基于圖像處理的光照不均鐵路扣件狀態(tài)檢測(cè).pdf

1、鐵路扣件是鐵路軌道線路的關(guān)鍵部件，其工作狀態(tài)的好壞直接決定著鐵路行車是否安全。近年來(lái)，隨著客運(yùn)機(jī)車的不斷提速和大量新型機(jī)車的運(yùn)行，國(guó)家對(duì)于鐵路線路檢測(cè)現(xiàn)代化的要求越來(lái)越迫切。由于鐵路線路處于自然環(huán)境，受自然光照的影響，采集到的鐵路圖像會(huì)出現(xiàn)光照不均現(xiàn)象，極大影響扣件狀態(tài)檢測(cè)的準(zhǔn)確率。針對(duì)以上問(wèn)題，本文研究了光照不均勻情況下鐵路扣件的缺陷檢測(cè)算法，主要工作如下:
　　研究了常見(jiàn)的圖像增強(qiáng)算法解決扣件缺陷檢測(cè)過(guò)程中存在的問(wèn)題。直方圖均

2、衡化算法可以有效提高圖像對(duì)比度，但是容易出現(xiàn)局部區(qū)域過(guò)度增強(qiáng)的問(wèn)題;Retinex方法對(duì)原始圖像中高光部分處理能力不足，且需要針對(duì)每幅圖像調(diào)整參數(shù)，適用性差;由于鐵路扣件圖像中存在局部高光和陰影區(qū)域，同態(tài)濾波算法對(duì)這些圖像增強(qiáng)效果差。
　　針對(duì)以上不足，本文將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法引入扣件圖像預(yù)處理。該算法的處理過(guò)程完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，無(wú)需調(diào)整參數(shù)，易于實(shí)現(xiàn)不同光照質(zhì)量圖像的批量處理;同時(shí)該算法在空域?qū)D像進(jìn)行操作，避免頻域圖像處理算法中存在

3、的灰度值與其空間位置無(wú)法對(duì)應(yīng)的盲目性。本文將二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和直方圖均衡化算法相結(jié)合，提出一種適用于鐵路光照不均勻圖像的預(yù)處理算法。該算法將圖像分解為光照分量和細(xì)節(jié)分量，在增強(qiáng)細(xì)節(jié)分量的同時(shí)調(diào)整光照分量，達(dá)到改善圖像質(zhì)量的目的。實(shí)驗(yàn)證明本算法可以有效降低圖像高光區(qū)域光照強(qiáng)度，適用性強(qiáng)，扣件區(qū)域定位的準(zhǔn)確率高。
　　在上述工作的基礎(chǔ)上，結(jié)合扣件二值輪廓特點(diǎn)，提出一種基于輪廓追蹤的扣件輪廓優(yōu)化算法。對(duì)二值圖像中不屬于扣件邊緣的無(wú)效輪廓