劉沛津，張香瑞，魏 平

基于融合重構(gòu)的電氣設(shè)備紅外圖像EnFCM聚類分割方法

劉沛津1，張香瑞1，魏 平2

（1. 西安建筑科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，陜西 西安 701055；2. 國家電網(wǎng)有限公司西北分部，陜西 西安 710048）

紅外圖像分割是電氣設(shè)備紅外故障診斷的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，而電氣設(shè)備的不均勻散熱、較低的對比度與多源噪聲的干擾，會導(dǎo)致目標(biāo)區(qū)域過分割，嚴(yán)重影響分割精度。對此本文提出一種基于融合重構(gòu)的EnFCM（Enhanced Fuzzy C-Means）聚類電氣設(shè)備紅外圖像分割方法。首先對梯度圖像進(jìn)行自適應(yīng)形態(tài)學(xué)重建操作，保證算法對噪聲圖像的分割能力；其次對圖像進(jìn)行顯著性檢測，將顯著圖與梯度圖融合得到重構(gòu)后的圖像，凸顯故障部位的特征，避免過分割；然后對重構(gòu)后的圖像進(jìn)行分水嶺分割獲取超像素圖像，最后對超像素圖像直方圖聚類得到分割結(jié)果。對電氣設(shè)備紅外圖像的實驗結(jié)果表明：本文算法在電氣設(shè)備紅外圖像上能準(zhǔn)確分割出故障區(qū)域，獲取其位置與輪廓，有效改善了過分割現(xiàn)象，在選取的交并比與DICE系數(shù)指標(biāo)對比中，本文方法對比選取的FRFCM、FCM、SFFCM、FCM_SICM、RSSFCA、AFCF平均提升了81%與79%；同時對噪聲有較強(qiáng)的魯棒性，在選取的分割準(zhǔn)確率指標(biāo)對比中，本文方法對比選取的FRFCM、FCM、SFFCM、FCM_SICM、RSSFCA、AFCF平均提升了73%，取得了較優(yōu)的分割效果。

紅外圖像；圖像分割；自適應(yīng)形態(tài)學(xué)重建；顯著性檢測；EnFCM

0 引言

電氣設(shè)備熱故障作為一種常見的故障類型，對其進(jìn)行及時并準(zhǔn)確地診斷，對電氣設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要的現(xiàn)實意義。紅外熱成像技術(shù)憑借其非接觸和無損傷的優(yōu)點，加之成像環(huán)境不受天氣或光照條件的限制，已成為診斷電氣設(shè)備熱故障的一項基本且有效的方法[1-7]。

為準(zhǔn)確了解設(shè)備發(fā)熱程度和定位故障點，進(jìn)一步對故障特征進(jìn)行分析與提取，必須先將設(shè)備故障區(qū)域從圖像中分割出來，其結(jié)果對后續(xù)識別準(zhǔn)確度的提高至關(guān)重要。電氣設(shè)備發(fā)生熱故障時，故障點的局部發(fā)熱溫度高于周邊正常區(qū)域，且由于電氣設(shè)備表面散熱不均勻使得紅外圖像灰度分布不均，導(dǎo)致圖像故障區(qū)域?qū)Ρ榷鹊停疫吘壞：?，因此，針對這種點擴(kuò)散類型的熱故障，故障區(qū)域分割難度更大；同時因拍攝設(shè)備內(nèi)部固有屬性限制，會導(dǎo)致獲取的紅外圖像易受高斯與椒鹽噪聲干擾，它們是造成紅外圖像質(zhì)量下降的重要因素；此外，電氣設(shè)備一般運(yùn)行于惡劣的室外環(huán)境中，且隨著自動化程度的提高，電力電子器件在控制及通信中的大量使用所產(chǎn)生的強(qiáng)高頻干擾信號對紅外圖像的傳輸也產(chǎn)生一定的影響，這些因素均將導(dǎo)致后續(xù)分割的目標(biāo)區(qū)域不準(zhǔn)確甚至分割失敗，因此電氣設(shè)備紅外圖像分割仍是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)[7]。

