基于结构森林边缘检测和Hough变换的海天线检测

海天线是海面环境图像所具有的重要特征之一,海天线的检测对划分海空、海界区域以及目标检测有重要作用.提出了一种结合结构森林快速边缘检测和概率Hough变换的海天线检测方法.首先通过高斯低通滤波来减小海面浪纹、光照反射等局部纹理影响,然后使用已完成训练的结构化随机森林为每个像素贴上边缘标签——二值化,最后通过Hough变换原理拟合海天线.实验结果表明,该方法可以较好地忽略局部干扰边缘,强化边界提取,对复杂海天背景下的海天线检测具备鲁棒性和高准确性.

基于红外可见光图像配准的电力设备分割算法

电力设备故障会导致变电站大范围停电,造成巨大损失。根据电力设备运行时会发热的特点,提出一种基于红外可见光图像配准的电力设备分割方法,便于进行故障检测。该方法首先利用结构化随机森林对电力设备的红外和可见光图像进行边缘检测,构建可见光边缘图像的多尺度高斯金字塔,然后结合归一化互信息对红外和可见光图像进行配准,对红外图像进行Otsu阈值分割,结合配准结果分割出可见光图像中的电力设备。实验结果表明,该算法能精确地实现配准及分割,具有一定实用性。