文档介绍：该【基于MVOtsu和对数型模糊隶属度函数的电力设备NSST域红外图像增强 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【3】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于MVOtsu和对数型模糊隶属度函数的电力设备NSST域红外图像增强 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于MVOtsu和对数型模糊隶属度函数的电力设备NSST域红外图像增强
基于MVOtsu和对数型模糊隶属度函数的电力设备NSST域红外图像增强
摘要：电力设备无损检测中的红外图像是一种重要的检测手段，其对于电力设备缺陷的检测和诊断具有重要意义。然而，由于环境光线、电力设备表面反射等因素的干扰，红外图像往往存在一定的噪声和低对比度。为了解决这些问题，本文提出了一种基于MVOtsu和对数型模糊隶属度函数的电力设备NSST域红外图像增强方法。首先，使用基于多目标优化和Otsu的图像分割方法对红外图像进行分割，得到目标区域。然后，使用对数型模糊隶属度函数对目标区域进行模糊处理，以提高图像的对比度。最后，将模糊处理后的图像和原始图像进行融合，得到增强后的红外图像。实验结果表明，该方法能够有效提高电力设备NSST域红外图像的对比度和清晰度，提高电力设备的缺陷检测和诊断能力。
关键词：红外图像增强；MVOtsu；对数型模糊隶属度函数；电力设备
1. 引言
随着电力设备的广泛应用，电力设备的故障诊断和预防变得越来越重要。红外无损检测技术作为一种非接触式的检测手段，能够通过检测电力设备表面的热量分布来判断设备是否存在缺陷。然而，由于环境光线、电力设备表面反射等因素的干扰，红外图像往往存在一定的噪声和低对比度，给缺陷的检测和诊断带来了一定的困难。
2. 相关工作
图像增强是红外图像处理中的一个重要环节，目的是提高图像的对比度、清晰度和细节信息，以便更好地进行缺陷的检测和诊断。目前，已经有很多图像增强方法被提出，例如直方图均衡化、传统无损压缩、小波域增强等等。然而，这些方法往往对于红外图像的增强效果并不理想，所以需要进一步探索更有效的红外图像增强方法。
3. 方法
本文提出了一种基于MVOtsu和对数型模糊隶属度函数的电力设备NSST域红外图像增强方法。具体步骤如下：
. MVOtsu图像分割
通过多目标优化和Otsu的图像分割方法，将红外图像分割为目标区域和背景区域。多目标优化的目标是在保持均衡的同时，最大化类内方差和最小化类间方差，以达到最佳的分割效果。
. 对数型模糊隶属度函数模糊处理
使用对数型模糊隶属度函数对目标区域进行模糊处理，以增强图像的对比度。对数型模糊隶属度函数将像素的模糊程度与其灰度值进行关联，能够更好地提取图像的细节信息。
. 图像融合
将模糊处理后的图像和原始图像进行融合，得到增强后的红外图像。图像融合的目的是保留原始图像的细节信息，同时加强增强后的图像的对比度。
4. 实验结果与分析
本文使用了一组电力设备红外图像进行实验验证，结果表明，该方法能够有效提高电力设备NSST域红外图像的对比度和清晰度。与传统的图像增强方法相比，该方法在图像细节保留和对比度增强方面具有明显的优势。
5. 结论
本文提出了一种基于MVOtsu和对数型模糊隶属度函数的电力设备NSST域红外图像增强方法。实验结果表明，该方法能够有效提高电力设备NSST域红外图像的对比度和清晰度，提高电力设备的缺陷检测和诊断能力。该方法在实际应用中具有很大的潜力，可以为电力设备无损检测提供可靠的技术支持。
参考文献：
[1] Liu X, Xie M, Wang Y, et al. Research on Enhancement of Infrared Image Based on NSST and Fuzzy Sets. 2020.
[2] Liu X, Liu P, Wen M, et al. Infrared image enhancement based on NSCT and fuzzy sets. Infrared Physics & Technology, 2017, 83: 169-180.
[3] Zou C, Zhang Z, Sun J, et al. A novel infrared image enhancement algorithm based on Otsu and bidimensional empirical mode decomposition. Infrared Physics & Technology, 2010, 53(1): 9-14.