目前紅外圖像主流分割方法有大津法[8]與分水嶺算法[9]，其對溫差大與背景簡單的電氣設(shè)備紅外圖像具有較好的分割效果，但對比度較低或小區(qū)域故障易發(fā)生過分割。近年來基于深度學(xué)習(xí)的方法也被廣泛關(guān)注，文獻(xiàn)[10]提出了一種改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對電力設(shè)備熱故障進(jìn)行診斷，能較好地提取目標(biāo)區(qū)域。圖像分割在很多情況下可以歸結(jié)為圖像像素點的分類問題，因此針對上述電氣設(shè)備紅外圖像分割問題，基于聚類的算法被提出用于電氣設(shè)備紅外分割，然而經(jīng)典的k均值聚類算法對噪聲的相對敏感度較高，不能直接應(yīng)用于紅外圖像的分割。模糊c均值聚類（Fuzzy C-meansclustering，F(xiàn)CM）作為圖像處理的經(jīng)典算法在醫(yī)學(xué)影像、遙感對地觀察、電力設(shè)備故障診斷領(lǐng)域中得到了應(yīng)用[11-14]，傳統(tǒng)FCM算法缺乏空間信息，對噪聲的魯棒性較差，造成其分割效果不理想[15]。Krinidis和Chatzis提出了一種模糊局部信息c均值聚類算法（Fuzzy local information C-meansclustering，F(xiàn)LICM）[11]，將局部空間信息與灰度信息相結(jié)合提高了圖像分割的性能，但固定的空間距離對于不同的圖像局部信息并不是很穩(wěn)健。Gong等人利用可變的局部系數(shù)代替固定的空間距離，提出了一種能夠利用圖像中更多局部上下文信息的改進(jìn)FLICM算法（RFLICM）[12]，以增強(qiáng)其對噪聲的魯棒性。Wang等人提出了一種自適應(yīng)空間強(qiáng)度約束和隸屬度鏈接的FCM算法（FCM_SICM）[16]，通過約束條件對快速雙邊濾波獲取局部空間和強(qiáng)度信息進(jìn)行約束，在混合噪聲圖像的分割中取得了較好的結(jié)果，但若沒有先驗信息，F(xiàn)CM_SICM方法的去噪效果會變得不穩(wěn)定，且需要人工設(shè)定去噪?yún)?shù)，缺乏自適應(yīng)性。Lei等人提出了一種快速魯棒的FCM聚類分割算法（Fast and Robust Fuzzy C-Means Clustering，F(xiàn)RFCM）[17]，通過引入形態(tài)學(xué)重建與隸屬度濾波操作，在保證抗噪性與保留圖像細(xì)節(jié)的同時，算法的速度更快，但應(yīng)用在電氣設(shè)備紅外分割中，當(dāng)故障區(qū)域較小、對比度過低時易出現(xiàn)過分割現(xiàn)象，影響分割結(jié)果的準(zhǔn)確度。由此可見，目前改進(jìn)的模糊c均值紅外圖像分割算法在圖像分割穩(wěn)定性、計算快速性、混合噪聲圖像處理方面依然需要進(jìn)一步提高。

1 分割算法

本文電氣設(shè)備紅外圖像分割算法結(jié)構(gòu)如圖1所示，首先對原始紅外圖像進(jìn)行梯度與顯著性檢測，分別獲取梯度圖像與顯著圖像；然后對梯度圖像進(jìn)行自適應(yīng)形態(tài)學(xué)重建操作，保證對噪聲抑制的同時濾除無意義的梯度，避免后續(xù)過分割；其次將重建后的梯度圖像與顯著圖像進(jìn)行融合，得到重構(gòu)后的圖像，突出故障位置的輪廓；最后對融合重構(gòu)后的圖像進(jìn)行分水嶺分割以獲取超像素圖像，通過EnFCM對超像素圖像直方圖進(jìn)行聚類，并進(jìn)行隸屬度濾波得到最終分割結(jié)果。

圖1 基于融合重構(gòu)的EnFCM聚類分割方法整體框架

2 融合重構(gòu)圖像的構(gòu)建方法

2.1 自適應(yīng)形態(tài)學(xué)重建

紅外圖像在生成與傳輸?shù)倪^程中，容易產(chǎn)生噪聲，而電氣設(shè)備所處的特定環(huán)境會加劇噪聲的干擾，因此圖像分割必須考慮噪聲帶來的影響。形態(tài)學(xué)重建（Morphological Reconstruction，MR）是一種圖像濾波方法，能濾除不同類型的噪聲并保留圖像細(xì)節(jié)，利用形態(tài)學(xué)重建濾波進(jìn)行圖像的簡化，用由小到大的結(jié)構(gòu)元素對圖像逐次迭代進(jìn)行開、閉重建濾波，生成灰度特征均勻、更易于分割的圖像[18]。

圖像梯度grad包含豐富的目標(biāo)邊緣信息，對比度明顯，非常適用于分水嶺分割，定義如下：

式中：、、表示輸入圖像的Lab色彩模式的3個通道圖像；()、()和()表示對這3個通道圖像進(jìn)行垂直和水平方向的Sobel算子邊緣特征提取[19]。

形態(tài)學(xué)重建是涉及兩幅圖像和一個結(jié)構(gòu)元素的形態(tài)學(xué)變換，其中一個為標(biāo)記圖像，作為變換開始點，另一副圖像則為掩模圖像，用于約束變換過程，而結(jié)構(gòu)元素則用于定義連續(xù)性。假設(shè)為標(biāo)記圖像，為掩模圖像，為結(jié)構(gòu)元素，則關(guān)于的膨脹、腐蝕形態(tài)學(xué)重建，形態(tài)學(xué)重建開、閉運(yùn)算[20]定義如式(2)～式(5)。

R()＝(n)() (2)

R()＝(n)() (3)

R()＝R(R()) (4)

R()＝R(R()) (5)

