姚雪晴

(安徽省电力公司检修公司)

基于小波变换的电力设备红外监控图像滤波算法

姚雪晴

(安徽省电力公司检修公司)

针对电力设备红外监控图像，提出了一种改进型的半软半硬阈值去噪函数模型。该模型首先对经典的半软半硬阈值去噪函数模型添加了1个小波分解系数相关性因子，使得改进后的模型能够更好的保持图像细节信息的连续性；然后在对传统全局统一阈值的基础上融入了小波分解层数因素，并结合反正弦函数对其进行了改进，使得改进后的阈值能够根据小波分解层数的变化而快速、灵活地调整。为了验证该模型的有效性，对实地获取的电力设备红外监控图像进行去噪试验，结果表明，本研究提出的阈值去噪函数模型的性能明显优于经典小波软、硬阈值函数模型、半软半硬阈值函数模型，对于高效处理电力设备红外监控图像具有一定的参考价值。

电力设备红外监控图像 双树复小波变换 阈值函数模型 阈值

随着红外视频监控技术的飞速发展，使得对电力设备进行实时监控成为可能。但由于成像环境的不确定性、空气中大量粉尘的存在，以及成像系统电压不稳定等诸多因素，导致所获取的红外电力设备监控图像较为模糊，且存在大量噪声。因此在对该类图像进行判读与分析之前，有必要进行适当的预处理。近年来，数学形态学[1]、小波变换[2]、轮廓波变换[3]等在图像处理方面得到了广泛应用，取得了较好的效果。……