期：2015年3月10日
1．要求学生具有一定的Matlab方面的理论知识，熟悉Matlab软件的使用，掌握数字图像的处理方法；了解边缘检测算子的计算原理。
2．学校机房提供上网功能，安排学生每周不少于2次上机。
3．图书馆要求开放，能够提供资料查询。
4．安排学生辅导与学习的场所。
六、主要参考文献
[1]张憬，郭春秋，聂雪等.快速、准确的图像阐值分割新方法.西安文理学院学报，2006，9(3)：54-58.
1.从网上查阅相关文献资料，在理解图像边缘检测算法及原理的基础上，通过Matlab软件，调用Matlab函数工具箱的各种边缘检测算子相关函数对数字图像进行边缘检测处理。
2．并分析各种算子的计算原理和处理特点。
3．对一阶微分算子如Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和二阶微分算子Laplacian算子进行理论分析，理解各个算子的优缺点和适用范围。
课题来源：（1）教师拟订（2）学生建议；（3）企业和社会征集；（4）科研单位提供
基于matlab的数字图像边缘检测
基于matlab的数字图像边缘检测部门： xxx时间： xxx整理范文，仅供参考，可下载自行编辑实验二数字图像的边缘检测一、实验目的1．掌握图像边缘检测方法；2．学会利用MATLAB程序进行边缘检测二、实验内容利用sobel、prewitt、canny边缘检测算子对图像进行边缘检测，并比较处理结果三、实验原理边缘即图像中灰度发生急剧变化的区域边界。
边缘检测的实质是采用某种算法来提取图像中对象与背景间的交界线。
图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反应，因此可以用局部图像微分技术来获得边缘检测算子。
经典的边缘检测方法是对原始图像中像素的某小邻域来构造边缘检测算子。
常采用差分、梯度、拉普拉斯算子及各种高通滤波处理方法对图像边缘进行检测。
检测的方法有：梯度算子、拉普拉斯算子、方向算子、Canny算子等。
b5E2RGbCAPSobel 算子主要用作边缘检测。
在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。
在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量p1EanqFDPwPrewitt算子采用以下算子分别计算一阶 x 方向和 y 方向的图像差分。
在一个较大区域中，用两点的偏导数值来求梯度幅度值，受噪声干扰很大。
若对两个点的各自一定领域内的灰度值求和，并根据两个灰度值和的差来计算x,y 的偏导数，则会在很大程度上降低噪声干扰。
DXDiTa9E3dCanny 算子使用了变分法，这是一种寻找满足特定功能的函数的方法。
最优检测使用四个指数函数项的和表示，但是它非常近似于高斯函数的一阶导数。
Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法.RTCrpUDGiT四、实验设备和仪器1.计算机2.matlab开发平台五、关键代码及注释I=imread('coins.png'>。
%读取原始图像subplot(2,2,1>,imshow(I>。
title('原图'>。
基于MATLAB的数字图像与边缘检测毕业设计论文
基于MATLAB的数字图像分析与边缘检测摘要：图像处理是用计算机对图像进行一系列的操作，一般操作是先将图像数字化，即易于获得某种预期结果的技术，其中边缘检测是图像处理中必不可少的一步，采用微分算子检测边缘是最常用的，也是处理效果比较好的一种。
MATLAB图像处理工具箱提供了边缘检测（edge）函数，它能利用多种算子进行图像的边缘检测，语言结构简单，本文主要介绍了数字图像处理主要研究领域中边缘检测的方法，并利用MATLAB图像处理工具箱提供的函数处理图片，对图像进行边缘检测，给出了各种算子检测边缘的结果并进行相互比较。
