【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力图像处理，具体涉及一种基于注意力机制的电力图像去噪方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、在电力系统的监测与维护中，电力图像在保障电力安全与设备运行方面发挥着至关重要的作用。然而，图像通常会受到各种噪声的干扰，例如光照变化、传感器噪声或环境因素等，导致图像质量下降，影响对设备状态的判断和后续的处理与分析。
3、然而，传统的去噪方法，虽然在一定程度上能够降低图像中的噪声，但这些方法主要侧重于局部特征的处理，存在诸多局限性。均值滤波通过计算图像中每个像素周围邻域像素的平均值来去除噪声。然而，由于均值滤波对所有像素赋予相同的权重，在处理图像中的边缘和细节时，会使这些重要特征模糊。电力图像中，许多关键的信息通常位于图像的边缘区域。均值滤波可能会导致这些细节的丢失，从而影响对设备状态的准确判断。中值滤波则通过替换每个像素的值为其邻域像素值的中位数来去除噪声。该方法在处理椒盐噪声时表现良好，能够有效保留边缘信息，避免均值滤波带来的模糊问题...
【技术保护点】
1.一种基于注意力机制的电力图像去噪方法，其特征是，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于注意力机制的电力图像去噪方法，其特征是，所述预处理过程包括尺寸调整和归一化处理。
3.如权利要求1所述的一种基于注意力机制的电力图像去噪方法，其特征是，所述预处理过程还包括数据增广，所述数据增广的方式包括以下的若干：
4.如权利要求1所述的一种基于注意力机制的电力图像去噪方法，其特征是，所述特征提取模块包括第一卷积层和多个膨胀卷积层，所述第一卷积层用于进行初步特征提取，并在输入图像周围添加1像素的零填充，以保持特征图的空间大小；
...【技术特征摘要】
1.一种基于注意力机制的电力图像去噪方法，其特征是，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于注意力机制的电力图像去噪方法，其特征是，所述预处理过程包括尺寸调整和归一化处理。
3.如权利要求1所述的一种基于注意力机制的电力图像去噪方法，其特征是，所述预处理过程还包括数据增广，所述数据增广的方式包括以下的若干：
4.如权利要求1所述的一种基于注意力机制的电力图像去噪方法，其特征是，所述特征提取模块包括第一卷积层和多个膨胀卷积层，所述第一卷积层用于进行初步特征提取，并在输入图像周围添加1像素的零填充，以保持特征图的空间大小；
5.如权利要求4所述的一种基于注意力机制的电力图像去噪方法，其特征是，每个卷积层的后面都跟随一个批量归一化层和一个relu激活层。
6.如权利要求1所述的一种基于注意力机制的电力图像去噪方法，其特征是，所述注意力机制模块包括两个卷积层和一个sigmoid激活函数，第一个卷积层用于将特征通道压缩到原始大小的1/8，以减少特征图的维度，第二个卷积层将压缩后的特征映射回原始通道数，以确保信息的保留...
【专利技术属性】
技术研发人员：李程启，李娜，张振军，王围围，王亚楠，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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