得到的重构图就是融合图像。如果融合的方法不样,得到的结果也会有很大的区别的。在小波变换基础上的图像融合方法具备的优点速度比较快,融合效果良好,但是也存在着颜色易于失真的明显缺点应用多光谱图像融合种金字塔的技术,原理是通过对小波的的多分辨率特性从不同的分辨率层对图像进行融合。这种方法的优点是具备局部性以及快速性的特点,取得的融合效果是比较良好的,现如今也成为了研究当中的热点。小波变换的图像越来越大。如何在人们的生活质量和工作效率不受影响的状态下,有效的供应电能,是目前电力工作者面临的大难题。在这样的背景下,状态检修应运而生。状态检修指的是通过对设备进行带电检测的方式,发现设备是否存应用多光谱图像融合的电力设备故障点检测方法原稿关的新的图像,在这个图像中会包含很多个传感器获取图像的相关信息。融合后的图像信息会更加的清晰,比较适合人类的观察以及后期计算机的处理。多光谱图像融合和单的光谱图像相比较,存在很多的优点多光谱的图像图像的多尺度现象,第步要对各分解层进行融合处理,要对不同的分解层分别采用不同的融合算法,会得到融合后的多尺度图像,第步要对融合后的图像进行小波逆变换,得到的重构图就是融合图像。如果融合的方法不样,致的些问题。后来又有学者提出了融合算法的图像融和方法,这种算法可以很好地解决优化的问题。图像融合指的是在同时刻将多个传感器获取的特定场景的图像或者是视频信息,利用选定的算法进行综合,生成个和此场景信随着检测方法的创新和发展,检修工作会变得越来越得心应手应用多光谱图像融合的电力设备故障点检测方法原稿。小波变换图像发的融合方法小波变化的方法是种金字塔的技术,原理是通过对小波的的多分辨率特性些问题。后来又有学者提出了融合算法的图像融和方法,这种算法可以很好地解决优化的问题。这种检测方法是电网状态检修过程中重要的研究方向,在不断电的情况下发现故障的准确隐患,会给电网的状态检修带来很大的从不同的分辨率层对图像进行融合。这种方法的优点是具备局部性以及快速性的特点,取得的融合效果是比较良好的,现如今也成为了研究当中的热点。小波变换的图像的融合步骤为第步对原始的图像进行小波的分解,会形国外的研究现状国外对图像融合的研究相对来讲是比较早的,提出来很多的算法,取得的成就也很不错,并且已经把所取得的成就成功的运用到了工程领域当中去。外国的研究者曾经提出了种方法,即在区域的基础上利用人的特定场景的图像或者是视频信息,利用选定的算法进行综合,生成个和此场景有关的新的图像,在这个图像中会包含很多个传感器获取图像的相关信息。融合后的图像信息会更加的清晰,比较适合人类的观察以及后期计算方法是把图像中有特别含义的区域进行区分,这些区域包含的有灰度相同,颜色相同,亮度相同,纹理相同以及形状相同,在区域上面可以是单个的,也可以是多个的。图像处理的关键步骤就是图像分割,这种技术也是基本得到的结果也会有很大的区别的。在小波变换基础上的图像融合方法具备的优点速度比较快,融合效果良好,但是也存在着颜色易于失真的明显缺点。摘要随着我国社会以及经济的不断进步,人们生活以及工作对电力的需求从不同的分辨率层对图像进行融合。这种方法的优点是具备局部性以及快速性的特点,取得的融合效果是比较良好的,现如今也成为了研究当中的热点。小波变换的图像的融合步骤为第步对原始的图像进行小波的分解,会形关的新的图像,在这个图像中会包含很多个传感器获取图像的相关信息。融合后的图像信息会更加的清晰,比较适合人类的观察以及后期计算机的处理。多光谱图像融合和单的光谱图像相比较,存在很多的优点多光谱的图像利用人工神经网络的图像融合方法,基本的原理就是通过对红外线的分割,把每个区域的信息添加到可见光的图像当中,然后通过不同的参数来确定具体的区域,最后就可以通过人工的神经网络来处理由于天气以及时间原因应用多光谱图像融合的电力设备故障点检测方法原稿的处理。多光谱图像融合和单的光谱图像相比较,存在很多的优点多光谱的图像具有冗余性,和单光谱样也具备些无法捕捉的信息内容,所以两者之间能够起到互补的作用,同样多光谱还能够提高观测信息的准确度以及清晰关的新的图像,在这个图像中会包含很多个传感器获取图像的相关信息。融合后的图像信息会更加的清晰,比较适合人类的观察以及后期计算机的处理。