一种变电站绝缘子红外图像纹理细化方法及系统

本发明公开了一种变电站绝缘子红外图像纹理细化方法，包括：变电站绝缘子红外图像作为初始输入，构建状态转移概率矩阵，利用状态转移概率矩阵对变电站绝缘子红外图像进行状态转移，使得原始纹理信息逐步丧失，最终达到均匀分布的噪声状态；将实时的噪声图像xt以及时间步t输入深度神经网络得到预测的反向转移概率，利用预测的反向转移概率对噪声图像xt中各个像素进行调整，从而得到去噪的图像；得到的去噪的图像作为当前时间步的图像采样得到上一时间步的图像，逐步恢复原图像；本发明的优点在于：能够模拟红外图像的常见噪声，确保图像在扩散过程中逐步失去原始结构信息，为后续的去噪和纹理恢复提供优化目标，训练结果较为精准。