一种参数化的形态学分水岭图像分割方法

标准形态学分水岭分割能够产生封闭的图像目标区域轮廓,但存在过分割现象,通过对原始图像进行平滑滤波可以减轻或消除过分割,但容易使分割后的区域轮廓发生位置偏移。为此提出一种参数化的形态学分水岭图像分割方法,首先依据黏性液体淹没图像地貌的流溢特性,建立梯度级与结构元素大小之间的函数关系,并以此对梯度地貌进行参数化修正。对低梯度地貌采用较大尺寸结构元素进行闭运算,消除产生过分割的非规则局部极小值,而对较高梯度则采用较小尺寸结构元素进行闭运算,保持区域轮廓的位置不变;最后在修正梯度图像的基础上,运用标准分水岭变换实现图像分割。仿真实验表明,该方法能够有效消除过分割,而且具有较强的区域轮廓定位能力。     

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.     

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%。     

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。     

铁路货车图像分割与拼接系统

基于垂直视角的货运列车视频监控系统,建立铁路货车图像分割与拼接系统,可实现对列车的检测及车厢图像的分割与拼接。介绍该系统综合应用帧差、梯度背景模型及可跟踪性等方法进行列车检测,以及使用角点检测技术实现车厢图像拼接的方法。     

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.     

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。     

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。     

基于模糊集和k-means算法的变压器红外图像分割

针对k-means算法的k值选定和复杂背景下红外图像误分割问题,提出了一种结合模糊集理论和k-means算法的改进方法。该方法根据灰度级直方图估计k值,在获得k值的基础上,利用直方图均衡化和模糊集理论进行图像增强,然后通过k-means算法结合数学形态学的开运算,再进行图像分割。实验结果表明,该方法获得了更为准确的聚类结果,同时实验对比发现该方法相较其它方法分割效果更好,又兼顾了快速性和变压器温度细节表现能力。     

基于机器视觉的列车外齿轮磨损状态检测方法

齿轮是高铁列车中的重要部件,齿轮磨损状态的程度对列车运行安全具有重要的影响。针对采用人工观察确定齿轮磨损状态的问题,提出一种基于机器视觉的列车外齿轮磨损状态定量检测方法。为避免将顶部和底部低灰度啮合区分割为背景,提出分块分割算法以得到候选啮合区域。为去除候选啮合区中的背景区域且将啮合区分割为一个整体,提出区域聚合算法。为避免点蚀区域位于啮合区边缘造成的不完整分割问题,提出基于凸包运算的边缘修正算法。结合分块分割、区域聚合以及边缘修正,实现齿面图像啮合区分割。结合自适应局部阈值以及基于形状特性的假阳性去除算法,实现齿面图像的点蚀区域检测。在140幅齿面图像上对提出方法进行验证,啮合区分割的平均AOM为0.89,点蚀区域检测方法性能优于现有方法。     

一种基于单应性变换的车道线检测方法

针对辅助驾驶系统中的车道线检测问题提出一种基于单应性变换和直方图分析的方法：首先根据相机参数确定图像中的感兴趣区域,并对图像进行颜色分割和梯度计算以提取候选车道线像素;接着利用单应性变换将图像信息投影到俯视图像,并利用直方图分析提取车道线像素;最后对车道左右两侧提取的标识线像素分别进行二次曲线拟合,从而获得当前车道标识线的几何信息。通过对行车视频图像进行算法检验,结果表明该方法能以30帧/秒的实时速度检测出车道线并计算其几何信息。     

改进SOA算法在焊缝图像分割中的应用

提出一种基于改进的自适应人群搜索算法(ISOA)的焊缝图像分割方法,该算法通过对基本人群搜索算法的高斯隶属度函数以及隶属度参数计算的改进,自适应确定搜索步长,实现对n尺度图像进行n-1个阈值寻优计算。实验结果表明:对比PSO,GA和SA算法,ISOA算法具有收敛速度快、稳定性强、精度高、全局寻优等特点,有效地克服了传统SOA算法易陷入局部最优和收敛速度慢等缺陷,可满足实际工程需求。     