关键字：图像处理，MatLab ，边缘检测ABSTRACTImage processing is to analyze images by computers to achieve desired a series of results. Edge detection is an absolutely necessary step in image processing and the use of differential operators to detect edge is one of the most common and effective methods. Image processing Mat lab Toolbox User’s Guide, Has provided the edge function, It can use many kinds of operators to carry on the image the edge examination. Edge detection is one of the main methods in the research field of digital image processing. The image processing function provided by the Mat Lab image processing tool box is employed to perform edge detection for image so that the program and processing result are obtained.Key words: Image processing , MatLab，Edge detection独创声明本人郑重声明：所呈交的毕业设计(论文)，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议。
基于MATLAB的变压器故障仿真及保护分析
基于MATLAB的变压器故障仿真及保护分析变压器主要用于稳压、电压变换、隔离。
按用途分种类多，主要有单相变压器、干式变压器、箱式变压器、防雷变压器、整流变压器、配电变压器、电力变压器等。
按铁心形状主要有E 型和C型铁。
变压器是电力系统正常运行关键设备之一，由于变压器的长时间高效率运行，故障事故总不可避免的产生。
但其具有无可替代性，尤其是大型变压设备太过昂贵，没有办法经常更换，所以变压器的故障也很引起人们的高度重视。
对变压器内部故障电气量变化规律的认识是开发新的保护方案的前提，因此有必要进行变压器内部故障仿真。
本文在综合分析变压器内部故障及励磁涌流仿真现状的情况下采用simulink软件中的多路互感支路模型模拟故障变压器。
对于变压器的异常状态运行和常见故障进行仿真分析和经验总结，对于及时准确的把握故障原因，及时的采取处理方法确保设备的安全运行意义重大。
所以将变压器故障进行全面的总结以及将新流行的方法用于实际十分重要。
目录1绪论 (2)2变压器异常现象及分析 (2)2.1 变压器内部故障 (2)2.1.1 变压器线路故障 (2)2.1.2 变压器内部异响 (3)2.1.3 爆炸事故及套管闪络故障 (3)2.1.4 变压器油箱温度和油管故障 (3)2.1.5 匝间绝缘故障 (4)2.2 内部故障励磁涌流仿真 (4)2.2.1 仿真要求及目的 (4)2.2.2 仿真参数介绍及波形 (5)3 变压器外部故障 (10)4变压器保护动作处理 (13)4.1基于变压器模型的保护原理 (13)4.1.1基本原理 (13)4.1.2算法 (13)4.2 瓦斯保护 (15)4.2.1 瓦斯保护动作 (16)4.2.2 瓦斯保护在跳闸时的作用 (16)4.3 零序电流保护 (17)4.4 气相色谱分析法的使用判断 (17)5跳闸及冷却器故障分析及处理 (20)5.1 变压器负荷承载过量 (20)5.2 短路的电流和不平衡电流 (21)5.3 短路故障 (22)5.4 冷却器故障处理 (22)5.5 变压器内油量警报 (23)5.6 冷却器电源故障信号处理 (23)5.7 冷却器检测 (23)6变压器开关故障分析及处理方法 (24)6.1 无负载的分接开关分析 (24)6.2 有负载的分接开关分析 (25)7总结分析 (26)1绪论变压器在常见电气设备中，属于构造相对简单实用的电器设备，却又是各个领域绝对不能缺少的。
基于Matlab的图像边缘检测算法的实现及应用
