基于HSV色彩空间S分量的轨面区域提取方法

钢轨表面区域提取方法存在需要预先设定轨面宽度的问题,且容易受到光照不均和噪声的干扰,因此,该文提出一种基于HSV色彩空间S分量的轨面区域提取方法。进行自适应加权中值滤波操作,消除杂乱而细小的噪声;将去噪后的RGB轨道图像转化为HSV色彩空间轨道图像,将S空间分量图像单独提取出来,减少光照不均带来的干扰;采用改进的线性函数对S空间分量图像进行增强,提高不同区域的对比度差异;通过绘制灰度投影曲线,搜索列曲线的最大值和次大值,确定轨面区域左右边界,完成轨面区域的提取。实验结果表明:该文算法能够有效地提取钢轨表面区域,提取精度较高,准确率达94%,平均提取时间为22.8 ms,可以满足实时性的需要,具有一定的实用价值。     

钢轨表面图像冗余信息的模糊匹配算法

为了解决高速铁路轨道表面缺陷机器视觉检测系统中采集图像的冗余问题,本文提出一种钢轨表面图像冗余信息的模糊匹配算法.该种算法首先采用竖直投影法提取钢轨表面区域;之后对钢轨表面区域进行预处理并二值化,得到缺陷的位置信息;然后通过感知哈希算法,得到钢轨表面缺陷的形态信息;最后计算缺陷的位置误差和形态相似度,基于模糊匹配算法,得到匹配结果.通过实验验证,该算法能有效识别系统图像中的冗余部分,准确率达到97.5%.     

一种新的对比度测量方法用于钢轨图像增强

机器视觉轨道缺陷检测系统采集的图像缺陷与背景的对比度低,给缺陷检查带来了困难。提出一种新的对比度测量方法,用于钢轨图像中缺陷和背景的对比度增强。将钢轨图像分成若干个互不重叠的区域,测量局部区域的对比度,通过将相对较低的灰度级像素映射到更低的范围,相对较高的灰度级映射到更高的范围,实现对比度拉伸。实验结果表明:提出的算法对不同光照的图像能自适应的增强图像的对比度,增强效果与光照无关,而且算法简单、快速,有效,满足机器视觉实时性要求。     

基于MMSE的自适应灰度形态学钢轨边缘检测算法

钢轨边缘检测是铁路轨道异物入侵检测的关键技术,针对钢轨图像在采集过程中经常受到不同程度的噪声影响,以及传统边缘检测算法难以准确检测到钢轨边缘的问题,提出了一种基于MMSE (Multi-scale Multi-direction Structural Elements)的自适应灰度形态学钢轨边缘检测算法.首先根据轨道图像的噪声特点,使用多尺度结构元素的形态学滤波算法对轨道图像进行自适应滤波操作,实现钢轨边缘的增强和噪声的抑制;然后对滤波后的轨道图像使用多方向自适应灰度形态学边缘检测算子进行钢轨边缘检测.实验结果表明:该算法不仅有效滤除了采集图像中的噪声,而且能够较准确地检测到轨道图像中的钢轨边缘.     

钢板表面缺陷图像非均匀光照校正及分割算法

针对钢板表面缺陷图像光照不均匀的问题,首先根据图像的亮度与光照分量和反射分量的相关性,采用多尺度高斯函数方法提取图像的光照分量并分离出反射分量.然后根据光照分量的分布情况调整二维(2D)伽玛函数的参数,实现光照分量分布不均的自适应校正,再将校正后的光照分量与原有的反射分量融合得到光照均匀的新图像.最后采用遗传算法选择最大熵阈值进行缺陷分割.结果表明:钢板表面缺陷图像的非均匀光照得到了有效改善,缺陷细节得到了较好保持;图像阈值分割缩短了寻找阈值的时间,能够有效检测出钢板表面的多种缺陷.     

基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法

提出了一种基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法. 利用多尺度高斯函数提取出场景的光照分量,然后构造了一种二维伽马函数,并利用光照分量的分布特性调整二维伽马函数的参数,降低光照过强区域图像的亮度值,提高光照过暗区域图像的亮度值,最终实现对光照不均匀图像的自适应的校正处理. 通过与经典算法对比表明,本文算法可以更好地降低光照不均匀对图像的影响,提高图像的质量.      

基于灰度-梯度共生矩阵的钢轨表面缺陷检测方法

根据钢轨表面缺陷的灰度和梯度特征,提出了钢轨缺陷自动检测方法:基于灰度-梯度共生矩阵为模型提取钢轨缺陷的内边缘,其中以最大熵方法自动求取灰度-梯度二维阈值向量,利用形态学方法对分割后的二值图像进行后期处理,有效区分正常轨面、缺陷区域、阴影和干扰区域.实验表明:本方法能较好地对钢轨表面缺陷进行检测.     

