【摘 要】
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针对光伏红外热斑检测问题，提出一种曲线拟合结合图像聚类的热斑红外图像处理方法。首先，将图像灰度变换处理后，采用高斯最小二乘拟合确定聚类中心点；然后，针对传统模糊C均值噪声鲁棒性较差的特点，加入邻域空间影响以及用核距离代替欧式距离的模糊C均值算法对热斑图像进行聚类；最后，根据拟合图进行灰度多阈值分割。实验结果表明：该方法能将光伏组件损坏程度进行量化，区域进行分层，抑制红外图像噪声，提高检测热斑效率的
【基金项目】
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湖南省自然科学基金（2021JJ30740）；
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针对光伏红外热斑检测问题，提出一种曲线拟合结合图像聚类的热斑红外图像处理方法。首先，将图像灰度变换处理后，采用高斯最小二乘拟合确定聚类中心点；然后，针对传统模糊C均值噪声鲁棒性较差的特点，加入邻域空间影响以及用核距离代替欧式距离的模糊C均值算法对热斑图像进行聚类；最后，根据拟合图进行灰度多阈值分割。实验结果表明：该方法能将光伏组件损坏程度进行量化，区域进行分层，抑制红外图像噪声，提高检测热斑效率的同时，分割准确率可达86%以上。
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