目录摘要 (1)引言 (2)第一章绪论 (3)1.1 课程设计选题的背景及意义 (3)1.2 图像边缘检测的发展现状 (4)第二章边缘检测的基本原理 (5)2.1 基于一阶导数的边缘检测 (8)2.2 基于二阶导的边缘检测 (9)第三章边缘检测算子 (10)3.1 Canny算子 (10)3.2 Roberts梯度算子 (11)3.3 Prewitt算子 (12)3.4 Sobel算子 (13)3.5 Log算子 (14)第四章MATLAB简介 (15)4.1 基本功能 (15)4.2应用领域 (16)第五章编程和调试 (17)5.1 edge函数 (17)5.2 边缘检测的编程实现 (17)第六章总结与体会 (20)参考文献 (21)附录 (22)附录A：程序代码 (22)附录B：各种边缘检测算子得到的边缘图像效果 (23)摘要边缘是图像最基本的特征，包含图像中用于识别的有用信息，边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的内容。
该课程设计具体考察了5种经典常用的边缘检测算子,并运用Matlab进行图像处理结果比较。
梯度算子简单有效，LOG算法和Canny边缘检测器能产生较细的边缘。
边缘检测的目的是标识数字图像中灰度变化明显的点，而导函数正好能反映图像灰度变化的显著程度，因而许多方法利用导数来检测边缘。
在分析其算法思想和流程的基础上，利用MATLAB对这5种算法进行了仿真实验，分析了各自的性能和算法特点，比较边缘检测效果并给出了各自的适用范围。
关键词：边缘检测；图像处理；MATLAB仿真如需程序/Word版本，请访问: 嵌入式软件院。
引言边缘检测在图像处理系统中占有重要的作用，其效果直接影响着后续图像处理效果的好坏。
许多数字图像处理直接或间接地依靠边缘检测算法的性能，并且在模式识别、机器人视觉、图像分割、特征提取、图像压缩等方面都把边缘检测作为最基本的工具。
但实际图像中的边缘往往是各种类型的边缘以及它们模糊化后结果的组合，并且在实际图像中存在着不同程度的噪声，各种类型的图像边缘检测算法不断涌现。
在Matlab中进行红外图像处理和目标探测
在Matlab中进行红外图像处理和目标探测红外图像处理和目标探测是红外技术中非常重要的一部分。
而在现如今的科技发展中，Matlab成为了处理红外图像和开展目标探测的一种常用工具。
本文将介绍在Matlab中进行红外图像处理和目标探测的基本原理和方法，以及一些应用实例。
首先，我们来了解一下红外图像的基本特点。
红外图像是通过记录物体发射的热辐射能量来获取的，与可见光图像不同，红外图像能够透过雾霾、烟尘等气象条件，对目标进行探测和跟踪。
红外图像中不同的灰度值代表了不同的物体温度，通过对这些灰度值的分析和处理，我们可以提取出目标的位置、大小、形状等信息。
在Matlab中进行红外图像处理的第一步是图像预处理。
预处理的目的是去除一些无关的噪声和背景，以提高图像的质量。
常用的预处理方法包括平滑滤波、傅里叶变换、直方图均衡化等。
平滑滤波可以减少图像中的噪声，使目标更加清晰可见。
傅里叶变换可以将图像从空域转换到频域，方便后续的处理。
直方图均衡化可以增强图像的对比度，使目标更加容易分离。
接下来，我们需要进行图像分割，将图像中的目标与背景进行分离。
常用的图像分割算法有阈值分割、区域生长法、边缘检测等。
阈值分割是最简单的一种方法，通过设定一个阈值，将图像中灰度值大于阈值的像素点设为目标，灰度值小于阈值的像素点设为背景。
区域生长法是将相邻的像素点聚类成一个区域，然后通过比较区域之间的差异来判断是否属于目标。
边缘检测则是通过检测图像中的边缘来提取目标。
在图像分割之后，我们需要进行目标特征提取。
目标特征提取是将目标从图像中提取出来，并量化为一些可以描述目标特性的数值或向量。
常用的目标特征包括面积、周长、中心位置、轮廓等。
通过提取这些特征，我们可以对目标进行分类和识别。
接下来，我们需要进行目标探测。
目标探测是在图像中寻找和定位目标的过程。
常用的目标探测方法有模板匹配、形状匹配、颜色匹配等。
模板匹配是将一个模板与图像进行比较，找到与模板最相似的位置。
基于红外图像的电力变压器故障的在线检测的开题报告
基于红外图像的电力变压器故障的在线检测的开题报告一、选题背景与意义电力变压器作为电力系统的重要设备，其正常运行对于电网的稳定性和可靠性有着重要的影响。
