摘要
本申请涉及一种基于Retinex理论和小波变换的电缆隧道的灾病智能诊断方法。所述方法包括:获取电缆隧道的灰度图像;从灰度图像中分离出不同尺度的光照分量和反射分量,并根据光照分量和反射分量得到照射图像;对照射图像的结构和纹理进行分解,得到反射图像;对反射图像进行半小波变换,获得增强后的反射图像;根据增强后的反射图像,构建特征数据集;将特征数据集输入至灾病智能诊断模型,得到电缆隧道的灾病智能诊断结果。采用本方法能够提高电缆隧道灾病检测的准确率。
技术关键词
电缆隧道
Retinex理论
智能诊断模型
图像
智能诊断方法
光照
混合神经网络模型
智能诊断装置
配置网络
数据
计算机程序产品
纹理
处理器
诊断模块
校正模块
色彩
频率
计算机设备
可读存储介质
多尺度
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对象识别系统
静脉
融合人脸
深度神经网络模型
分布特征
绒毛
图像分析方法
决策树模型
水肿
特征提取模块
地面控制点
航空测绘技术
地形测绘方法
特征描述符
三元组损失函数