电气设备红外图像边缘检测算法比较
高压电力设备红外图像的边缘检测
ｙ
ｔ ｅ ｅ ｅ ｌ ｃ ｔｏｎ ｐｒ ｃ ｓｏ ｅ ｅ ａ ｏ ｍ ｏ ｄｇ ｅ ｅ ｔｏｎ ｏ ｒ ｔ ｒ ， ｈ ｕ ｔ ｂｌ ｄ ｔ ｃ ｉ ｎ ｈ ｄｇ ｏ ａ ｉ ｅ ｉｉ ｎ ｏｆｓ ｖ ｒ ｌｃ ｍ ｎ ｅ ｅ ｄ ｔ ｃ ｉ ｐｅ ａ ｏ ｓ ｔ ｅ ｓ ｉａ ｅ ｅ ｇｅ ｄｅ ｅ ｔｏ
ｍ ｅ ｈｏ ｈ ｍ ａ ｅ ｏ ｅ ｓ ａ ｄ ｔ ｅ ｅ ｅ ｄｅ ｅ ｔｏ ｎ ｔ ｉ ａ ｒａ ｅ ｐｒ ｖ ｄ ｔ ａ ｉ ． ｔ ｄｓｏｆｔ ｅ ｉ ｇｅ ｐｒ ｐｒ ｃ ｓ ｎ ｈ ｄｇ ｔ ｃ ｉ ｎ ｉ ｈ ｓ ｐ ｐｅ ｒ ｏ ｅ ｏ ｂｅ ｖ ｌｄ
测 算 子的对 比分 析 ， 用 效果 最 优 的边缘 检 测 算 子 选 来 实现 高压 电力设 备 的红 外 图像 的边 缘 检 测 ， 下 为
一
步 的红 外 图 像 目标 识 别 以及 进 一 步 的 红 外 故 障
Ｋｅ ｗｏ ｄ ：ｉ ｆ ａ ｅ ｍａ ｅ ｉ ｇ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｅ ｇ ｅ ｅ ｔ ｎ ｙ ｒ ｓ ｎ ｒ ｉ ｄ ｉ ｇ ，ｍａ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ， ｄ ｅ ｄ ｔ ｃ ｉ ． ＇ ｏ
０ 引 言
红外 图像 的边 缘 检 测 是红 外 图像 识 别 、 图像 分 割 以及 图像 压缩 等 红 外 图 像 处 理 和 分 析 的 重要 基 础 。本 文讨 论 在 高 压 电力 设 备 故 障 红 外 诊 断 系 统
几种边缘检测算法在变压器故障红外诊断图像处理中的应用
算 子 的 输 出值 Ｐ （， ） ，即 可将 边 缘 像 素 检 测 出 来 。
．
３高 斯 一 普 拉 斯 算 子 拉
Ｌｐａｉｎ 子 是 二 阶 微 分 算 子 ，是 一 个 标 量 ，属 于各 ａｌｃａ 算 向 同 性 运 算 ，对 灰 度 突 变 敏 感 。在 数 字 图 像 处 理 中 ，用 差
１ ｏ ｅ ｓ 缘 检 测 ）Ｒ ｂ ｒ 边 ｔ
Ｖ （， ）： （， ）＋７ （， ）＝厂（＋ ， ） ｉ Ｊ Ｖ ｉＪ ｉＪ ｉ１ Ｊ
＋ ｉ１ Ｊ 厂（ ， ） － （， ＋ ） ｉ ｊ １ （， － ）一ｆ （， ） ｉ ｊ １ ４ ｉ Ｊ （） ２ Ｌ ｐａｉ ａｌｃ ｎ算 子是 二 阶微 分 算 子 ，利 用 边 缘 点 处 二 阶导 ａ
理 ，然 后 再 应 用 二 阶导 数 的边 缘 检 测 算 子 ，其 代 表 是 Ｌ Ｇ Ｏ
算 子 。Ｃ ｎ ｙ算 子 是 另 外 一 类 边 缘 检 测 算 子 ，它 不 是 通 过 ａｎ 微 分 算 子 检 测 边 缘 ，而 是 在 满 足 一定 约 束 条 件 下 推 导 出 的 边 缘 检 测最 优 化 算 子 。
分来 近 似 微分 运 算 ，Ｌ ｐａｉｎ算 子 为 ： ａｌ ａ ｃ
为 了计 算方便 ，常用小 区域模板 和图像卷积来近似计
算 梯度 值 ，采 用 不 同 的 模 板 计 算 可 产 生 不 同 的 边 缘 检 测 算 子 ，最 常见 的有 Ｒ ｂｒ 、Ｓｂ ｌ ｒｗｔ算 子 。 ｏｅｔ ｏ ｅ、Ｐｅ ｉ ｓ ｔ
２ ｏ ｅ 边 缘 检 测 ）Ｓ ｂ ｌ
像 素 灰 度 有 阶跃 变 化 或 屋 顶 变 化 的 像 素 的集 合 ，是 图 像 局
红外图像边缘提取的算法
Ａｂ ｔａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ｔｈｅ ｓ ａ ｃ ｉ ｌ ｏ ｉｈｍ ｆ ｄ ｅ ｇ ｅ ｅ ｅｓ ｉ ｏｕ ｎ ａ ｄ ｒ ｗ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｅ ｒ ｈ ｎｇ ａｇ ｒｔ ｏ ｅ ｇ ｒ ｙ ｌｖ ｌ ｎ ｃ ｌｍ ｎ ｏ ｗａ ｒ ｐ ｓ ｄ．Ｔｈ ａ ｉ ｅ ｂ ｓｃ ｐｒｎｃｐｌ ｆｔ ｌｏ ｉｈ ｉ ｓｆ ｌ ｗｓ．Ｓ ａ ｔｎ ｒ ｍ ｈｅｐｉｅ ｆｈ ｇ ｅ ｔｇ ｅ ｅ ｅ ｎ ｏ ｐ ｔｎ ｈｅ ｉ ｉ ｅ ｏ ｈｅａ ｇ ｒｔ ｍ ｓａ ｏ ｌ ｏ ｔ ｒ ｉｇ ｆｏ ｔ ｘ ｌ ｉ ｈ ｓ ｒ ｙｌ ｖ ｌ ｄ ｃ ｍ ｕ ｉｇ ｔ ｏ ａ
（ ． 京 理 工 大学 计 算 机 学 院 ，北 京 １０ ８ ； 北 京 理 工 大 学 信 息科 学 技 术 学 院 自动 控制 系 ，北 京 １ ０ ８ ） １北 ０ ０ １ ２． ０ ０ １
摘要 ：提 出一 种对 图像矩 阵 中的每行（ 或每 列 ） 行 搜 索， 进 寻找 出各行 （ 或各 列 ） 邻 像素 之 间 相
别 的实 际需要 。 关键词 ：计算机 科 学技 术基础 学科 ；红外 图像 ；边 缘提取 ；黄 金分 割 ；多 阈值
中图分 类号 ： Ｂ ９ ． Ｔ ３１４
文献 标志码 ： Ａ
文 章编号 ：１ ０ —０ ３ ２ ０ ）５０ ２ —４ ０ ０１ ９ （ ０ ７ ０ —５ ４０
红外与可见光图像特征点边缘描述与匹配算法
红外与可见光图像特征点边缘描述与匹配算法1. 绪论：介绍红外与可见光图像的特点、研究背景和意义，以及本论文的研究内容和目的。
2. 相关技术：阐述图像特征点的概念与常见算法，比较红外与可见光图像在特征提取上的区别。
3. 红外与可见光图像特征点边缘描述算法：详细介绍红外与可见光图像特征点边缘描述算法的原理与步骤，包括SIFT、SURF、ORB等算法的优缺点分析。
4. 红外与可见光图像特征点匹配算法：详细介绍红外与可见光图像特征点匹配算法的原理与步骤，包括基于基础矩阵的匹配、基于特征向量的匹配等算法的比较与分析。
5. 实验结果与分析：通过实验验证红外与可见光图像特征点边缘描述与匹配算法的有效性和可行性，对实验结果进行详细的分析和总结，展望该算法的应用前景。
第一章绪论1.1 研究背景红外图像和可见光图像在不同场景下具有不同的特征和应用。
