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为更好实现红外图像中电力设备故障区域的提取,提出改进PCNN(脉冲耦合神经网络)的故障区域提取方法。基于Otsu算法计算红外图像的最优分割阈值,作为PCNN迭代的初始阈值。以最大类间方差作为PCNN模型的收敛判据,实现红外图像自动分割以提取电力故障区域。实验表明,该算法与Otsu、K-means、传统PCNN方法相比,能够更全面、精确地提取电力故障区域,为后续故障类型识别奠定基础。