【摘 要】
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在电力系统中,红外热成像技术已广泛应用于高压绝缘子设备的在线监测。然而红外绝缘子图像普遍噪声较大。因此,采用适当的方法减少红外图像中的噪声成为一项重要的图像预处理
【出 处】
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华北电力大学(北京) 华北电力大学
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在电力系统中,红外热成像技术已广泛应用于高压绝缘子设备的在线监测。然而红外绝缘子图像普遍噪声较大。因此,采用适当的方法减少红外图像中的噪声成为一项重要的图像预处理步骤。小波域图像去噪算法的关键在于合适的小波系数统计模型的选择。研究表明图像小波变换的系数服从Alpha稳定分布,但是该分布没有封闭的概率密度函数表达式,且其特征函数的间断给理论分析和实际的应用带来了不便。为解决以上问题,本文在Alpha稳定分布理论研究的基础上,应用高斯混合模型去拟合对称Alpha稳定分布,对红外图像在正交小波域的高频系数建模,并应用贝叶斯理论进行最大后验概率估计。结果表明,本文算法能有效的抑制红外图像噪声,并大大简化了算法的复杂度。
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