红外图像能够穿透烟雾、雾霾等复杂环境，对有温度差异的物体有很好的探测效果，而可见光图像则可以获得物体表面直接反射的信息。
因此，利用两种图像的优点配合，可以更好的完成特定应用的任务。
在军事、安保、医疗等领域，常常需要对物体进行识别和定位。
传统的手动识别和定位方式效率低下且容易出错，而基于计算机视觉的图像识别方法可以自动高效地完成这些任务。
如何提取红外与可见光图像中的特征信息并完成图像匹配成为了研究的热点之一。
1.2 研究意义红外与可见光图像特征点的边缘描述与匹配是计算机视觉领域的基础问题。
开展相关研究可以完善计算机视觉技术在军事、安保、医疗等领域的应用，促进计算机视觉技术在实际应用中的推广和发展。
1.3 研究内容与目的本研究旨在探究红外与可见光图像特征点的边缘描述与匹配算法。
具体包括以下内容：(1) 红外与可见光图像特征点的提取方法。
(2) 红外与可见光图像特征点的边缘描述算法。
(3) 红外与可见光图像特征点匹配算法。
(4) 实验设计与分析。
本文的主要研究目的是开发高效、准确的红外与可见光图像特征点匹配算法，提升计算机视觉技术的应用效果。
红外图像几种边缘检测算法对比分析
红外图像几种边缘检测算法对比分析周小军;郭佳;姜玉泉;张燎;谭薇【摘要】文章对Robert、Sobel、Prewitt、Log和Canny 五种边缘检测算子原理进行分析，并将其应用于红外图像边缘检测，对比了检测中出现的问题，分析其对应的理论基础，总结不同算子的检测效果，为红外图像边缘检测算子的选择提供了理论依据。
%The paper study on Robert, Sobel, Prewitt, Log and Canny algorithm principle, and ap-plied them in infrared image edge detection, and also analyses the corresponding theoretical of different algorithms, compared the detection problems and detection effect, all those provides a theoretical selec-tion for infrared image edge detection.【期刊名称】《工业仪表与自动化装置》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】5页(P58-61,64)【关键词】红外图像;边缘检测;算子【作者】周小军;郭佳;姜玉泉;张燎;谭薇【作者单位】甘肃工业职业技术学院，甘肃天水741025;西安应用光学研究所，西安710065;西安理工大学信息与控制工程系，西安710048;甘肃工业职业技术学院，甘肃天水741025;甘肃工业职业技术学院，甘肃天水741025【正文语种】中文【中图分类】TP2120 引言红外技术己广泛应用于军事国防、天文、工业加工、遥感探测、医疗诊断、文物保护、防盗安全、无损检测等众多领域。
红外图像由于热平衡效应，目标表面温度较一致，所以体现物体局部细节能力较弱，且热分布信息只有与目标的基本信息(如目标大小、视场相对位置、形状轮廓等)结合在一起才具有更大的实用价值，因此提取红外图像中目标边缘就显得非常重要［1］。
图像处理中的边缘检测算法综述与比较
图像处理中的边缘检测算法综述与比较引言：图像边缘检测是计算机视觉和图像处理领域中的重要任务之一。
边缘检测有助于提取图像中的重要信息，用于分割、物体识别、目标跟踪等应用。
随着计算机技术的不断发展，边缘检测算法也得到了不断改进和发展。
本文将综述和比较常用的图像处理中的边缘检测算法，包括传统的算子方法和基于深度学习的方法。
一、传统的边缘检测算子方法1.1 Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算子，通过计算图像灰度值在水平和垂直方向上的一阶导数来检测边缘。
Sobel算子简单易于实现，但容易受到图像噪声的干扰，且对边缘方向敏感性较差。
1.2 Prewitt算子Prewitt算子与Sobel算子类似，同样是一种基于梯度的边缘检测算子。
Prewitt算子与Sobel算子在计算上有所区别，但其效果相对较差，对噪声敏感。
1.3 Roberts算子Roberts算子是一种基于两个2x2的模板的边缘检测算子，通过计算图像中每个像素与其对角线相邻像素的差值来检测边缘。
Roberts算子简单但容易产生较多的噪声响应。
1.4 Canny边缘检测算法Canny算法是一种经典的边缘检测算法，具有较好的性能和鲁棒性。
相比于其他算子方法，Canny算法首先对图像进行高斯滤波，然后计算图像梯度和梯度方向，接着通过非极大值抑制和双阈值处理来提取边缘。
二、基于深度学习的边缘检测方法2.1 基于全卷积神经网络（FCN）的方法全卷积神经网络是一种能够接受任意尺寸输入并输出相同尺寸的神经网络。
基于FCN的边缘检测方法将图像视为一个整体，通过多层卷积和上采样操作来提取边缘特征并生成边缘图像。
2.2 基于U-Net的方法U-Net是一种使用对称的编码器-解码器结构进行图像分割的神经网络。
基于U-Net的边缘检测方法将图像分割任务转化为像素级分类问题，并通过使用跳跃连接来融合浅层和深层特征，提高了边缘检测的准确性。
2.3 基于深度Lab颜色空间的方法Lab颜色空间是一种将颜色分离和亮度信息分离的颜色空间，具有较好的色彩分辨率。
红外序列图像的双滤波侧抑制边缘检测算法
微电子学与计算机２００７年第２４卷第４期收稿日期：２００６－０４－０６１引言在红外图像和识别处理过程中，目标边缘作为图像的一个重要特征，起着很重要的作用［１，２］。
但由于目标的红外成像是目标红外辐射强度的反映，其边缘处的红外辐射能量并不太强，加上各种干扰的存在，使目标的红外图像边缘比较模糊，给红外图像识别带来一定的困难［３，４］。
我们采用侧抑制与免疫计算结合的方法较好地得到了红外图像的边缘。
２侧抑制处理机制“侧抑制”是在生物学研究成果的基础上提出的。
