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提出基于图像融合技术的变电站二次设备热故障自主定位方法。通过非下采样Contourlet变换法融合变电站二次设备红外图像与可见光图像，运用了最大类间方差法分割融合图像，获得包含变电站二次设备热故障区域的感兴趣区域。采用了形态学开闭运算和像素统计，分别完成分割图像的预处理与结构区域划分，实现变电站二次设备热故障自主定位以及热故障等级判断。实验结果表明：该方法所得融合图像的质量明显高于融合前的2种图像质量；图像分割获得的感兴趣区域较为完整，能很好地保留设备边缘轮廓和纹理特征；各二次设备热故障自主定位区域与热故障实际区域相同，且自主定位最高用时仅为37 s。