然而，随着电力变压器的使用年限的增长，设备的老化和损耗加速，故障率也逐渐增加。
因此，及时有效地进行电力变压器故障的在线检测，可以有效地避免故障的发生和扩大，保障电力系统的安全稳定运行。
传统的电力变压器故障检测方法主要基于人工巡检和监测系统。
而人工巡检的缺点是耗时耗力且存在一定的安全隐患，监测系统则需要高成本的设备，难以普及。
随着红外成像技术的发展和价格的下降，基于红外图像分析的故障检测成为了一种重要的检测方法。
本论文的研究目的是基于红外图像对电力变压器的故障进行在线检测和诊断，为电力系统的安全稳定运行提供有力的保障。
二、研究内容与方法本研究将利用红外成像技术获取电力变压器的红外图像，通过分析图像中的温度信息，识别电力变压器的异常温度区域，并通过对比分析不同温度区域的特征值来进行故障诊断。
具体研究内容包括：1.建立电力变压器红外图像库，包括正常状态和不同故障状态的红外图像样本。
2.对电力变压器的红外图像进行图像处理和分析，提取温度信息，并分析图像中的异常温度区域。
3.对异常温度区域进行特征提取，建立故障诊断模型，并对模型进行训练和优化。
4.进行实验验证，比对实验结果，并进行案例分析。
研究方法采用计算机视觉和机器学习的方法，具体包括图像处理、特征提取和分类器设计等。
同时，本研究将结合实验验证和案例分析，进一步提高模型诊断准确率和应用效果。
三、研究预期目标本研究旨在利用红外成像技术进行电力变压器故障的在线检测和诊断。
预期达到以下目标：1.建立全面的电力变压器红外图像库，包括不同故障状态的样本。
2.开发基于红外图像的电力变压器故障检测系统，并进行应用评估。
3.通过实验验证，提高故障检测准确率，并在实际案例中进行应用。
4.提供有效的电力变压器故障检测和诊断方法，为电力系统的安全稳定运行提供有力保障。
基于matlab的图像边缘检测原理及应用
目录一．前言----------------------------------------- 二．边缘检测的与提取-----------------------1.边缘检测的定义---------------------------2.图像边缘检测算法的研究内容---------3.边缘检测算子------------------------------3.1.Sobel算子-----------------------------3.2.Canny算子----------------------------4.基于Matlab的实验结果与分析--------- 三．图像边缘检测的应用---------------------一.前言在实际图像边缘检测问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，经常被应用到较高层次的图像应用中去。
它在图像识别，图像分割，图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用，也是它们的基础。
图像边缘是图像最基本的特征之一，往往携带着一幅图像的大部分信息。
而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的边缘。
而边缘检测算法则是图像边缘检测问题中经典技术难题之一，它的解决对于我们进行高层次的特征描述、识别和理解等有着重大的影响；又由于边缘检测在许多方面都有着非常重要的使用价值，所以人们一直在致力于研究和解决如何构造出具有良好性质及好的效果的边缘检测算子的问题。
该课程设计具体考察了两种最常用的边缘检测算子并运用MATLAB进行图像处理比较。
二.边缘检测于算子1.边缘检测的定义图像边缘是图像最基本的特征，边缘在图像分析中起着重要的用。
所谓边缘（edge）是指图像局部特征的不连续性。
灰度或结构信息的突变称为边缘，例如：灰度级的突变、颜色的突变、纹理结的突变。
基于MATLAB的图像边缘检测
学号1607080221天津城建大学数字图像处理设计说明书图像边缘提取系统设计起止日期：2019 年12 月9 日至2019 年12 月13 日学生姓名韩徐班级16电信科2班成绩指导教师(签字)计算机与信息工程学院2019 年12 月13日天津城建大学课程设计任务书2019—2020学年第一学期计算机与信息工程学院电子信息科学与技术专业二班级课程设计名称：数字图像处理课程设计设计题目：图像边缘提取系统设计完成期限：自2019 年12 月9 日至2019 年12 月13 日共 1 周设计依据、要求及主要内容：一、课程设计依据在掌握数字图像处理基本算法的基础上，利用MA TLAB、VC++、Python等编程语言设计具有指定功能的图形用户界面。
