序列图像中运动目标的检测

提出一种新的自适应目标图像分割，它适用于复杂环境下的运动图像跟踪，该算法利用序列连续图像的帧间相关性和差异性检测目标，用直方图滤波法分割目标，根据目标的运动牧场生在相邻帧中确认目标，并尽可能抑制背景噪声的干扰，与某些常规算法不同的是，瓣方法充分考虑了目标－背景条件，帧间相关性和差异性，目标检测及撮算法分三步：运动能量检测，直方图滤波及快速定位。本文给出了在可见了光图像序列上的实验结果。     

基于二维相关性的图像分割及快速递推算法

基于二维直方图提出了二维相关性的阈值分割算法。首先,通过邻域平均得到原始图像的平滑图像,由原始图像和平滑图像构造二维直方图,然后根据相关性最大准则选择最佳的二维阈值向量。由于该方法同时考虑了图像像素的灰度信息及其空间邻域信息,与一维阈值相比能得到更好的分割效果。同时为降低二维阈值算法的复杂性,提出了快速递推算法。该算法将二维相关性的计算写成递推形式,减少了大量的重复计算,使得算法的复杂性从O(L4)降低到O(L2),计算时间大为减少,有利于该算法的实时应用。     

基于线阵CCD图像纹理特征的铁路货车货物分割算法研究

利用线阵CCD摄像头采集到的货车货物装载图像,提出一种经过改进的货车货物分割方法。首先,利用优化后的多尺度Retinex(MSR)算法对图像进行增强预处理,然后使用自适应单通道种子选取算法(APSS)获得图像中灰度Gabor纹理特征分布中心点的初始值,并用K-Means算法进行图像兴趣区域的分割,在此基础上利用邻域特征对图像中的兴趣区域进行重新合并,得到最终的分割结果。实验表明,该方法能提高图像中不同区域的分割精度,有较强的抗噪性,还减少了图像分割中的迭代次数,降低了计算复杂度,可以广泛应用到自然环境中车辆图像的分割。在基于线阵CCD铁路货运安全监控系统中货物检查的实际应用中,该方法的货物分割错误率较低,保证了检测系统的问题识别准确率。     

基于数学形态学的遥感图像道路提取

从遥感影像上提取道路信息是一个重要的研究方向。首先读入遥感图像并对其进行增强处理;然后通过直方图均衡化选择合理的分割阈值,得到二值化图像;最后,基于数学形态学方法进行道路识别提取。利用ENVI+IDL,以高分辨率遥感图像IKONOS为数据源来验证方法的有效性。实验结果表明,该方法能够很好的提取遥感图像中的道路。     

基于灰度期望值和二值化高精度图像处理算法

在系统地分析高精度图像处理的分割算法的基础上,对现有的图像二值化算法进行了改进,提出了一种基干灰度期望值和二值化的高精度图像处理算法,该算法的处理效果和自适应性明显优干原算法,并且对于灰度分布范围比较大的图像可以比前者在局部区域上保留更多的细节信息.实验证明该算法可以得到比较满意的处理效果.     

视频监控铁路限界内逗留物体的检测方法

根据逗留物体运动的特点,对传统的混合高斯背景图像建模方法进行改进,通过自适应混合高斯背景图像模型将作为前景图像的逗留物体从背景图像中提取出来;再用形态学滤波法消除逗留物体图像因阈值分割产生的意外噪声,然后采用颜色直方图匹配的算法实现对逗留物体的跟踪;当逗留物体在监测区内的累积停留时间超过预设的时间后启动报警.实验结果表明:该方法可以很好地适应监测范围内目标物体缓慢移动或静止的场景,能够快速、准确地对逗留物体进行检测、跟踪和报警.     

基于灰度对比图与最大熵的钢轨图像分割

针对CCD相机采集的钢轨表面图像灰度不均、过度曝光、噪声过大等导致的一维最大熵法无法准确分割缺陷的问题,提出一种将灰度对比图和形态学重构相结合,再用最大熵法进行分割的图像分割算法。首先求得钢轨图像的灰度对比图,接着将灰度对比图经过形态学开-闭重构获得钢轨背景图像,然后将背景图像与灰度对比图相减,得到包含缺陷的差分图,最后将差分图用最大熵法进行分割。实验表明,提出的灰度対比图法能够很好地缓解光照不均,过度曝光对检测带来的影响,形态学开-闭重构不仅能够获得所需的背景模型还能抑制一定的噪声,该算法简单、有效、鲁棒性较高,分割精度可以达到90%。     

