【摘要】：紅外熱像儀測(cè)溫是電氣設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)的重要手段。在實(shí)際應(yīng)用中,存在紅外圖像邊緣粗糙模糊、噪聲干擾嚴(yán)重等缺點(diǎn),這給紅外圖像處理帶來了極大的不便,為此提出一種基于改進(jìn)Sobel算子和自適應(yīng)最佳閾值的邊緣提取算法。該算法利用八方向模板的Sobel算子對(duì)含有噪聲的紅外圖像進(jìn)行高溫目標(biāo)區(qū)域的邊緣提取;通過廣義高斯分布(GGD)描述圖像的小波子帶系數(shù),并基于其間系數(shù)的局部領(lǐng)域信息進(jìn)行方差估計(jì),由此得到自適應(yīng)最佳去噪閾值;結(jié)合改進(jìn)Sobel算子和最佳閾值,最終得到所需邊緣提取圖像。MATLAB仿真結(jié)果表明:該算法在有效檢測(cè)紅外圖像邊緣信息的同時(shí),極大提高了圖像的抗噪能力。
[Abstract]:Infrared thermal imager is an important means to measure the state of electrical equipment. In practical application, there are some disadvantages such as rough edge blur and serious noise interference in infrared image, which brings great inconvenience to infrared image processing. Therefore, an edge detection algorithm based on improved Sobel operator and adaptive optimal threshold is proposed. The algorithm uses the Sobel operator of the octagonal template to extract the edge of the high-temperature target region from the infrared image with noise. The wavelet subband coefficients of the image are described by the generalized Gao Si distribution (GGD), and the variance estimation is carried out based on the local domain information of the coefficients, and the adaptive optimal denoising threshold is obtained. Combined with the improved Sobel operator and the optimal threshold, the desired edge extraction image is finally obtained. The MATLAB simulation results show that the algorithm not only effectively detects the edge information of the infrared image, but also greatly improves the anti-noise ability of the image.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)電力學(xué)院;廣州供電局有限公司;
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2304640