地铁接触线磨损动态非接触检测方法

为了实现地铁接触线磨损的高效检测,研发了一套地铁接触线磨损动态非接触检测系统。通过线激光器照射接触线,双相机配合滤光片避免外部光干扰,提高接触线图像的拍摄质量。对拍摄的图像先采用自适应中值滤波、接触线图像初步分割方法分割出接触线图像,再利用改进Canny算法计算图像梯度与方向,然后采用自适应阈值分割方法,消除由于噪声和颜色变化引起的一些边缘像素并提取亚像素边缘,最后采用自适应滑移直线拟合方法提取接触线磨损边缘,利用磨损量计算方法和相机标定参数计算接触线磨损直径长度。实验表明,该方法不受背景图像和光照影响,识别精度高,检测速度快,具有很好的应用前景。     

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。     

基于改进Canny算法的列车车轮踏面损伤边缘提取

针对高速列车车轮踏面擦伤、剥离的人工巡检方法效率较低且容易出现漏检等问题,设计一种高速列车车轮踏面损伤的动态检测系统,提出一种擦伤、剥离的特征提取方法。该方法在现有Canny算法的基础上加入45°方向和135°方向梯度模板来计算梯度幅值,用线性插值法对梯度幅值进行非极大值抑制,再使用优化后的迭代阈值算法求得高阈值和低阈值。试验结果表明,该算法可以有效地抑制噪声和干扰,最大限度地保留高速列车车轮踏面的真实边缘,为列车车轮踏面损伤自动巡检提供技术支持。     

高铁轨道CPⅢ基准点自动检测方法研究

为实现高铁轨道CPⅢ基准点的自动高效检测,研发基于双目视觉的CPⅢ基准点动态非接触自动检测系统。首先对双相机拍摄的图像进行自适应分割处理,对分割后的图像利用改进模板匹配算法计算获得CPⅢ标识物在图像中的位置;然后对提取的标识物目标图像进行自适应阈值分割提取边缘轮廓,计算标识物中心坐标;最后利用基准点计算方法和双相机标定的参数计算CPⅢ基准点坐标。试验结果表明,检测系统在水平方向上的最大误差为0.95 mm,垂直方向最大误差0.25 mm,最大变异系数为0.211%,该方法可为CPⅢ基准点高精度自动化检测的应用提供参考。     

基于阈值分割法的地下工程防水板孔隙结构识别

利用X射线CT技术扫描地下工程高密度聚乙烯(HDPE)防水板,基于阈值分割法对获得图像进行分割处理,探讨该种分割方法在图像处理中的适用性。对经过处理的防水板试样置于显微CT设备上进行扫描,获得系列二维切片图像,利用阈值分割法对其中单张图像进行处理,得到较为理想的二值图像,对图像中孔隙进行标记,据此进行孔隙结构分析。结果表明:处理后图像中的大小孔隙可以被清晰识别;孔隙面积、孔隙率及孔隙连通性等指标整体水平较低;小孔隙个数最多,且小孔隙在孔隙总面积中占有很大比例,孔隙面积与其个数与直径有关。研究结果证实利用阈值分割法对显微CT扫描图像进行分割处理是可行的,为地下工程防水板材料微观研究提供方法上的参考。     

基于关键特征梯形的城市轨道交通车辆受电弓羊角形变检测方法

针对城市轨道交通车辆受电弓羊角的形变和断裂，提出了基于关键特征梯形的受电弓羊角形变检测方法。首先，进行图像滤波预处理，去除图片中的高斯噪声；其次，对预处理图像进行LC(亮度对标)显著性检测，将图像的前景和背景分离，利用GrabCut算法完成图像分割，简化除采集图像中的受电弓以外的复杂环境背景，保留受电弓的完整特征；最后，按一阶梯度和二阶梯度信息为特征关键点匹配模板，得到2个羊角尖和2个螺母的关键点位置，将4个关键点连接形成特征梯形，对特征梯形面积进行计算，并与标准的受电弓特征面积进行比对，进而计算出受电弓羊角的形变比。试验结果表明：该算法能准确地定位羊角位置和计算其形变，可为维修人员及时更换受电弓提供依据。     

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。