基于色彩矩的无监督多分辨率图像分割

无监督的图像分割被广泛的应用于各种不同的条件下，包括数字相机的图像增强，目标识别，基于内容的图像检索和三维图像分析。本文提出了一种新的多分辨图像分割方法，与其他基于颜色的全局优化分割方法比较，该方法基于人的视觉系统原理，能够将感兴趣的物体从背景中分割出来，同时图像分割是一个多分辨率的分割过程，首先算法在整幅图像中搜索代表物体的特征块，然后利用特征块的色彩矩特征对所有图像块进行聚类，最后对属于物体类的图像块进行高分辨率的分类，直到块中的每一个像素点被区分为背景或物体，实验结果表明，与传统方法相比，本文算法能够在较短的时间内，取得较好的分割效果。     

一种新的基于区域的图像相似性计算

为克服基于内容的图像检索(CBIR)技术中低层视觉特征无法准确地描述高层语义的问题,近年来提出的基于区域的图像检索(RBIR)技术是一种行之有效的方法。在基于区域的图像检索中,图像之间的相似性度量是影响检索结果的关键技术之一。本文提出一种新的基于区域的图像相似性的计算方法,该方法首先对图像进行区域分割,然后采用有别于传统距离度量的非线性高斯距离度量方法来计算区域对之间的相似性,实验表明该距离度量具有更好的度量性能。为了更好地接近于人对图像的理解,减小语义鸿沟,本文提出应用模糊集合理论表达区域对之间匹配的不确定性,在此基础上实现图像之间的相似性度量。最后在Corel自然图像库上对本文提出的算法进行了实验,分别与SIMPLIcity系统的IRM和UFM方法进行了比较,结果表明了本文算法的高效性。     

基于数字图像分析的铁路货车闸瓦插销窜出故障自动识别方法

本文基于数字图像分析技术,提出一种TFDS铁路货车闸瓦插销窜出故障的自动识别方法。算法对原始输入图像进行必要的区域定位、直方图均衡化、去噪等预处理;针对处理后的闸瓦插销的图像,设计适合其形状、纹理和位置3个方面特征的梯度方向直方图来描述闸瓦插销的特征向量;提取特征向量输入到已经训练好的线性可分支持向量机分类器模型中进行故障判断和自动识别。实验数据证明了该识别算法的稳定性、可靠性和实用性。     

一种应用于药品泡罩包装检测的改进分水岭算法研究

针对分水岭算法存在的过分割问题以及泡罩包装药品图像的特点,提出一种改进的分水岭分割算法对泡罩包装的药品进行分割。该方法将形态学重建运算与使用控制标记符的方法相结合,首先对原图像进行开闭重建,根据邻域像素连通性提取重建后图像的局部极大值作为标记,从而抑制其他的局部极小值,然后依据标记对原始的梯度图像进行修正,最后对修改后的梯度图像进行分水岭分割。试验表明,该方法在缺陷药品检测中,可以有效的抑制传统分水岭的过分割,分割效果良好。     

钢轨扣件横向偏移特征检测算法研究

针对无砟轨道中钢轨扣件发生横向松动、脱离正常工作位置产生偏移的问题,提出一种钢轨扣件横向偏移检测法.首先,该算法为解决传统的扣件图像定位不够精准问题,采用k-means聚类和类二值算法强化分割前景、背景与轮廓矩特征,实现对采集图像中扣件位置的精准定位;其次,不同于传统扣件特征提取采用复杂语义,提出一种基于机器视觉的轮廓分析方法,通过提取扣件的绝缘帽与螺母的轮廓特征,计算相邻绝缘帽间距和相邻螺母间距,并与安全状态下扣件轮廓特征计算得到的安全距离阈值进行对比,进一步计算偏移量,从而判断扣件是否发生横向松动.结果 表明:该算法计算速度快,能够准确地定位弹条位置和偏移量,与传统的识别算法得到扣件的偏移量数据相比准确率显著提高,可达98％.     

基于均值漂移和粒子滤波算法的接触网几何参数检测方法研究

随着高速铁路6C检测监测系统技术规范的提出,基于视觉技术的非接触式接触网检测方法越来越受到业内研究人员的重视。为提高接触线上激光斑点跟踪定位的实时性以及测量值的准确性,提出了一种基于均值漂移和粒子滤波算法的接触网几何参数检测的新方法。首先,基于灰度颜色直方图特征分布和接触网"之"字形架构建立光斑目标模型;其次,利用聚类方法对粒子进行聚类,以聚类中心为起点运用均值漂移算法进行迭代计算,对迭代计算的结果利用粒子滤波算法得到光斑目标的图像坐标;然后,将激光斑点在图像坐标系下的坐标进行空间变换,得出接触线的几何参数导高和拉出值在世界坐标系下的测量值。最后,结合检测车在某供电段测试区的实际运行数据,验证了该方法的实时性和准确性。     

铁路综合视频图像去雾算法研究与探讨

受雾霾等复杂介质环境影响,铁路视频监控系统获得的视频图像降质严重,使得雾霾天图像复原方法研究成为亟待解决的关键性问题。铁路雾霾视频监控图像具有分辨率低、灰度分布集中等主要特点,深入研究分析直方图均衡算法、Retinex图像增强算法和暗通道先验去雾算法的图像处理原理,分析图像处理效果。利用3种算法对铁路室外图像进行分析处理,结果表明3种算法均可以实现去雾,直方图均衡算法存在颜色失真和光晕现象; Retinex图像增强算法清晰度最好,但处理后的图像存在部分失真;暗通道先验去雾算法处理图像较为自然。     

