基于模糊集和k-means算法的变压器红外图像分割

针对k-means算法的k值选定和复杂背景下红外图像误分割问题,提出了一种结合模糊集理论和k-means算法的改进方法。该方法根据灰度级直方图估计k值,在获得k值的基础上,利用直方图均衡化和模糊集理论进行图像增强,然后通过k-means算法结合数学形态学的开运算,再进行图像分割。实验结果表明,该方法获得了更为准确的聚类结果,同时实验对比发现该方法相较其它方法分割效果更好,又兼顾了快速性和变压器温度细节表现能力。