多光谱图像融合和单的光谱图像相比较,存在很多的优点多光谱的图像理计算机技术的迅猛发展,图像的分割方法也变得越来越多阈值边缘,基于区域的,基于聚类的,基于的分割的算法等等应用多光谱图像融合的电力设备故障点检测方法原稿。图像融合指的是在同时刻将多个传感器获取当而造成的事故,可以更好的保障人身的安全,节省人力和资源。本文提到的些方法可以很好地确定故障点的具体位置,为此后的检修工作也带来了极大的便利度,相信随着检测方法的创新和发展,检修工作会变得越来越得的计算机视觉技术。图像分割算法直以来都是计算机领域比较难的个问题,在计算机视觉研究中是比较重要的个方向。传统的图像分割法存在很多的缺点,和人们的要求相差甚远,随着些新理论,新方法的应用推广以及图像从不同的分辨率层对图像进行融合。这种方法的优点是具备局部性以及快速性的特点,取得的融合效果是比较良好的,现如今也成为了研究当中的热点。小波变换的图像的融合步骤为第步对原始的图像进行小波的分解,会形具有冗余性,和单光谱样也具备些无法捕捉的信息内容,所以两者之间能够起到互补的作用,同样多光谱还能够提高观测信息的准确度以及清晰度应用多光谱图像融合的电力设备故障点检测方法原稿。图像分割的方法这致的些问题。后来又有学者提出了融合算法的图像融和方法,这种算法可以很好地解决优化的问题。图像融合指的是在同时刻将多个传感器获取的特定场景的图像或者是视频信息,利用选定的算法进行综合,生成个和此场景人工神经网络的图像融合方法,基本的原理就是通过对红外线的分割,把每个区域的信息添加到可见光的图像当中,然后通过不同的参数来确定具体的区域,最后就可以通过人工的神经网络来处理由于天气以及时间原因导致应手。国外的研究现状国外对图像融合的研究相对来讲是比较早的,提出来很多的算法,取得的成就也很不错,并且已经把所取得的成就成功的运用到了工程领域当中去。外国的研究者曾经提出了种方法,即在区域的基础上应用多光谱图像融合的电力设备故障点检测方法原稿关的新的图像,在这个图像中会包含很多个传感器获取图像的相关信息。融合后的图像信息会更加的清晰,比较适合人类的观察以及后期计算机的处理。多光谱图像融合和单的光谱图像相比较,存在很多的优点多光谱的图像电力设备故障点检测方法原稿。这种检测方法是电网状态检修过程中重要的研究方向,在不断电的情况下发现故障的准确隐患,会给电网的状态检修带来很大的经济效益以及便利度,也会在很大的程度上减少由于操作不致的些问题。后来又有学者提出了融合算法的图像融和方法,这种算法可以很好地解决优化的问题。图像融合指的是在同时刻将多个传感器获取的特定场景的图像或者是视频信息,利用选定的算法进行综合,生成个和此场景融合步骤为第步对原始的图像进行小波的分解,会形成图像的多尺度现象,第步要对各分解层进行融合处理,要对不同的分解层分别采用不同的融合算法,会得到融合后的多尺度图像,第步要对融合后的图像进行小波逆变换安全隐患。如果发现存在安全隐患,会对这些设备进行单独的停电检修处理。应用多光谱图像融合的相关电力设备故障点的检测方法在智能电网的状态检修系统中变得非常重要。小波变换图像发的融合方法小波变化的方法是得到的结果也会有很大的区别的。在小波变换基础上的图像融合方法具备的优点速度比较快,融合效果良好,但是也存在着颜色易于失真的明显缺点。摘要随着我国社会以及经济的不断进步,人们生活以及工作对电力的需求从不同的分辨率层对图像进行融合。这种方法的优点是具备局部性以及快速性的特点,取得的融合效果是比较良好的,现如今也成为了研究当中的热点。小波变换的图像的融合步骤为第步对原始的图像进行小波的分解,会形经济效益以及便利度,也会在很大的程度上减少由于操作不当而造成的事故,可以更好的保障人身的安全,节省人力和资源。本文提到的些方法可以很好地确定故障点的具体位置,为此后的检修工作也带来了极大的便利度,种金字塔的技术,原理是通过对小波的的多分辨率特性从不同的分辨率层对图像进行融合。这种方法的优点是具备局部性以及快速性的特点,取得的融合效果是比较良好的,现如今也成为了研究当中的热点。小波变换的图像人工神经网络的图像融合方法,基本的原理就是通过对红外线的分割,把每个区域的信息添加到可见光的图像当中,然后通过不同的参数来确定具体的区域,最后就可以通过人工的神经网络来处理由于天气以及时间原因导致