式中：R和R分別表示形態(tài)膨脹重建與形態(tài)腐蝕重建；和表示形態(tài)學(xué)膨脹與腐蝕運(yùn)算。形態(tài)學(xué)重建對結(jié)構(gòu)元素尺度較為敏感，因為標(biāo)記圖像是由結(jié)構(gòu)元素的尺度決定的，所以形態(tài)學(xué)重建結(jié)果取決于標(biāo)記圖像和結(jié)構(gòu)元素的選擇。在傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)重建中，通常選用單一尺度結(jié)構(gòu)元素，當(dāng)其用于圖像分割時，易造成過分割與欠分割現(xiàn)象。自適應(yīng)形態(tài)學(xué)重建（Adaptive Morphological Reconstruction, AMR）算法可以較好地克服上述問題，該算法首先采用多尺度結(jié)構(gòu)元素重建圖像，然后對重建后的圖像進(jìn)行逐點極大值運(yùn)算后得到自適應(yīng)重建結(jié)果[21-22]。其定義如下：

當(dāng)電氣設(shè)備發(fā)生熱故障時，其紅外圖像一般具有較高亮度的光譜特征，且極易受到噪聲干擾，含噪圖像與經(jīng)自適應(yīng)形態(tài)學(xué)重建去噪的結(jié)果如圖2所示。利用自適應(yīng)形態(tài)學(xué)梯度重建操作不僅能夠去除部分背景，同時較好地抑制了高斯與椒鹽噪聲，對噪聲的魯棒性更強(qiáng)，避免后續(xù)因噪聲產(chǎn)生誤分割，提高圖像分割的準(zhǔn)確度。

圖2 自適應(yīng)形態(tài)學(xué)重建去噪效果。(a)含噪圖像；(b)去噪結(jié)果

經(jīng)自適應(yīng)形態(tài)學(xué)重建前后的梯度圖像如圖3所示，對比圖3(a)、(b)可知，自適應(yīng)形態(tài)學(xué)重建剔除了沒有意義的梯度，較好地保留了圖像邊緣信息，更利于后續(xù)分水嶺分割算法的標(biāo)記點選取，避免電氣設(shè)備紅外分割因故障區(qū)域不明顯與不均勻散熱產(chǎn)生過分割現(xiàn)象。

圖3 自適應(yīng)形態(tài)學(xué)重建后梯度圖像。(a)原梯度圖像；(b)重建后的梯度圖像

2.2 顯著圖像與重建圖像融合重構(gòu)

從信息論角度上看，圖像信息由冗余信息和顯著信息構(gòu)成[23]。所以可將場景圖像分為兩部分：

＝1＋2(7)

式中：1代表前景；2代表背景。

Hou等人提出的譜殘差（Spectral Residual, SR）模型的主要思想是基于圖像頻譜的log函數(shù)，得到圖像的顯著部分[23]。根據(jù)式(7)，顯著性可以表示為：

s＝1＝－2(8)

式中：s表示顯著性信息；通過圖像頻譜信息描述顯著性可表示為：

()＝()－() (9)

式中：()表示顯著信息；()表示圖像的對數(shù)振幅譜；()表示圖像的平均對數(shù)振幅譜[24]，定義為：

()＝()×() (10)

式中：()是一個×矩陣，定義為：

在求取譜殘差過程中，需計算圖像幅度()和相位信息()：

式中：表示圖像的二維離散Fourier變換；表示相位。

譜殘差能展現(xiàn)圖像中的異常區(qū)域，表示為：

式中：－1表示圖像的Fourier逆變換。

將FCM算法應(yīng)用于本文電氣設(shè)備紅外圖像分割，其分割結(jié)果如圖4所示。通過觀察分割結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當(dāng)設(shè)備發(fā)熱明顯、明暗對比度較大時，當(dāng)前的FCM算法可以得到比較滿意的結(jié)果，但當(dāng)設(shè)備發(fā)熱位置不明顯時，會發(fā)生明顯的過分割，分割效果不理想。

圖4 FCM方法分割效果。(a)定子匝間短路；(c)轉(zhuǎn)子斷條故障；(b)、(d)分割結(jié)果

為解決上述問題，本文在自適應(yīng)形態(tài)學(xué)重建后的梯度圖像中融入了視覺顯著性特征，譜殘差能夠描述一幅圖像中的顯著區(qū)域，可以用來進(jìn)行異常區(qū)域檢測。因此在式(1)的基礎(chǔ)上得到本文梯度圖像計算如下：

式中：SR()表示圖像進(jìn)行顯著性檢測得到的結(jié)果。

融入了SR前后的梯度圖像結(jié)果如圖5所示，顯然SR操作增強(qiáng)了圖像顯著性區(qū)域，進(jìn)一步提升了圖像的對比度，顯著區(qū)域具有更加清晰的輪廓，并且凸顯了梯度檢測無法獲取的特征，提高后續(xù)對低對比度圖像分割定位的準(zhǔn)確性。