生物学家对海洋鲎复眼的研究结果表明，鲎复眼的侧抑制机制在视觉信息处理上有显著的特征：可以检测到图像的边框，突出边框，增强反差；压低空间的低频部分，起到了高通滤波器的作用；对成像模糊进行补偿，使模糊的图像变得清晰［５］。
鉴于侧抑制网络的上述功能，应用侧抑制网络在图像边缘提取上，取得了较好的效果。
侧抑制模型中应用最广的是Ｈａｒｔｌｉｎｅ＿Ｒａｔｌｉｆｆ模型：ｒａ＝ｅａ－ｈａｂ・ｅｂｒｂ＝ｅｂ－ｈｂａ・ｅａ!，ｒａ＝ｅａ－ｈａｂ・ｒｂｒｂ＝ｅｂ－ｈｂａ・ｒａ!，式中，ｅａ，ｅｂ为神经元突触输入刺激，ｒａ，ｒｂ分别是神经元的输出响应，ｈａｂ，ｈｂａ代表神经元对之间的抑制系数。
上述两个方程分别对应着非循环侧抑制模型和循环侧抑制模型。
２．１非循环侧抑制的数学表式ｇ（ｉ，ｊ）＝ｆ（ｉ，ｊ）－ｌｒ＝－ｌ"ｌｒ＝－ｌ"ｈ（ｒ，ｓ）＊ｆ（ｉ－ｒ，ｓ－ｒ）简写为ｇ（ｉ，ｊ）＝ｆ（ｉ，ｊ）－Ｈ（ｒ，ｓ）＊＊ｆ（ｉ－ｒ，ｓ－ｒ），式中，ｆ（ｉ，ｊ）代表输入图像像素的灰度值；ｇ（ｉ，ｊ）代表输出图像像素的灰度值。
Ｈ（ｒ，ｓ）为所选取的抑制红外序列图像的双滤波侧抑制边缘检测算法高康林１，２，周凤歧１，程玮２（１西北工业大学航天工程学院，陕西西安７１００７２；２山东财政学院计算机信息工程系，山东济南２５００１４）摘要：针对红外图像的特点，重点研究了采用双滤波的方法及侧抑制网络的“突出边框，增强反差”的功能，提出一种图像边缘检测方法，对噪声有一定的抑制作用，边缘检测果明显。
红外图像处理中的目标检测算法研究
红外图像处理中的目标检测算法研究近年来，随着红外技术的不断发展，红外图像在军事、航空、遥感等领域中得到了广泛的应用。
而红外图像的主要特点是其对温度敏感，同时在空间和时间上均具有良好的分辨能力，因此它在目标检测中的应用也越来越广泛。
本文就探讨红外图像处理中的目标检测算法的研究进展。
一、红外图像处理中的目标检测算法概述目标检测算法是指通过对图像中的目标进行分析、处理，确定目标的位置、尺寸、形状、数量等信息。
在红外图像处理中，目标检测算法主要有以下几种：1. 基于滤波的目标检测算法滤波是图像处理中常用的一种处理方法。
基于滤波的目标检测算法一般采用各种卷积核对红外图像进行处理，通过滤波后图像的变化来确定目标的位置和尺寸。
这种方法简单易懂，但对目标的形状等特征提取不够精细，因此准确性有限。
2. 基于特征提取的目标检测算法特征提取是指从图像中提取出一些具有代表性的局部结构，为之后的分析和处理提供基础。
基于特征提取的目标检测算法采用各种特征提取方法对红外图像进行处理，通过提取出图像中的一些特征结构来确定目标的位置、尺寸、形状等信息。
这种方法相对于基于滤波的方法来说，可以提取出更为精细的目标特征，因此准确率更高。
3. 基于机器学习的目标检测算法基于机器学习的目标检测算法采用各种机器学习算法对大量的样本数据进行训练，从而达到对红外图像中目标的自动检测。
这种方法因为其在识别复杂目标方面的良好性能，引起了研究者们的广泛关注。
二、基于滤波的目标检测算法基于滤波的目标检测算法一般常用的方法是基于高斯滤波的算法。
之所以采用高斯滤波是因为，高斯滤波涉及到了频率域的平滑处理，通常情况下红外图像具有一定的噪声，采用高斯滤波可以有效去除噪声，从而提高目标检测的准确率。
基于高斯滤波的目标检测算法主要是通过建立一种高斯模型来检测图像中的目标。
该算法首先需要对图像进行高斯滤波，去除噪声，之后在滤波后的图像中连续分割出较明显的连通区域，基于这些连通区域建立模型，判别出其中的热点区，完成对目标的检测。
图像处理中的边缘检测算法与性能对比
图像处理中的边缘检测算法与性能对比引言：在现代图像处理中，边缘检测算法是一项重要而又基础的研究课题。
边缘检测算法能够有效地提取图像中的边缘信息，帮助我们理解图像的结构、辨识物体以及进行目标识别等应用。
本文将对几种常见的边缘检测算法进行介绍，并对它们的性能进行对比分析，以了解不同算法在不同场景下的应用效果。
一、Sobel算子Sobel算子是一种基于局部像素点梯度的边缘检测算法。
它通过计算图像中每个像素点周围像素的灰度差异来获得边缘信息。
Sobel算子既可以在水平方向上检测边缘（Sobel-X），也可以在竖直方向上检测边缘（Sobel-Y）。
通过对Sobel梯度的两个分量进行组合，即可获得最终的边缘图像。
Sobel算子主要有以下优点：计算简单，运算速度快，适用于实时应用。
然而，Sobel算子对图像中边缘的方向性和精细度要求较高，在边缘方向变化的地方容易失真。
二、Canny算子Canny算子是一种经典的边缘检测算法，被广泛应用于图像处理领域。
相比于Sobel算子，Canny算子具有更高的灵敏度和更好的噪声抑制能力。
Canny算子主要包含四个步骤：噪声抑制、梯度计算、非极大值抑制和双阈值分割。
首先，对图像进行高斯滤波以减少噪声干扰；然后，计算图像的梯度幅值和梯度方向；接着，对梯度幅值进行非极大值抑制，只保留局部极大值点；最后，利用双阈值分割来确定最终的边缘。
Canny算子的优点在于准确地定位边缘、低噪声敏感性和较好的连接能力。
然而，Canny算子的计算复杂度较高，在一些对实时性要求较高的场景下可能不适用。
三、Laplacian算子Laplacian算子是一种基于图像的二阶导数运算的边缘检测算法。
Laplacian算子能够检测出图像中的局部极大和局部极小，从而确定边缘。
Laplacian算子的优点在于能够捕捉到更多边缘细节和纹理信息。
然而，Laplacian算子对噪声比较敏感，容易产生边缘断裂和误检测的问题。
基于帧差法与边缘信息的红外目标检测算法研究
基于帧差法与边缘信息的红外目标
检测算法研究
一、背景红外成像技术是一种重要的远距离监测技术，它可以检测到夜间情况下的物体，并通过不同的颜色记录其特征信息，因此在城市安全、军事等领域都有重要的应用。
然而，在复杂的环境中，红外图像会遭受各种干扰和噪声，使得红外目标检测变得更加困难。
因此，研究有效的红外目标检测方法已成为当前研究者的热门课题。