二、课程设计内容1、设计一个实现图像边缘提取功能的界面2、界面可以采用MATLAB、VC++、Python等编程语言设计3、要求界面能够读入并显示图片，通过各种控件选择并进行图像的边缘检测和提取操作，操作结果在对比窗口中显示4、图像边缘检测和提取功能至少包括单方向一阶微分检测（水平/垂直方向）、无方向微分检测（Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、LOG算子）等，每项功能可采用一个或多个算法实现三．课程设计要求1、要求每个同学独立完成设计任务。
2、课程设计说明书封面格式要求见《课程设计说明书格式要求》。
3、课程设计的说明书要求简洁、通顺，图像表达内容完整、清楚、规范。
4、课程设计说明书要求：1)说明题目的设计原理和思路、采用方法及设计流程。
2)可采用图表或文字对图形用户界面各子模块的功能以及各子模块之间的关系做较详细的描述。
3)详细说明代码的编写流程。
4)采用图像及文字详细说明各功能的演示结果。
指导教师（签字）：系主任（签字）：目录第一章设计方案 (1)1.1 设计目的 (1)1.2 设计要求 (1)1.3 设计方案 (1)第二章原理介绍 (3)2.1 算法简介 (3)2.2 控件设计 (4)2.2.1 按钮控件 (4)2.2.2 弹出式菜单控件 (4)第三章功能实现 (5)第四章设计结果与分析 (8)4.1 边缘提取 (8)4.2 结果分析 (8)总结 (9)参考文献 (10)附录 (11)程序代码 (11)第一章设计方案1.1设计目的本学期开设了数字图像处理的课程，在课上老师讲解了图像的基本知识，介绍了图像处理的一些算法，为了检验对于知识的掌握以及锻炼实用能力，使用相应编程语言实现对于一副图像的处理。
Matlab中的红外图像处理与红外目标探测
Matlab中的红外图像处理与红外目标探测红外图像处理和红外目标探测是当今红外技术领域的核心问题之一。
随着红外技术和红外遥感技术的快速发展和广泛应用，特别是在军事、航空航天、安防等领域，对红外图像处理和红外目标探测的需求日益增加。
在这个背景下，Matlab作为一种功能强大且易于使用的工具，成为了众多研究者和工程师进行红外图像处理和红外目标探测的首选。
一、红外图像处理的基础知识1. 红外图像的获取和特点红外图像是通过红外传感器获取的图像，它能够捕捉到物体表面所散射的红外辐射。
与可见光图像相比，红外图像具有独特的特点。
首先，红外图像可以在夜间或低照度条件下获取清晰的图像。
其次，红外图像能够穿透雾、烟、尘等干扰物，适用于在恶劣环境下的观测和检测。
另外，红外图像还能够反映物体的热分布，对于某些应用具有重要的价值。
2. 红外图像的数字化和增强在进行红外图像处理之前，首先需要将红外图像进行数字化。
数字化的处理将红外图像转化为数字信号，方便计算机进行分析和处理。
同时，数字化还可以对红外图像进行增强，提高图像的质量和清晰度。
在Matlab中，可以利用图像处理工具箱提供的函数对红外图像进行数字化和增强。
3. 红外图像的滤波和去噪由于红外图像通常受到噪声和干扰的影响，常常需要对其进行滤波和去噪处理。
滤波可以去除图像中的高频噪声，提高图像的信噪比。
在Matlab中，可以利用滤波函数，如中值滤波、高斯滤波等对红外图像进行滤波。
同时，去噪处理可以采用小波去噪等算法对红外图像进行降噪，提高图像的质量。
二、红外目标探测的方法1. 基于阈值的目标检测基于阈值的目标检测是一种简单且有效的检测方法。
该方法将图像像素的灰度值与预先定义的阈值进行比较，将高于阈值的像素认定为目标像素。
在Matlab中，可以利用im2bw函数将灰度图像转化为二值图像，再利用基于阈值的方法进行目标检测。
2. 基于模板匹配的目标检测基于模板匹配的目标检测方法是一种更为精确的目标检测方法。
基于图像处理的变压器故障诊断技术研究
基于图像处理的变压器故障诊断技术研究一、引言变压器作为电力系统中的重要设备，承担着电能的变换、传输和分配等重要任务。