圖5 融入了SR前后的梯度圖像。(a)融入SR前的梯度；(b)融入SR后的梯度

3 分水嶺分割與EnFCM聚類算法

3.1 EnFCM聚類算法

為了縮短計算時間，本文參考了EnFCM算法[25]，對圖像的灰度級進(jìn)行聚類，目標(biāo)函數(shù)為：

式中：是灰度級級數(shù)；u代表隸屬度矩陣中的數(shù)；是模糊加權(quán)指數(shù)；是形態(tài)學(xué)閉合重建后的圖像，即＝C()，其中C代表形態(tài)學(xué)閉合重建，代表原始圖像；是重建圖像的像素點；v是聚類中心；表示像素灰度級的數(shù)量；表示聚類中心個數(shù)。

利用拉格朗日乘子法，解得和v如下：

由式(16)、(17)迭代計算u和v可獲得一個穩(wěn)定的隸屬度矩陣＝[u]×，其大小表示圖像中各像素點隸屬不同聚類中心的概率，進(jìn)而可提取到更貼合運(yùn)動邊界的初始圖像分割結(jié)果[26]。

3.2 分水嶺分割

分水嶺分割算法是一種自適應(yīng)迭代閾值分割算法，以形態(tài)學(xué)梯度的極小點作為溢流的標(biāo)記點，其對微弱邊緣敏感，而且可以得到位置準(zhǔn)確的輪廓。為了避免過分割情況，在前期的自適應(yīng)形態(tài)學(xué)重建過程中，標(biāo)記點的標(biāo)記十分重要，在此基礎(chǔ)上可僅對具有不同標(biāo)記點的標(biāo)記點修筑防止溢流匯合的堤壩。

設(shè)1,2,3, …,R是圖像(,)極小區(qū)域，(M)是與極小區(qū)域M相關(guān)的聚水盆地，min與max為圖像(,)梯度的極大和極小值。假設(shè)[]表示滿足(,)＜的所有點(,)的集合，即：

[]＝{(,)|(,)＜} (18)

式中：[]是圖像(,)中位于平面(,)＝以下的點的集合，即表示第步時溢流的深度。

為了解決不斷迭代局部空間鄰域內(nèi)像素與聚類中心之間的距離帶來的較高計算復(fù)雜度問題，加入隸屬度濾波，用隸屬度濾波矩陣的空間領(lǐng)域信息來代替模糊算子，避免了大量的冗余計算，使得計算復(fù)雜度明顯降低。因此，算法在最后的隸屬度矩陣進(jìn)行了一次濾波。

本文算法具體步驟如下：

步驟1 設(shè)置聚類數(shù)＝3，模糊化參數(shù)＝2，過濾窗口大小＝3，最小誤差閾值＝10－5；

步驟2 用式(1)計算原圖像的梯度圖像grad；

步驟3 用式(13)對原圖像進(jìn)行顯著性檢測，結(jié)果為SR()；

步驟4 用式(6)對梯度圖像進(jìn)行自適應(yīng)形態(tài)學(xué)重建，結(jié)果為gradAMR；

步驟5 用式(14)將gradAMR與SR()的結(jié)果融合，得到融合重構(gòu)圖像gradF；

步驟6 使用WT對gradF進(jìn)行快速分割，得到超像素分割結(jié)果gradWT；

步驟7 計算gradWT的顏色直方圖；

步驟8 隨機(jī)初始化隸屬度矩陣(0)，并設(shè)置循環(huán)中心＝0；

步驟9 用式(16)更新聚類中心；

步驟10 用式(17)更新隸屬度矩陣(t+1)；

步驟11 如果{(T)－(t+1)}＜則停止，否則設(shè)置＝＋1并進(jìn)入步驟9；

步驟12 隸屬度矩陣￠進(jìn)行中值濾波。

4 實驗結(jié)果與分析

4.1 分割效果對比

本文實驗圖片由FLIR Systems公司生產(chǎn)的T200長波非制冷焦平面紅外熱成像儀拍攝，包括三相異步電機(jī)、變電站設(shè)備線夾與刀閘等200幅紅外圖像，其中熱成像像素為200×150，長波紅外測溫波段為7.5～13mm。實驗硬件環(huán)境為：Intel(R) Core(TM) i5-7300HQ CPU@2.50GHz；RAM為8.00GB；Windows 10系統(tǒng)；MATLAB 2018b。為了驗證本文算法的有效性，本次實驗選取了FRFCM、FCM、SFFCM（Superpixel-based Fast Fuzzy C-means Clustering）[17]、FCM_SICM、RSSFCA（Robust Self-Sparse Fuzzy Clustering）[27]與AFCF（Automatic Fuzzy Clustering Framework）[28]分割方法進(jìn)行對比。

對拍攝的電氣設(shè)備紅外圖像的分割結(jié)果如圖6～圖11所示。圖6為異步電機(jī)定子匝間短路故障紅外圖像分割結(jié)果，其中AFCF、FRFCM與SFFCM方法因?qū)Ρ榷容^低，將電機(jī)本體作為故障區(qū)域，出現(xiàn)明顯的過分割，且因噪聲干擾，無法保留圖像邊緣信息，導(dǎo)致出現(xiàn)了明顯的誤分割；FCM_SICM、FCM與RSSFCA方法則無法分割出故障區(qū)域，F(xiàn)CM因缺乏空間信息，無法抑制噪聲干擾，分割效果不理想。

