钢轨表面缺陷图像自适应分割算法
针对钢轨表面缺陷提取时的灰度分布不均与杂散光干扰问题,在背景差分法的基础上提出了一种钢轨表面缺陷图像自适应分割算法.首先,通过统计钢轨图像中各行像素灰度特征,结合其均值与标准差分布曲线快速提取钢轨表面区域;然后,进行区域与边缘特征的均值窗口自适应选取;最后,根据均值模糊原理建立背景图像模型并进行图像差分,实现了钢轨表面缺陷分割.实验结果表明:提出的轨面提取算法快速、有效;钢轨表面缺陷自适应分割算法在凸显图像中缺陷部分的同时,有效减少了光照变化和反射不均的影响.该方法对测试图像的召回率和准确率分别达到了95.4%和81.3%.
轨面提取、区域划分、自适应窗口、背景差分、缺陷分割
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61663022,61461023;甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室开放课题20161105
2017-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
1472-1479