然而，由于长期运行和恶劣环境等因素的影响，变压器存在着故障的风险。
及早发现和诊断变压器故障是确保电力系统安全运行的关键。
近年来，基于图像处理的变压器故障诊断技术日益受到关注。
二、图像处理技术在变压器故障诊断中的应用1. 红外热成像技术红外热成像技术是一种对目标的热分布图像进行扫描和测量的无接触式表征方法。
在变压器故障诊断中，通过使用红外热成像仪，可以实时观测变压器表面的温度分布，进而发现由于过载、接触不良等原因引起的热点故障。
2. 频谱分析技术频谱分析技术是一种通过对信号进行频域分析来提取信号特征的方法。
在变压器故障诊断中，通过将变压器运行时的声音信号、振动信号等转化为频域图像，可以检测到由于内部绝缘破损、铁芯松动等原因引起的故障。
3. 图像分割技术图像分割技术是一种将图像分为若干个区域的方法。
在变压器故障诊断中，通过对变压器表面的图像进行分割，可以将感兴趣的区域和背景区域进行区分，进而更准确地检测和诊断变压器表面的局部故障。
4. 特征提取技术特征提取技术是将图像中的信息转化为数值特征的方法。
在变压器故障诊断中，通过对变压器表面的图像进行特征提取，可以得到反映故障状态的特征参数，如纹理特征、形状特征等，从而进行故障的分类和判别。
三、基于图像处理的变压器故障诊断技术的研究现状目前，国内外学者已经在基于图像处理的变压器故障诊断技术方面做了大量的研究。
例如，某研究团队基于红外热成像技术开发了一套变压器缺陷的在线监测与诊断系统，实现了对变压器热点故障的实时监测和诊断。
另外，某大学开展了基于深度学习的变压器故障分类研究，利用卷积神经网络对变压器故障图像进行训练和分类，取得了较好的效果。
然而，目前的研究还存在一些问题。
首先，变压器故障诊断涉及多种故障类型和故障原因，需要综合多个图像处理技术进行分析。
Matlab做图像边缘检测的多种方法
Matlab做图像边缘检测的多种方法Matlab做图像边缘检测的多种方法1、用Prewitt算子检测图像的边缘I = imread('bacteria.BMP');BW1 = edge(I,'prewitt',0.04); % 0.04为梯度阈值figure(1);imshow(I);figure(2);imshow(BW1);2、用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘I = imread('bacteria.BMP');BW1 = edge(I,'log',0.003); % σ=2imshow(BW1);title('σ=2')BW1 = edge(I,'log',0.003,3); % σ=3figure, imshow(BW1);title('σ=3')3、用Canny算子检测图像的边缘I = imread('bacteria.BMP');imshow(I);BW1 = edge(I,'canny',0.2);figure,imshow(BW1);4、图像的阈值分割I=imread('blood1.tif');imhist(I); % 观察灰度直方图，灰度140处有谷，确定阈值T=140 I1=im2bw(I,140/255); % im2bw函数需要将灰度值转换到[0,1]范围内figure,imshow(I1);5、用水线阈值法分割图像afm = imread('afmsurf.tif');figure, imshow(afm);se = strel('disk', 15);Itop = imtophat(afm, se); % 高帽变换Ibot = imbothat(afm, se); % 低帽变换figure, imshow(Itop, []); % 高帽变换，体现原始图像的灰度峰值figure, imshow(Ibot, []); % 低帽变换，体现原始图像的灰度谷值Ienhance = imsubtract(imadd(Itop, afm), Ibot);% 高帽图像与低帽图像相减，增强图像figure, imshow(Ienhance);Iec = imcomplement(Ienhance); % 进一步增强图像Iemin = imextendedmin(Iec, 20); figure,imshow(Iemin) % 