采用亮通道先验的低照度图像增强算法

针对低照度彩色图像亮度偏低、对比度差等问题,提出基于亮通道先验的低照度图像增强算法.首先,分析Retinex算法所存在的缺陷,提出了亮通道先验.然后,将原RGB彩色图像转换到HSV彩色空间,对亮度分量V使用亮通道先验和引导滤波估计光照分量和反射分量,并且采用自适应对数校正对光照分量进行提升.最后,将增强后的图像转换到RGB彩色空间.实验结果表明:该算法快速有效,能够很好地提升图像整体亮度和对比度,图像细节得到增强,克服了颜色失真和光晕等问题,增强后的彩色图像更为明亮、自然.     

印刷电路板瑕疵检测与分类算法

提出了一种通过比较参考图像与被测图像的特征样式来检测印刷电路板(PCB)瑕疵的自动光学检测(AOI)算法.通过连通分量分析等数字图像处理表面形态学的基本方法,提取出参考图像的连通分量,即参考图像的特征样式.提出了一种连通分量影响区域的概念,用于提取出被测图像中与参考图像特征样式对应的特征样式.通过比对被测图像与参考图像的特征样式,实现断路、短路、局部短路,电路漏印、针孔、缺孔、脱孔等典型PCB瑕疵的快速辨识和检出.结果表明:该算法不需要将参考图像与被测图像进行严格的对准,允许图像有一定量的变形,能够应用于各种PCB的检测.     

轨道参数对曲线钢轨磨损的影响

本文通过理论计算和现场试验,论述了曲线轨距,外轨超高,轨底坡及曲线圆顺度等轨道参数对曲线钢轨磨损的影响.提出了减少曲线轨距、增大曲线钢轨轨底坡等技术措施,以减缓曲线钢轨的严重磨损.     

基于HSV空间的视频实时水位检测算法

提出一种新的基于视频水位检测算法,能对设立于水中的标尺刻度进行自动和实时的测算.针对水面图像特有的属性,在将视频转换到HSV颜色空间的基础上,利用色调分量基本不受光照条件影响等特性,以一种基于能量函数的统计模型和可变区域的策略,解决了图像模糊、背景复杂且有倒影干扰等不利条件下,传统边缘检测算子无法准确测算的问题.     

基于空域的光照不均匀图像的增强和校正

针对光照不均匀引起的图像质量欠佳的问题,提出采用空域同态滤波处理使得图像偏暗部分得到增强的新方法:利用多尺度高斯函数提取出光照分量,采用光照分量与灰度图像融合的方法,校正图像过亮部分和偏暗部分。对于真彩色图像,先将图像由RGB空间转换到HSV空间,然后对亮度分量进行同态滤波和校正处理,最后将处理后的图像由HSV空间转换回RGB空间。仿真实验结果表明,对于光照不均匀的图像,采用空域同态滤波方法,具有容易实现、速度快等优点,能够取得较满意的处理效果。     

基于HSV和HE的复制粘贴篡改检测算法

针对块匹配检测算法不能准确提取图像面积较小区域、自然相似区域以及平滑区域特征的问题,提出一种基于HSV(hue,saturation,value)颜色空间和直方图均衡化算法的复制粘贴篡改精确检测与定位的方法。将待测图像从RGB(red,green,blue)颜色空间转换到HSV颜色空间,并通过直方图均衡化算法对图像HSV颜色空间的V通道进行特征增强;提取基于圆谐波变换的特征构建特征向量;使用最近邻搜索算法对构建的特征向量进行快速随机搜索得到稠密的偏移场;采用稠密线性拟合的方法滤除错误匹配,并通过形态学操作标识定位出篡改区域。实验结果表明,所提方法能够有效降低面积较小区域、自然相似区域和平滑区域的误检与漏检像素,从而提升检测结果并准确定位出图像的篡改区域。     

基于模糊聚类和形态学的轮胎断面特征提取

针对轮胎断面图像中胶料之间灰度相差小,边界模糊性强,传统的边缘提取方法难以实现断面特征提取的问题,提出了1种将多层次模糊增强、模糊C均值聚类以及形态学等方法有机结合,用于轮胎断面特征提取的算法.该算法先将钢丝区域去除并对图像整体进行灰度变换,然后通过多层次模糊增强,增加胶料之间的对比度,再运用模糊C均值聚类分割出各胶料区域,并对各区域进行形态学处理并提取边界,最后将各区域边界叠加,加入钢丝区域,得到轮胎断面的特征.对不同光照条件下的轮胎断面图像进行试验.结果表明:该算法可以解决轮胎断面图像中胶料之间灰度差小的问题,并有效提取了轮胎断面中的胶料边界和钢丝特征,且对光照条件具有一定的适应性.     