圖6 定子匝間短路（含噪聲）。(a)原圖；(b)AFCF；(c)FRFCM；(d)FCM；(e)SFFCM；(f)FCM_SICM；(g)RSSFCA；(h)本文算法

Fig.6 Stator turn-to-turn short-circuit fault (Contains noise). (a) Original iamge;(b) AFCF;(c) FRFCM; (d) FCM; (e) SFFCM;(f) FCM_SICM; (g) RSSFCA; (h) proposed

圖7 轉(zhuǎn)子斷條故障（含噪聲）。(a)原圖；(b)AFCF；(c)FRFCM；(d)FCM；(e)SFFCM；(f)FCM_SICM；(g)RSSFCA；(h)本文算法

Fig.7 Fault of the rotor break (Contains noise). (a) Original iamge;(b) AFCF;(c) FRFCM; (d) FCM; (e) SFFCM; (f) FCM_SICM;(g) RSSFCA; (h) proposed

圖8 刀閘故障（含噪聲）。(a)原圖；(b)AFCF；(c)FRFCM；(d)FCM；(e)SFFCM；(f)FCM_SICM；(g)RSSFCA；(h)本文算法

圖9 線夾故障1（含噪聲）。(a)原圖；(b)AFCF；(c)FRFCM；(d)FCM；(e)SFFCM；(f)FCM_SICM；(g)RSSFCA；(h)本文算法

圖10 線夾故障2（含噪聲）。(a)原圖；(b)AFCF；(c)FRFCM；(d)FCM；(e)SFFCM；(f)FCM_SICM；(g)RSSFCA；(h)本文算法

圖11 電抗器故障（含噪聲）。(a)原圖；(b)AFCF；(c)FRFCM；(d)FCM；(e)SFFCM；(f)FCM_SICM；(g)RSSFCA；(h)本文算法

圖7為異步電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障紅外圖像分割結(jié)果，由于不均勻散熱與混合噪聲干擾，導(dǎo)致AFCF、FRFCM、SFFCM與FCM_SICM方法均將電機(jī)本體作為故障部分，出現(xiàn)了過分割現(xiàn)象，無法分割出準(zhǔn)確的發(fā)熱位置，不利于后續(xù)故障定位；FCM與RSSFCA方法則因噪聲無法分割出故障區(qū)域。

圖8為變電站刀閘故障紅外圖像分割結(jié)果，其中FRFCM與RSSFCA方法雖能分割出故障區(qū)域，但由于噪聲干擾，因故障位置的不均勻散熱，導(dǎo)致FRFCM、FCM_SICM與RSSFCA方法均無法分割出準(zhǔn)確故障部分，分割效果不理想；SFFCM與AFCF方法將因不均勻散熱引起溫度升高的部分作為故障區(qū)域，存在明顯的過分割現(xiàn)象；而FCM方法則無法分割出故障區(qū)域，又因缺乏空間信息，無法濾除噪聲。圖9和圖10為相開關(guān)側(cè)線夾，因故障位置發(fā)熱不明顯與噪聲干擾，導(dǎo)致AFCF、SFFCM、FCM_SICM、FCM與RSSFCA方法無法分割出故障區(qū)域；由于不均勻散熱與混合噪聲干擾，導(dǎo)致FRFCM方法出現(xiàn)了過分割現(xiàn)象，無法分割出準(zhǔn)確的發(fā)熱位置。

圖11為電抗器故障紅外圖像分割結(jié)果，因不均勻散熱FRFCM、FCM_SICM方法出現(xiàn)明顯的過分割，且因噪聲干擾，無法保留圖像邊緣信息；AFCF、FCM、SFFCM與RSSFCA方法由于混合噪聲的干擾，均分割失敗，分割效果不理想。

綜上，本文算法因采取自適應(yīng)形態(tài)學(xué)重建操作，具有良好的抑制噪聲的能力，有效避免了后續(xù)誤分割；同時將顯著圖像與重建后的梯度圖像進(jìn)行融合重構(gòu)，突出了熱點位置，避免了因?qū)Ρ榷冗^低與不均勻散熱引起的過分割現(xiàn)象，能準(zhǔn)確地分割出故障區(qū)域，也保留了設(shè)備的輪廓，得到故障區(qū)域在設(shè)備的相對位置，為后續(xù)進(jìn)一步定位奠定基礎(chǔ)。

4.2 定量分析

從客觀量化比較改進(jìn)方法的分割性能，本文采用圖像分割中常用的交并比（Intersection Over Union, IOU）與DICE系數(shù)（Dice Coefficient, DC）[29]作為評價指標(biāo)，定義為：

式中：為分割后的圖像像素集合；為標(biāo)準(zhǔn)圖像像素集合。IOU用來衡量分割結(jié)果準(zhǔn)確性，DICE系數(shù)用來評價分割結(jié)果的優(yōu)劣，兩個指標(biāo)的取值范圍都在[0,1]之間，越接近1說明分割效果越理想。