搜索Iec中的谷值Iimpose = imimposemin(Iec, Iemin);wat = watershed(Iimpose); % 分水岭分割rgb = label2rgb(wat); figure, imshow(rgb); % 用不同的颜色表示分割出的不同区域6、对矩阵进行四叉树分解I = [ 1 1 1 1 2 3 6 61 12 1 4 5 6 81 1 1 1 10 15 7 71 1 1 1 20 25 7 720 22 20 22 1 2 3 420 22 22 20 5 6 7 820 22 20 20 9 10 11 1222 22 20 20 13 14 15 16];S = qtdecomp(I,5);full(S)7、将图像分为文字和非文字的两个类别I=imread('4-11.jpg');I1=I(:,:,1);I2=I(:,:,2);I3=I(:,:,3);[y,x,z]=size(I);d1=zeros(y,x);d2=d1;myI=double(I);I0=zeros(y,x);for i=1:xfor j=1:y%欧式聚类d1(j,i)=sqrt((myI(j,i,1)-180)^2+(myI(j,i,2)-180)^2+(myI(j,i,3)-180)^2);d2(j,i)=sqrt((myI(j,i,1)-200)^2+(myI(j,i,2)-200)^2+(myI(j,i,3)-200)^2);if (d1(j,i)>=d2(j,i))I0(j,i)=1;endendendfigure(1);imshow(I);% 显示RGB空间的灰度直方图，确定两个聚类中心(180,180,180)和(200,200,200)figure(2);subplot(1,3,1);imhist(I1);subplot(1,3,2);imhist(I2);subplot(1,3,3);imhist(I3);figure(4);imshow(I0);8、形态学梯度检测二值图像的边缘I=imread('wrod213.bmp');imshow(I);I=~I; % 腐蚀运算对灰度值为1的进行figure, imshow(I);SE=strel('square',3); % 定义3×3腐蚀结构元素J=imerode(~I,SE);BW=(~I)-J; % 检测边缘figure,imshow(BW);9、形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象I=imread('circbw.tif');imshow(I);SE=strel('rectangle',[40 30]); % 结构定义J=imopen(I,SE); % 开启运算figure,imshow(J);。
(完整版)MATLAB在变压器故障诊断中的应用
MATLAB在变压器故障诊断中的应用·············摘要：应用变压器故障诊断技术及早发现变压器的潜伏性故障,对保证电力系统安全运行具有重要意义。
本文介绍了以油中溶解气体比值进行变压器故障诊断的方法，并基于三比值法应用MATLAB平台的Graphical User Interfaces(图形处理)模块设计出有着友好的人机交互界面的变压器故障诊断系统实现了简单初步的诊断。
另外，本文继续介绍了BP神经网络法，上机调试运行程序调用MATLAB中的神经网络函数，用实际故障数据样本分别对BP程序和三比值GUI程序进行测试，最终用测试实验数据比较出了优劣。
关键词：变压器故障诊断,三比值法，GUI界面，BP神经网络关键词:变压器故障诊断，油中溶解气体，三比值法,GUI界面,BP神经网络0引言我国绝大多数的电力变压器是油浸式变压器，油中溶解气体分析(DGA)就成为一种被广泛使用的故障诊断方法。
其中又以三比值法较为常用；同时随着国民经济发展对电力生产运行水平要求的提高，BP神经网络法等其他先进有效的方法也需要我们不断熟悉应用，融入到生产实践当中去.MATLAB是一种常用的编程语言,它是集科学计算、可视化、编程于一体的工程软件开发平台。
MATLAB还具有与其他语言连接的软件接口，使该款软件在应用时具有很大的灵活性。
MATLAB可视化用户界面设计能力虽然相对其他语言相对弱小，但是它已足以满足实际生产应用的需要。
