【摘 要】
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红外热图像目标区域(Region of Interest,ROI)提取对故障检测、目标跟踪等有着重要意义.为解决红外热图像干扰多、需人工标记及准确率低等问题,提出一种基于多模态特征图融合
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61463035);中国博士后科学基金资助项目(2016M592117);江西省科技厅科学基金资助面上项目(20161BAB202045);江西省博士后科研择优资助项目(2016KY01);江西省科技厅杰出青年基金项目(2018ACB21038)~~
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红外热图像目标区域(Region of Interest,ROI)提取对故障检测、目标跟踪等有着重要意义.为解决红外热图像干扰多、需人工标记及准确率低等问题,提出一种基于多模态特征图融合的红外热图像ROI提取算法.通过对比度、熵及梯度特征构建多模态特征图并进行区域填充,实现ROI提取.将新算法应用于实际采集的光伏太阳能板图像中.结果表明,新算法具有平均查准率高(93.0553%)、平均查全率高(90.2841%)、F1指数和J指数均优于图割法,人工标记少等优点,可有效用于红外热图像ROI提取.
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