基于智能監(jiān)控系統(tǒng)的圖像分割技術(shù)研究.pdf

1、圖像分割就是指把圖像分解成各具特性的區(qū)域并提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程，它是由圖像處理到圖像分析的一個關(guān)鍵步驟，在圖像工程中占有非常重要的位置，并且已在諸如計算機(jī)視覺、模式識別和醫(yī)學(xué)圖像處理等實(shí)際中得到了廣泛的應(yīng)用?；诩t外測溫的智能監(jiān)控系統(tǒng)，本文重點(diǎn)對圖像分割算法進(jìn)行了研究。
　　由于熱像儀得到的是灰度圖像，而人眼對彩色分辨能力是灰度圖像的幾十倍，因此，有必要對紅外灰度圖像進(jìn)行偽彩。由于紅外圖像的灰度變化范圍較窄，分布不均勻，常

2、常集中在幾個區(qū)域。而傳統(tǒng)彩虹碼是依據(jù)固定閾值將灰度值映射到RGB顏色值，造成偽彩色圖像顏色分布不均勻，層次感差。針對這個問題，本文將多閾值方法應(yīng)用于偽彩顯示。并基于本系統(tǒng)對偽彩算法的速度有較高需求，提出一種基于快速Otsu方法和等色差原理的紅外圖像偽彩增強(qiáng)算法。將算法應(yīng)用到監(jiān)控系統(tǒng)后運(yùn)行結(jié)果表明:算法處理后，圖像色彩豐富、人眼分辨率高，輪廓清晰并且滿足了系統(tǒng)實(shí)時顯示要求。
　　傳統(tǒng)FCM圖像算法需要人為指定聚類數(shù)目，而算法對聚類數(shù)

3、目敏感，不同的聚類數(shù)目圖像分割效果差別很大。針對這個問題，本文提出基于灰度直方圖的自適應(yīng)FCM圖像分割算法。算法首先根據(jù)圖像的灰度圖信息，按照一定條件篩選出獨(dú)立峰值。將獨(dú)立峰值數(shù)目作為初始聚類數(shù)目。用一種聚類有效性指標(biāo)函數(shù)評價聚類結(jié)果的優(yōu)劣。把使函數(shù)取得極小值的聚類數(shù)目作為最佳聚類數(shù)目。在對變壓器紅外圖像分割實(shí)驗表明:算法能夠確定最佳聚類數(shù)目，以最佳聚類數(shù)目進(jìn)行FCM聚類得到的分割圖像故障部位清晰可辨。
　　設(shè)備不同部位，對其關(guān)注