结合图像全局和局部信息的符号压力函数分割模型

仅采用局部或全局图像信息很难处理弱边界和噪声图像的分割问题，据此提出一种结合图像全局和局部信息的符号压力函数分割模型。首先，利用图像的全局和局部区域信息，分别构造全局和局部灰度拟合项；其次，将定义的全局拟合项与局部拟合项进行线性组合，构造一个混合符号压力函数；再次，重新定义气球力函数，以期达到自适应改变水平集演化速率的目的。数值仿真实验结果表明，该算法不仅能准确分割弱边界和多目标图像，而且分割速度很快且对噪声具有一定的鲁棒性。     

一种改进的铁路扣件图像校正算法

基于HOG特征的铁路扣件检测算法中,各类扣件特征的可辨性易受光照不均匀因素影响,降低了检测准确率.针对此类光照不均匀图像,将二维经验模态分解(BEMD)理论与直方图均衡化相结合,首先利用BEMD变换提取图像的细节分量和照射分量,并通过直方图均衡化增强细节分量;然后进行光照判断,据光照判断对细节增强分量叠加调整后的照射分量,得到光照均匀、细节增强的扣件图像.真实实验表明,与传统方法相比,此方法能有效增强图像对比度,提高铁路扣件检测精度.     

基于视频图像的弓网接触位置动态监测方法

针对列车人工检测受电弓状态效率低下的问题,提出基于视频图像的弓网接触位置动态监测方法.首先,将运用帧间差抓取受电弓视频中得到的包含弓网的图像作为原始训练数据集;然后,对复杂的受电弓图像背景进行分割处理,采用超像素分割获得最大特征区域,结合特征图像的HOG(方向梯度直方图)获得最大特征ROI(感兴趣区域),形成训练数据集,并设计标签;最后,运用改进的YOLO v3-tiny-strong网络结构检测分类器,用训练的权重对视频目标进行监测.结果 表明:该动态监测方法能够在每1帧图像中精确标记出受电弓与接触网的接触点位置,并且能够持续对受电弓的运动状态进行捕捉,有效获取接触点与受电弓的相对坐标位置,从而达到对受电弓的监测目的 ,其对弓网视频的检测精度可达98％.     

基于DR图像多重快速分割的铁路货车铸件缺陷提取方法

针对铁路货车铸件DR(Digital Radiography)图像数据量大、背景亮度不均匀以及对DR图像中铸件薄壁区域的缺陷提取效果不理想和基于C-V模型的分割方法存在计算量大的问题,研究基于DR图像多重快速分割的铸件缺陷提取方法.先利用OTSU双阈值分割算法对铸件DR图像进行分割,然后应用区域生长技术得到铸件薄壁区域的图像;对该图像进行剥皮和归一化线性灰度拉伸处理后,再次利用OTSU双阈值分割算法和区域生长技术对图像进行分割,从中提取出含有和可能含有铸件缺陷的局部图像;对可能含有铸件缺陷的亮背景区域图像用C-V模型再次进行分割,最终提取出所有铸件缺陷的图像.     

隧道检测裂缝的图像处理研究

裂缝是隧道衬砌最常见的病害之一,基于近几年快速发展的工程检测系统与图像处理算法的研究,提出基于CCD相机的衬砌裂缝检测系统来采集裂缝图像。通过比较均值滤波、中值滤波、维纳滤波、自适应中值滤波和加权邻域滤波比较,选择自适应中值滤波进行图像增强。结合直方图阈值分割法、Otsu最大类间方差阈值和局部阈值分割法,对增强后图像进行二值化处理比较,Otsu法较好地保留了裂缝的边缘信息,证明了该算法的有效性,为后续裂缝信息的提取奠定了基础。     

基于机器视觉的车轮裂纹识别与提取

针对列车车轮轮缘及轮辋裂纹图像特点,提出根据裂纹图像特征结合Fisher法判别的车轮裂纹识别算法,同时针对图像分割后提取出的图像裂纹线断裂不连续且不完整的问题,提出交互式裂纹线点采集提取结合曲线拟合生成裂纹线的方法;算法首先在图像预处理基础上,利用局部统计可变阈值法分割图像,用小面积阈值初筛去斑,结合形态学操作后,计算面积、平均宽度、外接矩形长宽比和圆形度4个特征量,然后计算连续性筛选图像中这些特征量的极值,再利用Fisher判别法对图像中的裂纹进行识别,并提取图像裂纹线坐标,用多项式最小二乘曲线拟合出完整裂纹线。实验结果表明本文方法具有较好的鲁棒性。