在基于传统图像分割法的红外图像目标检测中,当背景颜色和被检测物体颜色相近时,往往难以有效地识别红外图像中的被检测物。所以为了进一步提高绝缘套管在红外图像中的识别精度,文中提出一种基于绝缘套管伞裙纹理特征的目标检测方法。首先为增强图像纹理特性,将双边滤波代替传统高斯-拉普拉斯算子中的高斯卷积滤波,通过双边-拉普拉斯进行图像滤波和增强。之后针对高压绝缘套管外层伞裙的特殊纹理,建立反映伞裙周期性分布的描述子,并通过图像扫描法进行粗识别。最终基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法,建立其超参数求解方法,实现离群点剔除和特征聚类,完成高压绝缘套管的精细分割。通过实验对比其他绝缘套管红外图像的识别算法,文中算法可以有效地精细分割出绝缘套管主体,克服其他图像分割方法的不足。并在数据集上识别率达到85%以上。
