基于图像处理的钢轨伤损分类算法研究

钢轨伤损的种类众多且形态各异,即便对于同类伤损,在超声波钢轨探伤检测软件中形成的B显图像也会存在差异,而当某类伤损的B显图像变化超出一定范围后,检测软件便无法识别该伤损的类别。因此,提出一种基于图像处理的钢轨伤损分类算法,其采用Tamura纹理特征与局部二值模式(local binary pattern,LBP)相结合的算法提取伤损B显图像的特征值并组成特征向量,使得作为分类器的支持向量机(supportvector machine,SVM)能够对不同种类伤损的特征向量进行训练,从而用训练后的最优分类函数预测未训练过的待测伤损的类别。试验结果表明,所提算法在钢轨伤损图像分类方面实现了较高的分类准确率。