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。     

基于小波包分析的城轨车辆受电弓实测动应力研究

为研究受电弓应力变化并预估受电弓实际寿命,在上海地铁1号线和11号线实际运营线路上,开展受电弓动应力实测研究。通过受电弓动应力实测数据归纳和剪裁,获得动应力环境试验谱,采用雨流计数法分析评估了受电弓疲劳寿命。为避免传统去噪算法易将部分真实动应力信号视为噪声,从而导致动应力信号能量损失,采用小波包分析(Wavelet Packet Analysis)法对获取的受电弓动应力信号进行多层次高频和低频分解,并对分解所得系数进行阈值处理,有效地去除动应力信号中的真实噪声,结果表明:小波包法能明显改善受电弓动应力去噪性能-信噪比SNR和根均方误差RMSE,且在不同噪声水平下的去噪性能均优于传统去噪算法;既能有效去除受电弓动应力谱中的噪声成分,亦能保留动应力信号细节特征。     

基于集合经验模态分解和小波变换的轮轨力应变信号降噪

为解决轮轨力应变信号中的噪声干扰问题,提出了基于集合经验模态分解与小波变换相结合的去噪方法。该方法能够判断出含有基线漂移和高频噪声的模态分量。对含有基线漂移的分量通过小波变换进行分解,将代表基线漂移的趋势项置零达到去除基线漂移的目的。对于高频噪声,则是采用小波阈值法进行去除。实测轮轨力应变信号的去噪处理表明了该方法的有效性。     

高速磁浮轨道不平顺检测系统去噪算法

针对搭载式高速磁浮轨道不平顺检测系统,分析系统输出测量信号的噪声来源,除包括普遍存在的高频噪声外,还包括轨道梁接缝和定子接缝及定子面齿槽结构引入的结构噪声、车辆悬浮振动引入的低频悬浮振动噪声。根据噪声特点设计去噪算法,轨道梁接缝引入的结构噪声可用于里程定位校准,在对该结构噪声予以保留的基础上,首先采取对测量值进行阈值判断的算法去除其他结构噪声;然后,采用改进经验模态分解的自适应阈值去噪算法,去除残留结构噪声和高频噪声;最后,根据惯性基准法原理,采用频域积分法去除低频悬浮振动噪声。仿真计算结果表明:采用去噪算法可有效去除系统测量过程中由于轨道结构和系统搭载环境引入的噪声,信噪比增益提高约1倍,验证了算法的有效性。     

遥感图像小波降噪方法的研究

在遥感图像降噪过程中,小波域阈值算法可以有效地降低图像的噪声,但阈值选取往往是固定的,不利于小波算法的计算过程,提出基于Bayesian估计的小波变换的自适应阈值去噪方法,实验证明,该算法能有效地去除噪声,并且能够较好地保护图像细节.     

基于极小曲面的高阶PDE图像去噪模型

2000年Yu-Li和M.Kaveh将高阶偏微分方程思想应用到图像去噪处理过程,同时提出高阶偏微分方程去噪模型,其模型虽然保持了原低阶偏微分方程在图像去噪过程中的优点,但却具有两个缺点:对椒盐噪声没有任何的去除能力;在图像处理过程中容易造成原本平滑的区域出现不平整的现象.这就使其在图像去噪过程中很难得到良好的处理效果.作者借助于Yu-Li和M.Kaveh所提出的高阶偏微分方程的思想,提出一种基于微分几何学极小曲面定理的高阶偏微分方程去噪模型,此模型一方面保持了Yu-Li和M.Kaveh所提出的高阶偏微分方程去噪模型的优点,另一方面克服了Yu-Li和M.Kaveh模型的两个缺点,同时从理论分析与实验验证两个方面证明了本文模型具有良好的去噪效果.     

基于小波分析的自适应噪声识别

图像噪声类型直接影响去噪方法的去噪效果.因此,研究图像噪声类型的识别,对于数字图像去噪方法效果的提高具有重要意义.利用小波分解的高频系数,分析直方图和曲线拟合图的跳变出现概率特征以及黄金分割点处的窗口宽度特征,提出一种数字图象噪声类型自适应识别方法.针对图像噪声识别类型,采用相适用去噪方法提高图像去噪效果.通过大量实验表明,该方法是切实有效的.     

一种基于BM3D的接触网图像自适应去噪新方法

为了更好地检测和识别接触网图像,首先要降低图像中的噪声。目前,BM3D是针对高斯等多种噪声降噪性能较好的算法,但它自身也存在一些不足,为此,本文提出一种基于BM3D的自适应去噪新方法(简称ABM3D)。该方法在假设噪声方差未知的前提下,无需人为设定滤波阈值,通过自适应估算较为准确的阈值,实现二维和三维DCT变换域的自适应滤波,得到基础估计图像,利用估算的阈值计算出较为准确的噪声方差,实现联合维纳滤波得到最终估计图像,同时简化了参数设置,尤其是对降噪效果影响较大的参数。实验结果表明:本文提出的算法是有效的,即使在噪声强度非常高的情况下,利用其得到的降噪图像也能较好地保留边缘等细节信息,更具有实用价值。     

基于曲波变换的接触网磨耗图像增强研究

针对采集到的接触线磨耗图像存在边缘模糊、对比度差等不足,将曲波变换应用于接触导线磨损图像的增强。首先对接触线磨损图像进行曲波变换得到不同尺度系数,其次在低频域利用分数阶微分能增强信号的中频成分、对信号的低频成分非线性保留的特点,对曲波域低频信号的纹理信息进行增强;同时在曲波域的高频域,利用曲波系数间尺度相关性,对高频系数的边缘和噪声进行分类,对分类后的信息进行边缘增强和噪声去除的处理。实验结果表明,所采用的算法和其他算法相比,主观和客观上都有明显改善。     