二、基于帧差法与边缘信息的红外目标检测基于帧差法与边缘信息的红外目标检测算法是一种有效的红外目标检测算法，它通过计算两帧图像之间的差异来检测目标，并利用边缘信息来精确识别红外目标。
（1）帧差法帧差法是一种基于图像对比的算法，它可以检测到两帧图像之间变化的区域，这些区域即为目标区域。
通过计算两帧图像之间的像素差值，可以检测到目标区域，以便进行后续处理。
（2）边缘信息边缘信息是指将图像中的边缘信息提取出来，以便进行进一步的处理。
在红外图像中，边缘信息可以用来识别目标，从而更准确地检测出红外目标。
三、算法实现（1）首先，通过帧差法计算两帧图像之间的像素差值，以检测出目标区域；
（2）然后，对目标区域进行边缘检测，提取边缘信息；
（3）最后，对提取出的边缘信息进行分析，以确定目标是否真实存在。
四、总结基于帧差法与边缘信息的红外目标检测算法是一种有效的红外目标检测算法，它可以有效检测出红外目标，并且可以准确识别红外目标，因此在红外目标检测领域具有重要的意义。
图像处理中的边缘检测方法
图像处理中的边缘检测方法图像处理是指对数字图像进行特定的算法和处理技术，以获得对图像的改善、分析和理解。
其中，边缘检测是图像处理中常用的一种技术，用于识别图像中的边界和轮廓等特征信息。
本文将介绍几种常见的图像处理中的边缘检测方法。
一、基于一阶导数的边缘检测方法基于一阶导数的边缘检测方法是最基础的边缘检测方法之一。
它的原理是通过计算图像中像素灰度值的梯度变化来捕捉边缘的信息。
其中，最常用的一种方法是Sobel算子。
Sobel算子是采用3x3的模板，通过对图像中像素的水平和竖直方向上的灰度梯度进行运算来检测边缘。
通过设置合适的阈值，可以将图像中的边缘提取出来。
二、基于二阶导数的边缘检测方法基于二阶导数的边缘检测方法相比于一阶导数的方法，可以更准确地检测出图像中的边缘信息。
其中，最常用的方法是Laplacian算子。
Laplacian算子通过对图像中像素的二阶导数进行计算，得到图像中的边缘信息。
与一阶导数方法类似，通过设置适当的阈值，可以提取出图像中的边缘。
三、Canny边缘检测方法Canny边缘检测是一种经典的边缘检测方法，它综合了一阶和二阶导数方法的优点，并引入了非最大抑制和阈值选取等步骤，可提高边缘检测的准确性。
Canny边缘检测方法首先对图像进行平滑，然后计算图像中像素的梯度幅值和方向，接着使用非最大抑制方法来细化图像中的边缘，最后通过设定合适的低阈值和高阈值来提取出图像中的边缘。
四、基于模板匹配的边缘检测方法基于模板匹配的边缘检测方法是一种基于图像局部区域特征的检测方法。
它通过定义一些边缘形状的模板，在图像中进行匹配，从而检测出图像中的边缘。
这种方法需要先定义好合适的边缘模板，然后在图像中进行模板匹配，找出与模板匹配程度最高的区域作为边缘。
然而，这种方法对于噪声敏感，且模板的选择和设置较为复杂。
在实际的图像处理中，我们常常根据具体的需求和应用场景选择合适的边缘检测方法。
除了上述介绍的方法外，还有许多其他的边缘检测算法，如Robert算子、Prewitt算子等。
红外图像配准技术在电力设备故障检测中的研究与应用
红外图像配准技术在电力设备故障检测中的研究与应用随着电力设备的智能化和自动化水平的提高，电力设备的故障检测变得越来越重要。
而红外图像配准技术作为一种非接触、快速、高效的检测方法，在电力设备故障检测中具有广阔的应用前景。
红外图像配准技术是通过将不同时间或者不同设备拍摄的红外图像进行配准，将它们对齐到同一坐标系下，从而实现对电力设备的故障进行准确地检测。
红外图像配准技术主要包括图像预处理、特征提取和图像配准三个步骤。
首先，图像预处理是红外图像配准的第一步，旨在提高图像的质量和对比度。
常见的预处理方法包括背景去除、噪声滤波和图像增强等。
通过预处理，可以有效地消除图像中的噪声和干扰，提高图像的清晰度和对比度。
其次，特征提取是红外图像配准的关键步骤，通过提取图像中的特征点或者特征区域，来描述图像的形状和结构信息。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测和纹理特征提取等。
通过特征提取，可以准确地描述图像的特征，为后续的图像配准提供可靠的基础。
最后，图像配准是红外图像配准的最终目标，通过将不同时间或者不同设备拍摄的红外图像对齐到同一坐标系下，实现电力设备故障的检测和比较分析。
常用的图像配准方法包括基于特征点匹配的配准、基于互信息的配准和基于相位相关的配准等。
通过图像配准，可以实现不同时间或者不同设备拍摄的红外图像的对比和分析，准确地检测电力设备的故障。
红外图像配准技术在电力设备故障检测中具有广泛的应用前景。
首先，红外图像配准技术可以实现对电力设备的全面监测和故障快速定位，提高了电力设备的运行效率和可靠性。
其次，红外图像配准技术可以实现对不同时间或者不同设备拍摄的红外图像的对比和分析，为电力设备的维护和管理提供可靠的依据。
最后，红外图像配准技术可以实现电力设备故障的早期预警和预防，减少电力设备故障对生产和环境的影响。
综上所述，红外图像配准技术在电力设备故障检测中具有重要的研究价值和应用前景。
随着红外图像配准技术的不断发展和完善，相信它将在电力设备故障检测中发挥越来越重要的作用，为电力设备的安。
红外检测算法
红外检测算法主要是通过分析红外图像来检测和识别目标物体。
常用的红外检测算法包括以下几种：
1. 背景差分法：该方法是通过对背景图像和当前图像进行差分，提取出运动目标。
该方法对于静态目标和缓慢运动目标效果较好。
2. 基于阈值的方法：该方法是通过设定一个阈值，将图像分为目标和背景两部分。
该方法简单易行，但对于光照变化较大的情况效果不佳。
3. 形态学处理法：该方法是通过形态学处理，如腐蚀、膨胀等操作，去除噪声和小的连通域，保留目标物体。
该方法对于噪声较多的情况效果较好。
4. 目标特征法：该方法是通过提取目标的特征，如形状、纹理、颜色等，进行目标识别和分类。
该方法对于复杂场景和多目标情况效果较好。
5. 神经网络算法：该方法是利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，对红外图像进行训练和分类。
