鐵路圖像分類和軌頂邊緣定位算法研究.pdf

1、隨著鐵路運(yùn)輸?shù)目焖侔l(fā)展，鐵路安全運(yùn)營得到業(yè)界更多關(guān)注。軌道關(guān)鍵設(shè)備，如鋼軌、扣件、軌枕等的安全狀況直接決定著鐵路的安全運(yùn)營。隨著我國高速、重載鐵路的快速發(fā)展，人工巡檢已經(jīng)難以滿足現(xiàn)代鐵路運(yùn)營安全的要求。反觀當(dāng)今國際上普遍采用圖像處理技術(shù)來實現(xiàn)鐵路軌道的自動檢測，不僅檢測效率高，而且經(jīng)濟(jì)、安全、實用性強(qiáng)。近年來突飛猛進(jìn)的計算機(jī)軟硬件技術(shù)，為自動化檢測提供了更加廣闊的應(yīng)用空間。因此，我國必須緊跟國際趨勢，因地制宜，發(fā)展適合本國鐵路狀況的自動

2、化檢測系統(tǒng)。
　　 本文針對圖像處理算法較強(qiáng)的適應(yīng)性這一特點進(jìn)行研究，主要工作如下:
　　 1、對鐵路圖像進(jìn)行特征分析，依據(jù)圖像的光照強(qiáng)度與分布特征，按照粗分類、細(xì)分類的順序，將鐵路軌道圖像分為四類，然后針對不同類型圖像設(shè)計不同的軌頂邊緣定位算法，極大的提高了整體的軌頂邊緣定位準(zhǔn)確率和算法的適應(yīng)性。
　　 2、提出基于相似度原理的對比算法。該方法在一幅圖像中截取分辨率與軌頂部分相同的一部分作為模板，然后遍歷全圖截

3、取很多與模板同樣分辨率的部分進(jìn)行相似度計算，生成相似度曲線，最后根據(jù)相似度曲線的最小值確定圖像種類。該算法具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性和魯棒性。
　　 3、通過理論分析直方圖均衡化，證明某些灰度值合并是導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)缺失的主要原因，并結(jié)合經(jīng)過閾值分割后圖像的背景部分和目標(biāo)部分，判斷合并的灰度值，最后在原圖像中對合并的灰度值對應(yīng)的像素進(jìn)行鄰域處理。該方法能夠有效降低傳統(tǒng)直方圖均衡化造成的細(xì)節(jié)缺失。
　　 4、通過對樣本庫進(jìn)行實驗驗證，表