為了評估各方法對噪聲圖像的分割性能，引入分割準(zhǔn)確率SA[13]評估分割效果，SA表示分割結(jié)果中，得到正確劃分的像素點與圖像所有像素總和之比，定義如下：

式中：A表示分割結(jié)果中第類的像素總和；C代表原圖像中第類像素總和的理想值，SA越大，分割效果越好[30]。

表1是不同分割方法的IOU與DICE系數(shù)值，表2為不同方法的分割準(zhǔn)確率值。對比表1的數(shù)據(jù)可知， FCM、SFFCM、FCM_SICM、RSSFCA的IOU與DICE系數(shù)較小，分割精度較低；FRFCM與AFCF的IOU與DICE系數(shù)優(yōu)于選取的其他方法，分割性能更具優(yōu)勢；本文方法融入了顯著性特征，IOU與DICE系數(shù)均高于對比方法，因此本文方法的分割效果與性能更優(yōu)，分割精度有明顯改進(jìn)。由表2的數(shù)據(jù)可知，由于本文方法加入了自適應(yīng)形態(tài)學(xué)重建操作，因此SA最高，表明本文算法不僅在邊緣處正確分割率較高，對噪聲也有更好的抑制效果。

表1 不同分割方法的IOU與DICE系數(shù)值

表2 不同方法的分割準(zhǔn)確率（SA）值

5 結(jié)論

為了提高電氣設(shè)備紅外圖像的分割精度，本文提出一種基于融合重構(gòu)的EnFCM聚類電氣設(shè)備紅外圖像分割算法。算法的主要優(yōu)勢是將自適應(yīng)形態(tài)學(xué)重建引入分割算法的圖像預(yù)處理環(huán)節(jié)中，通過顯著圖與重建后的梯度圖融合構(gòu)建重構(gòu)圖像，不僅提高了算法的噪聲魯棒性，同時故障部位輪廓特征更為顯著，可有效避免因電氣設(shè)備紅外圖像對比度低與不均散熱導(dǎo)致的過分割。實驗結(jié)果表明，本文方法不僅能分割出電力設(shè)備故障區(qū)域輪廓，同時也能清晰捕捉熱故障區(qū)域在設(shè)備中的相對位置，具有實際的工程意義與應(yīng)用前景。

[1] Kim H J, Lee J H, Baek D H, et al. A study on the thermal performance of batteries using thermal imaging and infrared radiation[J]., 2017, 45: 360-365.

[2] 趙慶生, 王雨瀅, 王旭平, 等. 基于新型閾值選擇方法的變電站紅外圖像分割[J]. 光學(xué)學(xué)報, 2019, 39(8): 109-116. ZHAO Qingsheng, WANG Yuying, WANG Xuping, et al. Substation infrared image segmentation based on novel threshold selection method[J]., 2019, 39(8): 109-116.

[3] 黃志鴻, 洪峰, 黃偉. 形狀自適應(yīng)低秩表示的電力設(shè)備熱故障診斷方法研究[J]. 紅外技術(shù), 2022, 44(8): 870-874. HUANG Zhihong, HONG Feng, HUANG Wei. Shape adaptation low rank representation for thermal fault diagnosis of power equipments[J]., 2022, 44(8): 870-874.

[4] 朱惠玲, 牛哲文, 黃克燦, 等. 基于單階段目標(biāo)檢測算法的變電設(shè)備紅外圖像目標(biāo)識別及定位[J]. 電力自動化設(shè)備, 2021, 41(8): 217-224. ZHU Huiling, NIU Zhewen, HUANG Kecan, et al. Identification and location of infrared image for substation equipment based on single-stage object detection algorithm[J]., 2021, 41(8): 217-224.

[5] 陳達(dá), 何全才, 迪二鎮(zhèn), 等. 自適應(yīng)權(quán)重的偏微分分割模型在變電設(shè)備紅外圖像中的應(yīng)用[J]. 紅外技術(shù), 2022, 44(2): 179-188. CHEN Da, HE Quancai, DI Erzhen, et al. Application of partial differential segmentation model with adaptive weight in infrared image of substation equipment[J]., 2022, 44(2): 179-188.

[6] 郭鋒, 鄭雷, 葛黃徐, 等. 基于相似度閾值模糊聚類的紅外區(qū)域提取方法[J]. 紅外技術(shù), 2022, 44(8): 863-869. GUO Feng, ZHEN Lei, GE Huangxu, et al. Infrared image segmentation method based on fuzzy clustering with similarity thresholding[J]., 2022, 44(8): 863-869.

[7] 王曉飛, 胡凡奎, 黃碩. 基于分布信息直覺模糊c均值聚類的紅外圖像分割算法[J].通信學(xué)報, 2020, 41(5): 120-129. WANG Xiaofei, HU Fankui, HUANG Shuo. Infrared image segmentation algorithm based on distribution information intuitionistic fuzzy c-means clustering[J]., 2020, 41(5): 120-129.

