从给定的文件信息中，我们可以提取以下知识点：
1. 红外热像ROI提取方法：文章的核心主题是介绍一种基于灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix，GLCM）特征模拟梯度的红外热像感兴趣区域（Region of Interest，ROI）提取方法。ROI是图像处理领域的一个重要概念，指图像中感兴趣的部分，通常包含目标信息或特征，其提取对于图像分析和处理至关重要。
2. 无人机（UAV）视觉自动检查：文章指出在光伏电站中，使用无人机搭载的红外热像仪进行视觉自动检查十分重要。这能够有效地捕获高分辨率图像，并迅速检测出光伏板的缺陷区域，从而降低错误检测的风险，并减少手动操作的成本。
3. GLCM特征分析：GLCM是用于纹理分析的一种方法，能够提取图像的纹理特征。在本研究中，作者提出利用GLCM提取的纹理特征结合梯度图像的边缘特征进行图像提取。GLCM考虑图像中像素的相对关系，并使用这些关系的统计数据来建立图像的纹理模型。
4. 模拟梯度和区域填充：研究提出了一种利用梯度图像和GLCM方法计算得到的纹理特征的构造填充模型的新算法。通过模拟梯度和进行区域填充可以实现目标区域的图像提取，此方法有效地结合了图像的纹理特征与梯度图像的边缘特征。
5. 算法性能对比：文章对所提出的方法和GrabCut算法进行了性能对比。GrabCut是一种常用的图像分割算法，研究发现，作者提出的方法在平均精度和平均召回率上优于GrabCut算法，并且在Recall值、F指数和J指数方面也表现出更好的性能。
6. 优点与实现：新提出的算法具有交互标签和手动标签少的优点，这意味着在图像缺陷区域的检测上能够更好地实现，从而在光伏电站中的无人机视觉自动检查中实现更高效的缺陷检测。
7. 关键术语：文章提到了几个在图像处理领域常用的关键术语，如对比度（Contrast）、熵（Entropy）以及模拟梯度（Imitate Gradient）。这些术语描述了图像的不同特征和处理方法，对于理解和实施该提取方法至关重要。
总结而言，文章介绍了一种通过GLCM特征和模拟梯度相结合的方法提取红外热像中ROI的新技术。这种方法能够有效处理复杂光伏电站环境下图像中可能出现的干扰，并准确地识别出缺陷区域。通过与传统图像分割技术如GrabCut的比较，突显出该算法在自动化和精度方面的优势，特别是在自动检测缺陷区域并减少人工干预方面。这些知识点对于研究图像处理、机器视觉以及光伏电站监测等领域的专业人士具有重要参考价值。
