10.3969/j.issn.1673-9957.2017.23.002
基于Lab和YUV颜色空间的污油图像分割研究
传统的油田人工巡检方式往往效率很低,因此本文提出利用多旋翼无人机进行管线巡检,并且对管线所在区域进行拍摄,将获得的原始污油彩色图像分别转换到颜色空间和YUV颜色空间,然后分别对Lab颜色空间进行Otus阈值分割,对YUV颜色空间进行Renyi熵分割,最后将两种分割方法得到的图像进行合并、滤波,以得到最终的分割图像.结果表明该方法能够有效地进行管线巡检,并且能过发现该区域中存在的污油.
油田管线巡检、图像处理、颜色空间、阈值分割
TP273(自动化技术及设备)
黑龙江省研究生教育创新工程资助项目JGXM_HLJ_2016014
2017-11-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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