该方法对于复杂场景和多目标情况效果较好，但需要大量的训练数据和计算资源。
以上是常用的红外检测算法，具体算法的选择应根据实际应用场景和需求进行选择。
基于多尺度形态学的红外图像边缘检测方法
（ ｅａｔｅｔｆＡ ｔｍ ｔ ｎ ｓ ｇ ｕ ｎｖｒｔ Ｄ ｐ ｒ ｎ ｕｏ ａｉ ，Ｔｉ ｈａ Ｕ ｉ ｓｙ ｍ ｏ ｏ ｎ ｅ ｉ，
昭 １０ ８ ，Ｃ ｉ ） ００ ４ ｈｎ ａ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ａｎ ｅ ｇ ｅｅ ｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｌ －ｃ ｌ ｒ ｈ ｌ ｇ ａ ｒ ｓ ｎ ｅ ．Ｆ ｒｔ ，ｉ ｇ ｇ ａ ｅｅ ｔ ｅ ｄ ｔｃｉ ｌ ｏｉ ｍ ａ ｅ ｎ ｍｕ ｔ ｓ ａｅ ｍｏ ｐ ｏｏ ｙ Ｗ ｐ ｅ ｅ ｔｄ ｉ ｌ ｄ ｏ ｔ ｉ ｓ ｓ ｙ ｍａ ｅ ｅ ｅ Ｗ ｄ ｔｃｅ ｄ ｓ ｄ ｂ ｓ ｇ ｓ ｖ ｒｌｔｐ ｃ ｔ ｃｕ ｌ ｍｅ ｔ ．Ｔ ｅ ，ｅ ｇ ｓｉ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅｗｅｅ ｃ ｍｂ ｎ ｃ ｏｄ ｎ ｈ ｅ ｏ ｃ ａ ｕ ｅ ｙ ｕ ｉ ｅ ｅ ａ ｙ ｉ ａ ｓ ｕ ｔｒ ｅｅ ｎ ｓ ｈ ｎ ｄ ｅ ｎ ｄ ｆ ｒ ｔ ａ ｒ ｏ ｉ ｅ ａ ｃ ｒ ｉ ｇｔ ｔ ｅ ｌ ｆ ｏ ａ ｆ ｔ ｒ ， ｎ ｌ ｒ ｅ ｅ ｓｌ ｄ ｏ ｆ ｉ ｌ ｌ ｅ
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第２ ７卷 第 ４期
２０ ０ ７年 ４ 月
文 章编 号 ：０ １— ０ １ ２０ ）４— ９ ０ ２ １０ ９ ８ （０ ７ ０ ０ ７ —０
计 算机 应 用
Ｃｏ ｕ ｅ ｐ ｉ ａｉ ｎｓ ｍｐ ｔ ｒＡｐ ｌｃ ｔ ｏ
Ｖｏ ． ７ Ｎｏ ４ １２ ． Ａｐ ．２ ０７ ｒ ０
形态学的边缘提取算法 ， 有效地去 除噪声 的同时得到 更精 在 细准确的边缘 。算法首先用形态边缘检测算子进行图像边缘 提取 ， 通过改变结构元 素 的尺 寸大小得 到不 同尺度下 的图像 边缘信息。考虑到不同 尺寸下 的边 缘 图像 的特点 ， 中提 出 文
红外细节图像处理算法研究及应用
红外细节图像处理算法研究及应用一、绪论红外图像处理是红外成像技术发展的重要组成部分，其应用涵盖丰富和广泛。
红外成像技术可以检测到发热体，对于热成像、夜视、医学成像等领域起着关键作用。
二、红外图像特点与传统成像技术不同，红外成像技术采集到的图像具有以下特点：1. 色彩单一；2. 对比度低；3. 噪声多。
三、红外图像处理算法为了应对红外图像的特点，需要相应的处理算法。
以下为红外图像处理算法的一些应用：1. 平滑滤波算法：红外图像的噪声比较多，平滑滤波算法能够减少噪声并保持边缘信息。
2. 直方图均衡化：红外图像的对比度较低，直方图均衡化算法能够增强图像的对比度。
3. 边缘检测算法：红外图像的边缘信息较重要，不仅能够表现目标物体的轮廓，还能够对图像进行分割。
目前常用的边缘检测算法有Canny算法、Sobel算法等。
四、红外图像处理应用红外图像的处理应用涵盖医学、军事、消防等多个领域。
以下为几个典型应用：1. 医学应用：通过红外热像技术，可以对人体进行无创检测，使得医学影像诊断更加准确和精细。
2. 军事应用：红外感应技术在战争中起着重要作用，可以探测到人体的热区域，实现夜视和远程目标识别。
3. 消防应用：在火灾中，红外热像技术可以用于查找火源，准确定位火灾蔓延的情况。
五、红外图像处理未来发展趋势未来的红外图像处理技术将会更加智能化和高效化。
人工智能将会被广泛应用于红外图像处理领域，人工神经网络等算法将会被用于目标识别和分割。
同时，红外图像处理将会结合更高级的机器学习技术，进行更加复杂的数据分析和处理。
六、结论通过对红外图像处理技术的研究和应用，我们可以看出，红外图像在工农业、医学、军事等各个领域都有着广泛的应用前景。
同时，我们也需要不断完善和创新，使红外图像处理技术不断迭代更新，达到更好的效果和应用效益。
红外图像中的昼夜边缘检测算法优化研究
红外图像中的昼夜边缘检测算法优化研究昼夜边缘检测是红外图像处理中一项重要的技术，能够准确地区分昼夜图像中的不同物体轮廓，对于红外图像的分析和利用具有重要的意义。
然而，由于红外图像的特殊性，昼夜边缘检测算法在实际应用中仍存在一些问题，需要进行优化研究。
首先，红外图像的特殊性在于其灰度分布范围广泛，并且图像中的信息相对较弱。
因此，传统的边缘检测算法往往不能准确地提取出红外图像中的边缘信息。
针对这一问题，可以考虑采用基于梯度的边缘检测算法，并结合图像增强技术来提高红外图像的对比度。
例如，可以使用Sobel、Prewitt等经典的梯度算子对红外图像进行边缘检测，并通过直方图均衡化、自适应直方图均衡化等方法来增强图像的对比度，以提高边缘检测的准确度。
其次，由于红外图像中的噪声较多，传统的边缘检测算法容易受到噪声的干扰，导致边缘检测结果不准确。
因此，需要采用适应性滤波算法对红外图像进行预处理，以去除噪声的影响。
常用的方法包括中值滤波、自适应中值滤波等。
同时，还可以考虑引入稳定性边缘检测算法，通过多次迭代和自适应阈值的调整，来减少噪声对边缘检测的影响。
此外，在红外图像中，昼夜边缘的亮度差异往往较大，传统的阈值分割算法很难适应不同环境下的变化。
因此，可以考虑采用基于能量的边缘检测算法。
该算法通过计算图像中像素点的能量值，并根据能量的变化来提取边缘信息。
通过对能量阈值的选择和调整，能够适应昼夜光照条件下的边缘检测需求，从而提高边缘检测的准确性。
此外，昼夜边缘检测算法还可以通过结合纹理特征来优化。
在红外图像中，物体表面的纹理特征往往与物体的边界相关，因此可以利用纹理特征来辅助边缘检测。