LS-SVM算法在无缝线路锁定轨温检测中的应用

提出一种改进的基于磁巴克豪森噪声（MBN）技术的无缝线路实际锁定轨温检测方法。该方法使用MBN技术检测钢轨温度应力,使用轨温计检测表面轨温,并采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）算法建立线路的钢轨温度应力随钢轨表面轨温与实际锁定轨温差值变化的预测模型,最后将预测模型得到的温差和钢轨的表面轨温用于计算实际锁定轨温。通过对河北保定的一段无缝线路进行钢轨温度应力及表面轨温检测,证明该方法能提高检测的精度。     

对光照变化鲁棒的快速关键点提取与匹配

利用积分图像提出一种对光照变化鲁棒的快速关键点提取与匹配方法.首先,对基于黎曼积分的对比度拉伸响应,利用积分图像进行多尺度上采样滤波,快速提取光照鲁棒的局部特征,并在多分辨率框架下基于局部极大值检测多尺度显著特征关键点.然后,使用积分图像方法对以特征点为中心对称的矩形区域快速构造协方差描述,并采用对数欧氏距离,测度2个匹配场景中所提取的关键特征点周围区域的协方差矩阵之间的差异;最后,根据稀疏匹配策略,完成2个特征点集之间的自动匹配.实验结果表明,该方法结构简单,计算快速高效,准确性较高,且对于光照变化具有较好的适应性.     

基于区域检测的多聚焦彩色图像融合

针对在空域中基于分块的区域检测的多聚焦图像融合算法存在着对清晰部分的提取不完全的问题,对图像边缘部分无法准确提取的缺陷,本文提出一种基于非规则区域检测的彩色图像融合方法.首先将待融合的彩色图像由RGB模式转换到HSV模式,并且比较其对应的V分量图像像素点的邻域内方差的大小,将较大者标识为清晰像素,较小者标识为模糊像素;然后在此基础上根据像素邻域内的统计特征得到具有连续性和不规则性的图像的清晰区域;最后,根据多幅待融合图像的的清晰区域重构得到融合结果图像.实验结果表明,与基于分块的区域检测相比,本文所提出的方法能更为准确的提取图像的清晰部分.对比于传统的小波方法,从主观的视觉效果和客观数据分析来看,本文算法是有效的.     

MSRM和Snake算法相结合的MRI肿瘤提取

提出一种将最大相似度区域合并(MSRM)算法与Snake算法相结合的新的分割方法,进而提取MR成像中的肿瘤区域。首先使用简单线性迭代聚类(SLIC)算法对图像进行超像素分割,其次使用MSRM算法得到图像肿瘤区域大致边界,最后将该边界作为Snake模型的初始轮廓线,完成对图像的肿瘤提取。实验结果表明,相比于MSRM算法,文中方法能更准确地提取MRI肿瘤区域,且不需要手动选取Snake模型的初始轮廓线。     

改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法

针对传统贝叶斯模型算法对图像显著区域检测精度需要进一步提高的问题,提出一种改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法。首先,利用流行排序算法对图像进行前景提取,提取的前景区域作为贝叶斯模型的先验概率;其次,利用颜色增强的Harris角点检测算法检测图像在RGB,HSV,CIELab 3个颜色空间中的特征点,分别构造RGB,HSV,CIELab空间的凸包,求取3个颜色空间下的凸包的交集;再次,通过贝叶斯模型根据先验概率、凸包与颜色直方图结合得到的观测似然概率计算获得显著性区域图;最后,将新算法在两大公开数据集MSRA和ECSSD中进行测试。结果表明,新算法能够有效抑制背景噪声,完整检出显著区域,F-measure值在MSRA和ECSSD数据库中的测试结果分别为0.87和0.71,准确率-召回率曲线在复杂图像数据库高于传统经典算法。新算法改进了传统经典算法的检测效果,进一步提高了显著图检测的准确性。     

现代有轨电车线路轨底坡对槽型轨磨耗的影响

建立了槽型轨磨耗预测模型,包括考虑了独立旋转车轮的现代有轨电车车辆-轨道耦合动力学计算模型、基于槽型轨多点接触特性的轮轨接触模型以及Archard材料磨耗模型.通过与相关文献结果的对比验证了模型的有效性,并采用该模型分析了轨底坡对现代有轨电车通过小半径曲线轨道时槽型轨磨耗的影响.结果表明:轨底坡为1/60和1/20时,内外侧槽型轨轨面及轨距角位置磨耗相对集中,在X=18 mm附近位置钢轨磨耗影响较轻;相对钢轨磨耗量而言,设置轨底坡为1/20有利于减轻钢轨磨耗.