基于同态滤波和遗传阈值的憎水性自动检测方法研究

基于同态滤波和遗传阈值的憎水性自动检测方法研究

论文摘要

首先采用基于同态滤波技术的局部直方图均衡化算法和自适应中值滤波算法消除复合绝缘子憎水性图像的高频噪声。其次,鉴于憎水性图像中水珠引起的反光和透明等干扰,采用最大类间方差作为目标函数和遗传算法作为阈值的优化算法,获取了良好的分割效果。最后,将最大水珠区域的图像的面积比、形状因子、伸长度、7个不变矩共10个特征参数输入BP神经网络,对7个憎水性等级进行判定,结果表明训练准确率和测试准确率分别高达94%和90%。

论文目录

  • 1 基于同态滤波的局部直方图均衡化
  • 2 自适应中值滤波算法
  • 3 基于最大类间方差的遗传阈值分割算法
  • 4 憎水性图像特征参数提取
  • 5 基于BP神经网络的憎水性等级判别
  • 6 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张广东,张玉刚,温定筠,姚境,王晓飞,高立超,郭陆

    关键词: 憎水性自动检测,同态滤波,遗传阈值,神经网络

    来源: 计算技术与自动化 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用

    单位: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院,国网甘肃省电力公司,湖南大学电气与信息工程学院

    基金: 国网甘肃电力公司科技项目资助(522722160021)

    分类号: TP391.41;TM216

    DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.201904004

    页码: 19-24

    总页数: 6

    文件大小: 1241K

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