常用的方法包括基于纹理梯度的边缘检测算法和基于纹理分析的边缘检测算法。
通过引入纹理特征，不仅可以提高红外图像的边缘检测准确度，还能够获得更多的物体表面信息，对于进一步的图像分析和处理具有重要的意义。
综上所述，红外图像中的昼夜边缘检测算法优化研究是非常值得深入探讨的问题。
电气设备红外与可见光图像的配准方法研究
２．４．２ 特征点匹配算法
针对ＲＡＮＳＡＣ算法１９不能保证最终的匹配点对完全正确的问题根据正确匹配点对之间的斜率一致性的先验知识提出一种新颖的特征点匹配策略步骤为
１对Ｐｏｓ１中的每个点ｉ计算其与Ｐｏｓ２中所有的点之间的欧氏距离选择最小欧氏距离对应的点作为点ｉ的粗匹配点
２对所有的粗匹配点对按照欧式距离由小到大的顺序对其排序并删除其中多点对一点的点对此时图像Ｉ１和Ｉ２中的特征点分别用Ｐｏｓ１′和Ｐｏｓ２′表示 ３选择集合Ｐｏｓ１′和Ｐｏｓ２′中前Ｋ１对匹配点记作ＰｏｓＫ１＝ｘ′１ｙ′１ｘ１ｙ１ｘ′２ｙ′２ｘ２ｙ２ｘ′Ｋ１ｙ′Ｋ１ｘＫ１ｙＫ１称为集合１选择集合Ｐｏｓ１′和Ｐｏｓ２′中前Ｋ２对匹配点用ＰｏｓＫ２表示其中ＰｏｓＫ２＝ｘ′１ｙ′１ｘ１ｙ１ｘ′２ｙ贡献主要有１提出的基于多方向结构元素不同权值的形态学边缘检测算法解决了图像间一致性特征难以提取的问题相对于Ｃａｎｎｙ算法小波模极大值算法得到的图像边缘更粗特征点的定位也更加精确２根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识提出的特征点匹配算法保证了匹配点对的准确率同时提高了匹配的效率实验结果表明本文方法有效提高了匹配点对的正确率能够对电气设备红外和可见光图像实现高精度的配准同时本文提出的特征点匹配算法相比于ＲＡＮＳＡＣ算法降低了迭代次数在算法执行效率上得到了明显的提高
２主方向确定为了使ＳＵＲＦ特征具有旋转不变性需要为每个ＳＵＲＦ特征点分配唯一的主方向ＳＵＲＦ特征点主方向由特征点圆形邻域内其它点的信息决定通过计算Ｈａａｒ小波响应得到
使用以特征点为顶点圆心角为６０°的扇形扫描特征点圆形邻域在扫描过程中每扫描１°计算扇形覆盖的图像区域内的Ｈａａｒ小波响应在水平竖直方向上的累加和扇形区域内的Ｈａａｒ小波响应累加和应为一矢量当扇形旋转一周后得到３６０个矢量其中长度最长的矢量对应的方向作为该特征点的主方向
基于最大模糊熵的红外图像边缘检测算法
基于最大模糊熵的红外图像边缘检测算法刘政清，杨华，范彬，同武勤(解放军电子工程学院安徽省红外与低温等离子体重点实验室，安徽合肥 230037)摘要：针对红外图像边缘检测这一难题，结合红外图像及其梯度图像的特点，在红外梯度图像模糊划分的基础上，提出了一种基于最大模糊熵的红外图像边缘检测方法。
首先通过改进传统Sobel算子构造出红外图像的梯度图并研究其直方图特点，然后对其进行自然模糊划分，最后根据最大模糊熵准则确定最优模糊参数，进而确定梯度图像的最佳分割阈值，从而实现边缘提取。
与传统的基于梯度的边缘检测算法进行对比实验，结果表明，该方法用于红外图像边缘检测能获得更好的效果。
关键词：边缘检测；红外图像；模糊熵；模糊划分中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1001-8891(2007)01-0047-04 Edge Detection of Infrared Image Based on Maximum Fuzzy EntropyLIU Zheng-qing，YANG Hua，FAN Bin，TONG Wu-qin(Key Lab of Infrared and Low Temperature Plasma of Anhui Province, Electronic Engineering Institute, Hefei Anhui 230037, China)Abstract：Pointing at the difficulty in the edge detection of infrared image, the characteristics of the infrared image and its gradient image are analyzed. Through fuzzy partition to the gradient image, edge detection of infrared image based on maximum fuzzy entropy is introduced. First, the gradient image is constructed by improving the Sobel operator, and its characteristics is studied; then, implemented fuzzy partition to infrared gradient image; at last the optimal fuzzy parameter is obtained from the rules of maximum fuzzy entropy. At the same time, the optimal segmentation threshold value is achieved, and the edge detection is realized finally. The results show that the proposed approach has better performance than some classical edge detection methods based on gradient.Keywords：edge detection；infrared image；fuzzy entropy；fuzzy partition引言图像的边缘标记了图像中的间断点或灰度起伏变化显著点[1]，可提供目标轮廓的位置信息，使得边缘提取成为图像处理和分析中非常重要的过程[2]。
常用边缘检测方法分析与比较
