用于矿井电力系统的红外图像增强方法研究

摘要：

随着我国煤矿事业的高速发展和煤矿电力系统的日趋复杂,矿井电力系统故障的定位与预测变得更加困难,因此如何实现对矿井电力系统故障的智能诊断显得尤为重要.大多数矿井电力系统故障都与温度有着重要关系,具体体现在温度与其红外图像灰度值之间的非线性映射关系.针对矿井电力系统红外图像的对比度较差且细节不够明显的特点,提出了一种基于非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)的红外图像增强算法,并在算法模型中构造了一个非线性匹配函数.该函数能够对红外图像的边缘进行一定的增强处理,并且能够抑制噪声的干扰.实验结果表明,本文方法可以对矿井电力系统的过热故障进行智能诊断与定位,并可为用户提供复选解决方案.

关键词：NSCT、红外图像、电力系统、矿井

所属期刊栏目：37

分类号：O432.1(光学)

在线出版日期：2016-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：44-48