基于高斯-中值的钢轨表面缺陷图像滤波研究

针对传统滤波算法在钢轨表面缺陷检测中噪声滤除效果的缺点,提出一种高斯-中值滤波算法。将图像反转,使缺陷及一些被氧化处与正常的钢轨表面的灰度亮度发生反转。对反转后图像的滤波模板窗口求加权平均值,将图像中的每个点的像素灰度值与其加权平均值进行比较,若该点的像素灰度值大于其加权平均值,则用中值滤波算法进行处理,否则用高斯滤波算法进行处理。将仿真结果与传统的方法相比较表明:该方法去除噪声效果更好,并能很好的保护图像细节和改善缺陷处的边缘细节。     

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。     

基于高通滤波和直方图均衡的钢轨裂纹红外图像增强技术

针对钢轨裂纹红外图像采集过程中产生的噪声大、对比度低的问题,以及传统直方图均衡化方法在对红外图像增强时灰度级减少和细节信息丢失等不足,提出频域增强与空域增强相结合的红外图像增强算法,以弥补传统算法在红外图像增强时的不足。在空间域上采用直方图均衡化对红外图像进行处理,提高图像对比度降低图像噪声;在频率域上采用高通滤波对红外图像进行锐化处理,增强图像的边缘和细节信息。仿真结果表明:该算法在对钢轨裂纹红外图像增强时很好地抑制了背景噪声,而且有效地凸显了钢轨裂纹内部微弱的细节纹理,保护图像的细节信息,为更好地提取钢轨裂纹的缺陷信息提供条件。     

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。     

鲁棒实时钢轨表面擦伤检测算法研究

应用图像处理和模式识别技术,分析高速线阵扫描相机采集的钢轨数字图像,提出鲁棒实时的钢轨表面擦伤检测算法。这种算法首先分析采集图像在垂直方向的投影曲线,提取准确钢轨图像;之后,借鉴人类视觉对比度感知机理,将钢轨灰度图转换为灰度对比图,并基于最大熵原理进行二值化处理,分割出可疑擦伤区域;然后根据经验知识判定钢轨表面的可疑擦伤。实验验证表明:新算法的检测性能高,平均准确率为90.7%,平均漏检率为3.95%;检测速度快,平均检测时间不超过40 ms。     

改进Canny算子的列车轮对踏面边缘检测算法

现有对高速列车轮对踏面损伤检测逐步以动态检测系统代替人工检测,针对动态检测系统中对踏面损伤图像处理时,存在大量边缘信息丢失、图像细节不完整等问题,提出一种基于改进Canny算子的边缘检测算法。该算法利用自适应双边滤波代替传统高斯滤波对图像进行平滑处理,能够很好的保持图像边缘和滤除噪声;采用水平、垂直、45°和135°4个方向梯度模板来确定梯度幅值;用Otsu算法(大津法)自适应地根据图像灰度值生成高阈值和低阈值,克服人为设定高低阈值的缺陷,增强了算法的自适应性。通过仿真实验结果表明:改进的算法能够有效的保留更多的踏面图像边缘信息,也具有较强的自适应性,为轮对踏面损伤动态检测的后处理提供了有效的技术支持。     

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.     

利用线性预测去除图像椒盐噪声

针对去除灰度图像的椒盐噪声问题,提出一种利用线性预测去除椒盐噪声的算法。算法的优点是利用已知信息预测出未知信息。本文提出的算法根据椒盐噪声的特点,判断图像像素是信号像素还是可能的噪声像素,把图像信号像素作为已知信息,把噪声像素作为未知信息,采用三阶线性预测器,利用信号像素预测出噪声像素。该算法对于可能的噪声像素,采取预测算法进行预测,预测值作为噪声像素处理后的灰度值;而对于信号像素则不做任何处理,因而很好地保留了图像细节。实验结果表明,该算法的运算量小,去噪能力强,尤其在处理噪声高度污染图像时,去噪能力表现更为突出。     

直方图规定化描述直观算法及其应用

在图像工程中,图像增强方法有多种.其中,规定化直方图的计算非常烦琐和复杂,理解和实现比较困难.在大量计算和分析的基础上,提出组映射直观描述算法,便于计算机实现,并可在铁路计算机网络中得到应用.     

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%。     

轨道巡检图像增强方法研究

针对高速铁路综合巡检车拍摄到的轨道巡检原始图像在某些工况下成像质量差的问题,基于视觉系统神经电生理试验提出了RGC的nCRF模型.由于感受野模型中存在不同的高斯通道,通过设计能自适应显示抑制强度变化的势函数改进了基本模型,提出mnCRF模型来改变抑制效果.根据边缘对比度指数QEC、细节增强指数QDE、灰度保持指数QMG...     

基于机器视觉的钢轨表面检测光学模型的研究

在机器视觉的检测中,图像是整个系统中最重要的原始数据,其质量决定了后期图像处理的效果和速度。为探讨高质量图像的采集,提出一种基于线阵CCD相机和线阵光源的钢轨表面缺陷检测的光学理论模型,分析线阵CCD采集系统中振动模糊的原因,推导出图像灰度值与系统振动幅度和缺陷深度的关系,研究光源照射角度和相机拍摄角度对图像灰度和缺陷区域对比度的影响,并通过实验验证模型的合理性。结果表明:缺陷区域图像灰度值随着钢轨表面缺陷深度增大而降低,采用较低的光源照射角度可增大缺陷与背景的对比度,突出缺陷特征便于后期图像处理的缺陷识别。     

基于RetinaFace的人脸多属性检测算法研究

为提高铁路刷脸检票业务中人脸检测的平均精度，通过研究分析人脸检测算法RetinaFace，针对闸机应用场景制定损失函数，提出了一种基于RetinaFace的人脸多属性检测算法，实现了人脸框位置、人脸是否佩戴墨镜以及人脸遮挡程度等信息的准确输出。算法使用轻量化骨干网络MobileNet-0.25网络结构，移除非必要的分支，减少计算开销，在铁路标准人脸遮挡数据集上检出率达到95.4%，不同遮挡程度的识别准确率达到了99.2%。     

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。