基于超像素混合合并方法的铜电解槽红外图像功能区域分割

铜电解槽面红外图像由多类功能区域构成,综合各区域温度特征可有效评估电解状态。但各区域灰度分布复杂,区域间边界模糊,导致功能区域难以分割。为了提高功能区域分割的准确性和鲁棒性,提出超像素混合合并方法。首先,针对小尺度空间,使用区域临界图法,并提出基于灰度空间相关性的合并停止条件,避免过拟合。随后,针对大尺度空间,提取超像素纹理特征进行多类别支持向量机(SVM)训练,完成区域分类。研究结果表明:本文所提方法可以有效分割电解槽红外图像中的功能区域,与活动轮廓方法、Otsu方法相比,在区域完整性方面表现更优。