常用边缘检测方法分析与比较摘要：论文对几种常用的图像边缘检测算法进行了分析，实际上这几种方法都在我们的生活生产乃至国防中得到了广泛的应用。
论文在分析的基础上，进一步进行了比对说明，指出了它们各自的特点。
关键词：图像处理；计算机应用；边缘检测；图像边缘；拉普拉斯算子引言图像的边缘是图像的最基本特征，所谓边缘是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的结合。
边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、基元与基元之间，它们是图像分割所依赖的重要特征，边缘提取是图形处理、特征抽取中的重要技术。
经典的边缘提取方法是考察图像的每个像素在某个邻域内灰度的变化，利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律，用简单的方法检测边缘，这种方法被称为边缘检测局部算子法。
1常用算法分析下面是几种常见的边缘检测算子，这里在分析的基础上进行比较研究。
（1）Robert算子它是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子。
(2.3)其中f(x，y)是点(x，y)的像素值。
式中的平方根运算使该处理类似于人类视觉系统中发生的过程。
Robert算子是2×2算子，对具有陡峭的低噪声图像响应最好，其算子为：(2.4)Robert运算实际上是求旋转士45°两个方向上微分值的和。
（2）Prewitt边缘算子1970年左右，Prewitt提出此算子，下面的两个卷积核形成了Prewitt边缘算子。
(2.5)P1算子是垂直算子，检测水平边缘，P2是水平算子，检测垂直边缘。
如果我们用Prewitt算子检测图像M的话，我们可以先分别用水平算子和垂直算子进行卷积，得到的是两个矩阵，在不考虑边界的情况下也是和原图像同样大小的M1，M2，它们分别表示图像M中相同位置处的两个偏导数。
然后把M1，M 2对应位置的两个数平方后相加得到一个新的矩阵G，G表示M中各个像素的灰度的梯度值(一个逼近)，然后就可以通过闭值处理得到图像边缘。
总的过程是：(2.6)（3） Sobel算子(2.7)S1是垂直算子，检测水平边缘，S2是水平算子，检测垂直边缘。
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该算 子的特点 是先将 图像高斯滤 波 ，
再求取局部梯 度最大值的点为边缘 点。 由 ３结语
实 际 图像 均 带 有 较 多 背 景 噪 声 ， 微 分 算 于 采 用 二阶 导 数 的 零 交 叉 点来 求 边 缘 点 的 而 以 受 噪 声 影 响 的 多 阶 跃边 缘 类 型 红 外 子对 噪 声 又较 敏 感 ， 些 具 备 滤 波 功 能 的 算法 对噪 声很 敏感 ， ｒ 和Ｈｉ ｒ ｔ 将 高斯 图 像做 为研 究 对 象 ， 过 仿 真 实验 ， 文 中 一 Ｍａ ｒ ｌ ｅｈ ｄ 通 将 边 缘检测 算法相 继提 出 ， ｎ ｏ 算法 、 ａ ｎ 滤波 和 拉 普 拉 斯 边 缘 检测 结 合 在 一 起是 希 介 绍 的 几 种 边 缘 检 测 算 法 相 比较 ， 以 看 ￣Ｌ Ｇ Ｃｎｙ 可 算法 、 佳 指数 滤 波算 法 Ｉ Ｅ 。 着新 技 术 望 在 边 缘 增 强 之 前 滤 除 噪 声 。 最 Ｓ Ｆ随
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关 ： 噪 比 准 则 、 位 精 度 准 则 、 边 缘 响 丰 富 且 定 位 准 确 ， 缘 封 闭 性 最 优 。 见 ， 信 定 单 边 可
１边缘检 测算 法
应 准 则 。 算 法 的 理 论 思 想 是 先 对 图 像 进 对 于 低 信 噪 比 红 外 图 像 而 言 ，Ｓ Ｆ 法 不 该 ＩＥ 算 常 见 的边 缘 检 测 算 法 是 利 用 边 缘 点 对 行 高 斯滤 波 ， 求梯 度 矢 量 的 模和 方 向 ， 再 即 仅 能 获 得 丰 富 的 边 缘 信 息 ， 抑 制 噪 声 方 在 应于 一 阶 导数 极 大 值 和 二阶 导 数 过 零 交 叉 得 到 边 缘 强 度 和 垂 直 于 边 缘 的 方 向 。 面 也有 较 优 的 表 现 ， 其 他算 法 比较 ， 缘 与 边 点 的特 点 ， 过 计算 各 像 素 灰 度 导 数 和 选 １ ５Ｌ Ｇ算 法 通 ． ｏ 检 测效 果 最优 （ 图２ 。 见 ）
设备 的 低 信噪 比 图像 进 行边 缘 检 测 算 法 的
比较 分 析 ， 求 一种 有 效 的 边缘 检 测 方 法 。 寻
该 算 法 对 带 有 白噪 声 的 阶 跃 型 边 缘 检 算 法都 检测 出 目标 区 域过 多细 节 信 息及 大 测 是 较 优 ， 优 性 与 以 下 三 个 判 断 准 则 有 量 的 伪 边缘 信 息 ； 图２ ｈ 中 ， 最 在 （ ） 边缘 信 息 点
见 ） 究和 发 展 边 缘 检 测 技 术 ， 其 更 加 有效 地 出 （ 图 １ 。 使 应 用 于 图 像 处 理 领 域 。 文 主 要 针 对 电 力 １ ４Ｃ ｎ ｙ算法 本 ． ａｎ
理 ； 中 （）（ ） 位 较准 确 且 对 目标 区 域 图２ ｆ、ｇ 定
具 有较 好 的封 闭性 ， 但是 Ｃａ ｎ ｎ ｙ算法 Ｓ Ｌｏ Ｎ Ｇ
（） Ｓ ｂｌ ａ ｏ ｅ边缘检 测算子
（ ） Ｐｅ ｔ边缘检测 算子 Ｃ ｒｗｉ ｔ
图１
边 缘检 测算子 模板
①作 者 简 介 ： 令 建 （ ９ ４ ） 男 ， 孔 １ ７ 一 ， 广西 贺州 人 ， 西 电 力 工业 勘 察 设 计 研 究 院 ， 程 师 。 广 工 ②基 金项 目 ： 广西 大 学 科研 基 金 资 助（ 同编 号 ： ８ ０ ３ 。 合 Ｘ０ ｌ ３ ）
边缘 检测 作为 图像 分 割 和 特 征 提 取 的
