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基于MSR和BCI的变电站巡检图像融合方法
文献摘要：
针对变电站巡检红外报警系统中的故障点温度读取与定位、目标设备分割、故障点匹配融合等问题,文章提出了一种基于多尺度Retinex(multi-scale retinex,MSR)和双三次插值(bi-cubic interpolation,BCI)的变电站巡检图像融合方法.首先采用MSR算法增强设备边缘图像;然后,提出改进的单元连接脉冲耦合神经网络(modified unit-linking-pulse coupled neural networks,MUL-PCNN)设置连接强度系数,并由最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)完成最佳分割;最后,使用可信的BCI方法将红外图像中的灰度值融合到视觉图像中,完成视觉图像与红外图像的融合,从而实现变电站的安全巡检.实验结果表明,该方法对视觉图像与红外图像的融合具有很好的效果,实现了对变电站设备故障的正确检测.
文献关键词：
变电站;巡检;红外图像;双三次插值;多尺度Retinex
中图分类号：
作者姓名：
冯新文;刘璟明;朱吕甫
作者机构：
国网内蒙古东部电力有限公司,内蒙古 呼和浩特 010000;国网内蒙古东部电力有限公司 通辽供电公司,内蒙古 通辽 028000;安徽炬视科技有限公司,安徽 合肥 230091
文献出处：
引用格式：
[1]冯新文;刘璟明;朱吕甫-.基于MSR和BCI的变电站巡检图像融合方法)[J].电力信息与通信技术,2022(04):94-101
A类：
B类：
MSR,BCI,变电站巡检,图像融合,融合方法,报警系统,故障点,读取,Retinex,multi,scale,retinex,双三次插值,cubic,interpolation,边缘图,脉冲耦合神经网络,modified,unit,linking,pulse,coupled,neural,networks,MUL,PCNN,连接强度,强度系数,最小均方误差,minimum,mean,square,error,MMSE,红外图像,灰度值,合到,视觉图像,对视,变电站设备,设备故障
AB值：
0.412637
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