基于模糊集和k-means算法的变压器红外图像分割

巩方超; 王硕禾; 张琳娜; 张焕东

doi:10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2018.02.15

石家庄铁道大学学报（自然科学版） ›› 2018, Vol. 31 ›› Issue (02) : 76 -81. DOI: 10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2018.02.15

基于模糊集和k-means算法的变压器红外图像分割

巩方超, 王硕禾, 张琳娜, 张焕东

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摘要

针对k-means算法的k值选定和复杂背景下红外图像误分割问题,提出了一种结合模糊集理论和k-means算法的改进方法。该方法根据灰度级直方图估计k值,在获得k值的基础上,利用直方图均衡化和模糊集理论进行图像增强,然后通过k-means算法结合数学形态学的开运算,再进行图像分割。实验结果表明,该方法获得了更为准确的聚类结果,同时实验对比发现该方法相较其它方法分割效果更好,又兼顾了快速性和变压器温度细节表现能力。