向相 邻 像 素 之 差 来 实 现 。 采 用 ２×２ 积 种 算法 进 行 仿真 实 验 比较 分 析 。 （） 原 常 卷 图２ａ是 始 红外 图像 ， （ ） 图２ｂ 是扫 描 图像 中任 意 一行 所得的边缘 类型 ， 见是受噪声干扰的 多 可
之接 近 的 邻域 的 权 最 大 。 采 用 ３ 卷 积 常 ３ Ｘ
模 板 如 图 ｌａ 所 示 。 （） １ ２Ｒ ｂ ｒ ． ｏ ｅｔ ｓ算法 该 算 法 是 依 据 任 意 一 对 相 互 垂 直方 向
了对 称 指 数 滤 波 器 是 最 佳 滤 波 器 。
［】Ｋｅ ｎ ｔ １ ｎ ｅｈ Ｒ Ｃａｔｅ ｎ． ｇ ｔｌ ｍａ ｅ ｓｌｍａ Ｄｉｉａ Ｉ ｇ
５ ２
科 技 创 新 导 报 Ｓｃｅ ｃ ｅ ｄ ｉｎ ｅ ｎ Ｔｅ ｈ ｏｏｇ Ｉｎ ｖ ｉｎ ｃ ｎ ｌ ｙ ｎ ｏ ａｔｏ Ｈｅｒ ｌ ａｄ
Ｐｒ ｃ ｓ ｉ ｇ． ｅ ｉｅ ｏ ｅ ｓｎ Ｐｒ ｎｔｃ Ｈ ａｌ ｌ ９５． ｌ， ９
２仿真实验
选 取 尺 寸 为２ ６ｘ２ ６ 信 噪 比 电 气设 ５ ５ 低
［】Ｊ Ｆ． ａ ｎ Ｆｎ ｉｇ ｅ ｇｓ ａ ｄ ｌ ｅ ｎ ２ ． Ｃ ｎ ｙ． ｉｄｎ ｄ ｅ ｎ ｉ ｓ ｉ ｎ
ｉ ： 捆
。 。 ； 。． 。 。 。 。 ． 。．
工 业 技 术
电气 设 备 红 外 图像 边缘 检测 算 法 比较 ① ②
孔令建 岳岫 峪 （ 广 西电力工业 勘察设计研 究院 广西 南宁 ５ ０ ２ ２ 广西 大学计算机 与电子信息 学院 广西 南宁 ５ ０ ０ ） １ ３０３ ０ ４ ３ 摘 要： 目标 图像 边缘点对应 着高频分量 ， 而噪 声也是 高频信号 ， 对低信噪 比图像 信号 而言 ， 提取 边缘信息 与滤除噪 声仍然是 两难 问题 ， 本 文 通 过 对 多种 经 典 边 缘 检 测 算 法 进 行 简要 理 论 分 析￣． ｔ ｂ 真 实验 ， 出适合 低 信噪 比 图像 边 缘 检 测 的有 效 方 案 ， ［ ｌ仿 Ｍａ ａ 给 为进 一 步 的 图像 识 别 和分 析 奠 定基 础 。 关 键 词 ： 信噪 比 图像 边 缘 检 测 算 法 性 能 比 较 低 中 图分 类号 ： Ｐ３ Ｔ １ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文章编 号 ： ６ ３ ７ ５ ２ ０ ） Ｏｂ －Ｏ ５ －０ １ ７ －９ ９ （ ０ ９ １ （ ） Ｏ ２ ２
所不 同的 是Ｍａ ｒ 用 高斯 型 二 维低 通 滤 波 ｒ选 气 设 备 红 外 图 像 识 别 领 域 ， 电 力 系 统 红 对
１ １ ｏ ｅ 算法 ． Ｓ ｂｌ 器 进 行 平 滑 ， 沈 俊 是 用 对 称 指 数 滤 波 器 外 图 像 监 控 的 研 究 提 供 一 定 的 理 论 参 考 。 而 该算 法 理 论 思 想 是 将 图 像 中 每 个像 素 进行 平 滑 ， 并且 在 多阶 跃 边缘 ， 有 高斯 白 加 的上 、 、 、 四邻 域 的灰 度 值 加 权差 ， 下 左 右 与 噪 声 的模 型 下 ， 照信 噪 比 最 大 准则 ， 明 参考文献 按 证
低 层 处 理 ， 经 成 为 数 字 图像 处 理 和 目标 模 板 如 图 １ｂ 所 示 。 已 （） 识 别 中 最 重 要 的 课 题 之 一 ， 计 算 机 视 觉 １ ３ ｒｗ ｔ算法 在 ． ｅ ｉ Ｐ ｔ
及图像处理分析领域具有广泛 的应用 ， 经 该 算 子 采 用 ３ 大 小 模 板 如 图 ｌｃ 所 阶 跃边 缘 。 种边 缘 检 测 的 效 果 图如 图 ２ ３ Ｘ （） 六 中 过 几十 年 来 的研 究 已经 形 成 了许 多成 熟 的 示 ， ｏ ｅ算 子 相 似 ， ４ 与Ｓ ｂ ｌ 对 邻域 采 用 的 是 不 （）（）（）（ 、 ） ｈ 。 ｃ、ｄ 、 、 ）（ 和（ ）从仿 真 实验结 果发 ｅ ｆ ｇ 边 缘 检 测 技 术 ， 是 现 有 的 边 缘 检 测 技 术 带 权 的方 法计 算 差 分 的 。 次 用 边 缘 模 板 现 ， 中（ ） （ ） （） 但 依 图２ Ｃ 、ｄ 、ｅ 中虽 能 检 测 出 目标 区 在某 些 特 定 的情 况 下 仍 然 无法 很 好 的 检 测 去 检 测 图像 ， 被 检 测 区 域 最 为 相 似 的 模 域 的边 缘 点 信 息 ， 并 不 充 分 ， 致 边缘 不 与 但 导 出 目标 物 体的 边 缘 ， 因此 ， 仍有 必 要 继 续 研 板 给 出最 大 值 ， 用这 个 最 大 值 作 为 算 子 输 封 闭 不 利 于 进 一 步 的 区 域 分 割 等 后 续 处
ｉ ａ ｓ． ｃ ｎｉａ ｐｏ ｔ ｍ ｇｅ Ｔｅ ｈ ｃ ｌ Ｒｅ ｒ ＡＩ —ＴＲ－７ ０． ２ Ｍ Ｉ ， ｔｆｃａ ｎｔｌｉ ｎｃ Ｃａ ｂ ｉ ｅ， Ｔ ＡｒｉｉｉｌＩ ｅｌ ｇｅ ｅ， ｍ ｒｄｇ
上 的 差分 计 算 梯 度 的 原 理 ， 用 对 角线 方 备 的 红 外 图像 作 为 研 究 对 象 ， 用 上 述 六 采 采
出 采用 ＩＥ 最 佳 指 数 滤波 器 算法 获 得 的 目 ＳＦ
新理 论 的 问 世 ， 的 边 缘 检 测 方 法 得 到 广 １ ６ ｌＥ 新 ． Ｓ Ｆ最佳指 数滤波 算法 标 区 域 边 缘 信 息较 丰 富 、 闭 性 较 好 且 定 封 泛关 注 ， 基 于 小波 理 论 的 边 缘 检 测 算 法 如 沈 俊 首 先 给 出 了对 称 指 数 滤波 器 的递 位 准确 ， 同时 对噪 声的 抑 制 能 力较 强 ， 且 并 和基 于神 经 网 络 的 边 缘 检 测 算 法 等 。 文 推算 法 ， 缘 检 测 算 子 同 Ｍａ ｒ 本 边 ｒ 边缘 检 测 算 因 其 快 速 递 归算 法 ， 得 计 算 复 杂 度 也 较 使 研 究 几 种 常 见 的 经 典 算 子 ， 要 的 理论 分 子相 似 ， 是 采用 先 平 滑 再 求导 数 的 方 法 ； 低 ， 有 一 定 的 实 用性 ， 进一 步 推 广到 电 简 也 具 可 析如 下 。