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基于相似度阈值模糊聚类的红外区域提取方法
文献摘要：
针对输电线路电力设备红外图像热故障区域检测,提出采用一种基于相似度阈值的模糊聚类热故障区域提取方法.在该方法中,改进了传统模糊均值聚类算法的迭代求解方式,采用一种阈值化模糊聚类;其次,通过对目标区域局部邻域像素的相似度聚类分析,并结合其隶属度的计算,确保局部邻域像素在聚类上的相似性.同时,引入了最大相似度阈值准则简化均值的设置以及自高向低的迭代方式,从而提升区域提取效率.最后通过真实输电线路电气设备红外故障图像测试,验证了文中所提方法的有效性和适用性.
文献关键词：
相似度阈值;模糊聚类;红外图像;邻域像素
中图分类号：
作者姓名：
郭锋;郑雷;葛黄徐;严碧武;郭一凡
作者机构：
国网浙江省电力有限公司,浙江 杭州 310007;国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司,湖北 武汉 430074;南瑞集团有限公司 江苏 南京 211106;国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司,浙江 嘉兴 314599
文献出处：
引用格式：
[1]郭锋;郑雷;葛黄徐;严碧武;郭一凡-.基于相似度阈值模糊聚类的红外区域提取方法)[J].红外技术,2022(08):863-869
A类：
B类：
相似度阈值,模糊聚类,外区域,区域提取,输电线路,电力设备,红外图像,热故障,故障区域,区域检测,模糊均值聚类,聚类算法,迭代求解,目标区域,局部邻域,邻域像素,隶属度,提取效率,电气设备,图像测试
AB值：
0.303774
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