小波变换用于列车振动信号消噪的研究

小波变换的重要应用之一就是用于信号的消噪。通常从列车上采集的振动信号都混有大量的噪声 ,现采用非线性小波阈值法对信号进行消噪 ,并利用阈值处理后的小波系数重建信号 ,从而得到有用的信号波形。实验结果表明该方法能有效的去除噪声 ,可靠性高 ,特别适用于信号中混有白噪声的情况     

定位像素篡改的安全脆弱水印算法

脆弱水印用于鉴定数字媒体的真实性和完整性,篡改检测性能和安全性是脆弱水印算法的两个重要指标。本文提出一种基于密钥生成和嵌入像素水印信息的安全脆弱水印算法,在不增加水印嵌入容量的前提下,采用邻域像素比较的篡改检测方法有效提高算法的篡改检测性能。本文首先利用混沌迭代生成水印信息,然后将生成的水印信息置乱加密后嵌入在原始图像的最低位。认证时,通过比较像素邻域中不一致像素数目与设定阈值的关系判定像素的有效性,并推导给出阈值的动态选取方法和篡改比例与虚、漏警概率关系。理论分析和实验结果表明该算法不仅能抵抗拼贴攻击(Collage Attack),而且提高精确定位水印算法的篡改检测性能。     

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。     

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。     

荧光磁粉探伤裂纹智能识别图像处理研究

磁粉探伤的发展趋势是自动化、智能化,而工件表面状况、真伪裂纹、工况条件等使得现有的检测识别方法难以满足工件表面裂纹缺陷自动检测识别的需要。在分析工件表面荧光磁粉图像特征及裂纹缺陷特征的基础上,研究表征裂纹邻域像素空间相关度的二维直方图分布,提出基于多重分块极值的图像边缘检测算法。根据裂纹邻域像素空间相关度参数,以及裂纹缺陷的长宽比、圆形度等特征,设计了基于Fisher线性判别方法的工件裂纹识别算法。以此为基础的荧光磁粉探伤工件裂纹缺陷自动检测识别技术,应用于列车轮轴检测线实时检测,裂纹缺陷的有效检出率达99%。     

CDMA在FTTR中应用的载噪比分析

讨论了基于光纤无线网络总线链接方式的无线信号接入。在光纤到铁路沿线（ＦＴＴＲ）方案中对终端站接收的无线信号进行扩频编码，进入光纤通道并到达中心站。文中针对上行通道的ＣＮＲ给出了计算方法。结果表明，由于ＣＤＭＡ的扩频作用减少了光信号噪声，使得ＦＴＴＲ方案中按照需要增加终端站和信道数目成为可能。     

基于背景建模的钢轨表面缺陷像素级检测方法

钢轨表面缺陷具有独特性和稀疏性,利用机器视觉技术自动地检测钢轨表面缺陷仍存在很大挑战。提出一种基于背景建模的钢轨表面缺陷像素级检测方法,利用钢轨图像固有特性构建图像背景分布模型,找到背景分布簇中心,以定位到可疑像素点;提出一种钢轨表面缺陷像素级识别方法,根据可疑像素点的上下文特征和空间位置先验概率识别该像素点是否属于真实缺陷,并在钢轨缺陷数据集和实际线路上进行试验验证。研究结果表明:该方法在重载铁路和客运铁路2种钢轨缺陷数据集上均取得良好的识别性能,并在实际线路上达到100%的检测率。     

基于计算机视觉的接触网定位器倾斜度自动测量方法

针对现行接触网定位器倾斜度检测方法效率低下、精确度不高的现状,研究基于计算机视觉的接触网定位器倾斜度自动测量方法.应用图像分割、剔除干扰线、图像细化等算法,对采集到的接触网定位装置的图像进行处理;然后用改进的Hough变换检测细化后的图像,对图像中相邻的特征象素点进行聚类并做感知编组;最后用随机Hough变换(RHT)...     

基于高斯混合模型的铁路入侵物体目标识别方法

基于铁路的特殊视频场景,研究铁路入侵物体目标识别技术,提出并应用1种改进的高斯混合模型,拟定合适的颜色变化阈值和背景更新速率,对图像的不同部分分别进行背景更新,实现铁路视频的背景建模,并由此得到稳定的背景图像;通过背景像素与前景像素的贝叶斯分类实现对铁路入侵物体的准确检测。对典型的铁路入侵行为视频进行实验分析,结果表明:应用改进的高斯混合模型可以更好地适应场景的变化,并能够更加快速、准确地实现在铁路环境下对入侵物体的目标识别。     

基于改进LMD和MED的滚动轴承故障诊断研究

针对轨边声学轴承信号有用特征微弱、易被强噪声掩盖的问题,设计实现了一种将最小熵解卷积与改进局域均值分解相结合的方法,达到信号降噪与故障诊断目的。利用三次Hermite插值改善LMD并提高LMD分解精度。将采集到的强噪信号进行MED降噪,再利用改进LMD算法进行分解,使多分量信号分解成单分量信号,并计算各分量的峭度值,挑选出峭度值最大的分量,最后利用包络谱分析,提取滚动轴承的故障特征。计算信号的峰值信噪比(PSNR,Peak Signal to Noise Ratio),将其作为降噪指标,体现方法的降噪性能。实验结果表明,设计的方法应用于轴承故障诊断,能将信号信噪比提高5.13 dB,能精准定位并提取轴承缺陷位置和信号特征,具有较好降噪和信息分辨能力。