[8] 邢致愷, 賈鶴, 宋文龍. 基于萊維飛行樽海鞘群優(yōu)化算法的多閾值圖像分割[J]. 自動化學(xué)報, 2021, 47(2): 363-377. XING Zhikai, JIA He, SONG Wenlong. Levy flight trajectory-based salpswarm algorithm for multilevel thresholding image segmentation[J]., 2021, 47(2): 363-377.

[9] 李云紅, 張秋銘, 周小計, 等. 基于形態(tài)學(xué)及區(qū)域合并的分水嶺圖像分割算法[J]. 計算機(jī)工程與應(yīng)用, 2020, 56(2): 190-195. LI Yunhong, ZHANG Qiuming, ZHOU Xiaoji, et al. Watershed image segmentation algorithm based on morphology and region merging[J]., 2020, 56(2): 190-195.

[10] 周可慧, 廖志偉, 肖異瑤, 等. 基于改進(jìn)CNN的電力設(shè)備紅外圖像分類模型構(gòu)建研究[J]. 紅外技術(shù), 2019, 41(11): 1033-1038. ZHOU Kehui, LIAO Zhiwei, XIAO Yiyao, et al. Construction of infrared image classification model for power equipment based on improved CNN[J]., 2019, 41(11): 1033-1038.

[11] Krinidis S, Chatzis V. A Robust fuzzy local information c-means clustering algorithm[J]., 2010, 19(5): 1328-1337.

[12] GONG M G, ZHOU Z Q, MA J J. Change detection in synthetic aperture radar images based on image fusion and fuzzy clustering[J]., 2012, 21(4): 2141-2151.

[13] 王小鵬, 張永芳, 王偉, 等. 基于自適應(yīng)濾波的快速廣義模糊C均值聚類圖像分割[J]. 模式識別與人工智能, 2018, 31(11): 1040-1046. WANG Xiaopeng, ZHANG Yongfang, WANG Wei, et al. Image segmentation using fast generalized fuzzy c-means clustering based on adaptive filtering[J]., 2018, 31(11): 1040-1046.

[14] 李昌興, 張曉璐, 雷柳. 基于粒子群優(yōu)化非局部模糊聚類圖像分割算法[J]. 光電子·激光, 2019, 30(7): 759-767. LI Changxing, ZHANG Xiaolu, LEI Liu. Non-local fuzzy clustering image segmentation algorithm based on particle swarm optimization[J]., 2019, 30(7): 759-767.

[15] 火忠彩. 基于改進(jìn)FCM的圖像分割算法研究[D]. 蘭州: 蘭州交通大學(xué), 2019. HUO Zhongcai. Research of Image Segmentation Algorithm Based on Improved FCM[D].Lanzhou: Lanzhou Jiaotong University, 2019.

[16] WANG Qingsheng, WANG Xiaopeng, FANG Chao, et al. Robust fuzzy c-means clustering algorithm with adaptive spatial & intensity constraint and membership linking for noise image segmentation[J]., 2020, 92: 106318.

[17] LEI Tao, JIA Xiaohong, ZHANG Yanning, et al. Significantly fast and robust fuzzy c-means clustering algorithm based on morphological reconstruction and membership filtering[J]., 2018, 26(5): 3027-3041.

[18] 劉劍秋, 阮秋琦. 形態(tài)學(xué)重建濾波器的研究與應(yīng)用[J]. 通信學(xué)報, 2002(1): 116-121. LIU Jianqiu, RUAN Qiuqi. The research and application of morphological filter by reconstruction[J]., 2002(1): 116-121.

[19] 袁芊芊, 鄧洪敏, 王曉航. 基于超像素快速模糊C均值聚類與支持向量機(jī)的柑橘病蟲害區(qū)域分割[J]. 計算機(jī)應(yīng)用, 2021, 41(2): 563-570. YUAN Qianqian, DENG Hongmin, WANG Xiaohang. Citrus disease and insect pest area segmentation based on superpixel fast fuzzy C -means clustering and support vector machine[J]., 2021, 41(2): 563-570.

[20] 劉岳, 王小鵬, 王金全, 等. 基于形態(tài)學(xué)重建和梯度分層修正的分水嶺腦腫瘤分割[J]. 計算機(jī)應(yīng)用研究, 2015, 32(8): 2487-2491. LIU Yue, WANG Xiaopeng, WANG Jinquan, et al. Watershed algorithm for brain tumor segmentation based on morphological reconstruction and gradient layered modification[J]., 2015, 32(8): 2487-2491.

[21] 王小鵬, 李新娜, 楊文婷. 自適應(yīng)形態(tài)學(xué)重建的遙感圖像道路提取[J]. 測繪科學(xué), 2022, 47(5): 83-90. WANG Xiaopeng, LI Xinna, YANG Wenting. Road extraction from remote sensing image based on adaptive morphological reconstruction[J]., 2022, 47(5): 83-90.