通过它能够快速从输入数据中解析出有用的故障特征数据，自动判定故障类型，以文字的形式直观输出给使用人员.另外，MATLAB中强大的神经网络函数使基于BP神经网络法的变压器故障诊断的方便实施成为了可能。
1仿真原理三比值法依据变压器内部的绝缘油在各种故障的情况下,分解所产生的特征气体与变压器内部温度的相互关系，从5种气体中取出2种，溶解度和扩散系数极其相近的气体，近而组成3对比值，用不同的编码来表示。
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边缘 是 图像 的最 基本 的特征 ， 缘 中包 含 着有 边
这些设 备 损坏而 导致 的 电网大面 积停 电事故 发生 。
而在这 其 中 ， 电力 变压 器 的故 障检 测是个 不可 小视
的站 点 。针 对红 外 诊 断技 术 在 电 力 变压 器 故， 些 信 息 可 以 用 作 图 像 分 这
析、 目标 识 别 。 常 用 的 检 测 方 法 有 ｎ ： ］
测 的应 用 ， 在这 里想探 讨一 下红外 诊 断图像处 理 。
边 缘检 测是 图像处 理 的重要 的内容 之一 ， 它是
１ Ｒｏ ｅｔ 子 ） ｂｒ算 Ｒ ｂ ｒ 算 子 是 利 用 局 部 差 分 算 子 寻 找 边 缘 ｏ ｅｔ ｓ 的算 子 ， 它是 ２ ×２算 子 ， 具有 陡峭 的低 噪声 图像 对 响应 最好 ， 但是 Ｒ ｂ ｒ 算 子 提 取 边 缘 的 结 果 边 缘 ｏ ｅｔ 较粗 ， 因此边缘 定位不 很 准确 。
２Ｓ ｂｌ ） ｏ ｅ 算子
图像分 割 、 目标 区域 的识 别 、 域形 状 特 征 提取 等 区
ｐ ｒｉ ｒ ｄｕｃ ｄ ｓ ｅ ｍ ｅ ｈ ｓ ｏ ｄｇ ｅ ｅ ｔ ａ ｄ ｐｒ ｓ ｎ ｅ ｏ ｒ ｔ ｍ ｐｅ ｅ ａ ｉ ｏｒ ｔ ｎｆａ ｅ ｉ ａ ｅ ｏｆｄｉｇｎ ｉ ｅ ｎｔｏ ｅ ｏｍ ｔ ｏｄ ｆ ｅ ｅ ｄ ｔ ｃ ， ｎ ｅ ｅ ｔ ｄ ａ ｃ ｎｃ ｅ ｅ ｉ ｌｍ ｎｔ ｔｏｎ ｆ ｈｅ ｉ ｒ ｒ ｄ ｍ ｇ ａ ｏｓｎｇ
基 于 Ｍ ａｌｂ变 压 器 故 障 红 外 图 像 边 缘 检 测 研 究 ｔ ａ
王金 武 ， 恩
摘
德 ， 亚兵 ， 文涛 ， 赵 乔 常瑞 艳 ， 凤 娟 任
４４０） ５ ０ ０
（ 南 理工 大 学 电 气工 程 与 自动 化 学 院 ，河 南 焦 作 河
要 ： 外 图像 处 理 在 电 力 设 备 故 障检 测 方 面 有 着 广 泛 的 应 用 。介 绍 几 种 边 缘 检 测 方 法 ， 过 红 通
第 ２ ９卷 第 ２ 期
２０ １ ０年 ６月
计
算
技
术
与 自 动
化
Ｖｏ ． ９。 ． １ ２ ＮＯ ２
Ｃｏｍ ｐｕ ｉ ｇ Ｔｅ ｈｎｏｏｇｙ ａ ｄ Ａ ｕ ｏｍａ ｉｎ ｔｎ ｃ ｌ ｎ ｔ ｔｏ
Ｊ ｎ．２ ０ １０ ｕ
文章 编 号 ：０ ３ １ ９ ２ １ ）２ ０ ８ —０ １０ —６ ９ （０ ０ ０ － ０ ９ ３
ＭＡＴ ＡＢ对各 种 算 法进 行 变压 器故 障 红 外诊 断 图像 处 理 ， 现 边 缘 检 测 ， 较 这 些 方 法 的优 越 性 ， 据 实 Ｌ 实 比 根
际 需要 选 取 相 应 的边 缘 算 法 。
关 键 词 ： 力 变压 器 ； 缘检 测 ； 电 边 ＭＡＴ Ａ 红 外 图像 Ｌ Ｂ； 中 图分 类 号 ： ＴＭ４ Ｏ 文献 标 识 码 ： Ａ
ａ ｔ ａ ｅ ｄ ｔ ｅｅ ｔｔ ｅ ｅ ｇ ｆｔ ｅ ｃ ｒ ｅ ｐ ｎ ｉ ｇ ａｇ ｒｔ ｍ． ｃ ｕ ｌ ｅ ｏ ｓ ｌ ｃ ｈ ｄ ｅ ｏ ｈ ｏ ｒ ｓ ｏ ｄ ｎ ｌ ｏ ｉ ｎ ｈ Ｋｅ ｒ ｓ ｐ ｗｅ ｒ ｎ ｆ ｒ ｒ ｅ ｇ ｅ ｅ ｔ ｎ；Ｍ ＡＴＬＡＢ；ｉ ｆａ ｅ ｍａ ｅ ｙ ｗｏ ｄ ： ｏ ｒｔ ａ ｓ ｏ ｍｅ ； ｄ ｅ ｄ ｔ ｃ ｉ ｏ ｎ ｒｒｄ ｉ ｇ
法进 行 电力设备 故 障红外诊 断 图像处 理 ， 实现边 缘
１ 引 言
红外 诊 断技 术 能 快速 实 时地 在 线监 测 和诊 断 电力设 备 的大多 数故 障 ， 防止 电力设 备 损坏和 由于
检 测 ， 比较 了 这 些 方 法 的 优 越 性 。 并
２ 常用 的 边 缘 检 测 方 法