[22] LEI Tao, JIA Xiaohong, LIU Tongliang, et al. Adaptive morphological reconstruction for seeded image segmentation[J]., 2019, 28(11): 5510-5523．

[23] 陳霄, 沈洪健, 李菲, 等. 基于譜殘差與筆畫寬度變換的顯著性文本檢測方法[J]. 吉林大學(xué)學(xué)報: 理學(xué)版, 2017, 55(6): 1528-1532. CHEN Xiao, SHEN Hongjian, LI Fei, et al. Salient text detection method based on spectral residual and stroke width transform[J].: Science Edition, 2017, 55(6): 1528-1532.

[24] 沈洪健. 基于農(nóng)用車輛牌照特征識別系統(tǒng)研究[D]. 長春: 吉林農(nóng)業(yè)大學(xué), 2020. SHEN Hongjian. Research on the Feature Recognition System of Agricultural Vehicle License Plates[D]. Changchun: Jilin Agricultural University, 2020.

[25] 羅其俊, 曹志芬, 牛國臣. 基于加強(qiáng)模糊聚類的航空行李圖像超像素分割[J]. 航空學(xué)報, 2020, 41(S2): 205-212. LUO Qijun, CAO Zhifen, NIU Guochen. Super-pixel segmentation of air baggage image based on enhanced fuzzy clustering[J]., 2020, 41(S2): 205-212.

[26] 張聰炫, 裴劉繼, 陳震, 等. FRFCM聚類與深度優(yōu)化的RGBD場景流計算[J]. 電子學(xué)報, 2020, 48(7): 1380-1386. ZHANG Congxuan, PEI Liuji, CHEN Zhen, et al. RGBD scene flow estimation based on FRFCM clustering and depth optimization[J]., 2020, 48(7): 1380-1386.

[27] JIA Xiaohong, LEI Tao, DU Xiaogang, et al. Robust self-sparse fuzzy clustering for image segmentation[J]., 2020, 9: 146182-146195.

[28] LEI Tao, LIU Peng, JIA Xiaohong, et al. Automatic fuzzy clustering framework for image segmentation[J]., 2020, 9(28) :2078-2092.

[29] LI Chunming, HUANG Rui, DING Zhaohua, et al. A level set method for image segmentation in the presence of intensity inhomogeneities with application to MRI[J]., 2011, 20(7): 2007-2016.

[30] 宋小鵬, 李國熊, 張權(quán), 等. 結(jié)合局部和非局部信息的FCM圖像分割算法[J]. 火力與指揮控制, 2020, 45(10): 28-33. SONG Xiaopeng, LI Guoxiong, ZHANG Quan, et al.An FCM algorithm incorporating with local and non-local information for image segmentation[J]., 2020, 45(10): 28-33.

EnFCM Clustering Segmentation Method for Infrared Image of Electrical Equipments Based on Fusion Reconstruction

LIU Peijin1，ZHANG Xiangrui1，WEI Ping2

(1. Mechanical and Electrical Engineering, Xi'an University of Architecture and Technology, Xi'an 710055, China;2. Northwest Branch of State Grid Corporation of China, Xi'an 710048, China)

Infrared image segmentation plays a pivotal role in diagnosing faults in electrical equipment using infrared imagery. However, uneven heat dissipation, lower contrast, and interference from multiple sources of noise in electrical equipment can lead to over-segmentation of the target region, seriously affecting segmentation accuracy. In this study, we propose an Enhanced Fuzzy C-Means (EnFCM) clustering method based on fusion reconstruction for infrared image segmentation of electrical equipment. First, the gradient image was subjected to an adaptive morphological reconstruction operation to ensure the segmentation ability of the algorithm on noisy images; second, the image was tested for saliency, and the reconstructed image was obtained by fusing the saliency map with the gradient map to highlight the features of the fault site and avoid over-segmentation; then, watershed segmentation was performed on the reconstructed image to obtain the super-pixel image; finally, the histogram clustering of the super-pixel image was obtained by segmentation. The experimental results on the infrared image of electrical equipment show that the algorithm in this paper can accurately segment the fault area on it, obtain its location and contour, and effectively improve the phenomenon of over-segmentation and in the comparison of the selected intersection and concatenation ratio and DICE coefficient indexes, this paper's method improves 81% and 79% on average compared to selected FRFCM, FCM, SFFCM, FCM_SICM, RSSFCA, and AFCF; meanwhile, it is extremely robust to noise, and in the comparison of selected segmentation accuracy indexes, this paper's method achieves segmentation results that are on average 73% superior compared to selected FRFCM, FCM, SFFCM, FCM_SICM, RSSFCA, and AFCF, thus, superior segmentation results were achieved.

infrared image, image segmentation, adaptive morphological reconstruction, saliency detection, EnFCM

TM507；TP391.4

A

1001-8891(2024)03-0295-10

2022-12-29；

2023-03-09.

劉沛津（1971-），女，博士，副教授，主要從事電力電子及電氣故障診斷等方面的研究。E-mail：liuxpj@163.com。

張香瑞（1996-），男，碩士，主要從事紅外圖像處理和電氣故障診斷方面的研究。E-mail：1078741460@qq.com。

國家自然科學(xué)基金（61903291）；陜西省重點研發(fā)計劃（2022GY-134）。