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《鋼軌表面缺陷檢測的圖像預(yù)處理改進(jìn)算法-論文.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第26卷第5期計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報VO1．26NO．52014年5月JournalofComputer—AidedDesign8LComputerGraphicsMay2014鋼軌表面缺陷檢測的圖像預(yù)處理改進(jìn)算法袁小翠，吳祿慎，陳華偉(南昌大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院南昌330031)(wulushen@163．corn)摘要：由于線陣相機(jī)拍攝的圖像光照不均、對比度低，使得鋼軌表面離散缺陷檢測成為機(jī)器視覺檢測的難點，為此提出局部非線性對比度增強(qiáng)法和改進(jìn)最大熵閾值分割法對鋼軌圖像進(jìn)行預(yù)處理．該算法將局部區(qū)域內(nèi)相對較低的灰度級映射
2、到更低的范圍，相對較高的灰度級映射到更高的范圍，實現(xiàn)對比度拉伸；通過分析圖像的目標(biāo)熵、背景熵、灰度概率分布曲線，使用圖像目標(biāo)熵最大、目標(biāo)概率較小的改進(jìn)最大熵閾值分割法對圖像進(jìn)行分割，得到包含噪聲相對較少的圖像．實驗結(jié)果表明，文中提出的非線性對比度圖像增強(qiáng)算法簡單、快速、有效，而且增強(qiáng)效果與光照無關(guān)；與原始的最大熵、目標(biāo)最大熵、0STU閾值分割法相比，改進(jìn)的最大熵分割閾值較小，分割后的圖像包含的噪聲少；改進(jìn)的預(yù)處理算法對測試圖像的漏檢率和誤檢率分別是6．2和7．3．關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺；鋼軌表面缺陷；圖像增強(qiáng)；最大熵中圖法分類
3、號：TP277ImprovedImagePreprocessingAlgorithmforRailSurfaceDefectsDetectionYuanXiaocui．WULushen．a(chǎn)ndChenHuawei(SchoolofMechanicalandElectricalEngineering，NanchangUniversity，Nanchang330031)Abstract：Itisachallengetodetectdiscretedefectsinavisionsystembecauseofilluminat
4、ioninequalityandlowcontrastofrailimageswhichobtainedbylineararraycamera．Thispaperpresentsalocalnon—linearcontrast(LNC)enhancementandanimprovedmaximumentropy(IME)thresholdsegmentationtopreproeessimages．LNCenhancesthecontrastbymappingrelativelylowgrayleveltolowergr
5、aylevel，highgrayleveltohighergrayleve1．Byanalyzingcurvesofobjectsentropy，backgroundentropyandgray—levelprobabilitydistributionofimage，weproposedIMEalgorithmtosegmenttheimagewhichselectsathresholdthatmaximizestheobjectentropyandmeanwhilekeepstheobjectproportionina
6、lowlevel，therefore，thepre—processedimagescontainlessnoise．TheexperimentalresultsdemonstratethattheLNCalgorithmiseasytoimplementandenhancestheimagefastandeffectively．What’Smore，itisilluminationindependent．IMEsegmentsimagewithsmallerthresholdandlessnoisecomparedwit
7、hmaximumentropy，objectentropyandOSTUthresholdsegmentationmethods．Theundetectedrateandfalsedetectionrateofimprovedpreprocessingalgorithmsfortestimagesis6．2and7．3％，respectively．Keywords：machinevision；railsurfacedefect；imageenhance；maximumentropy隨著鐵路向高速及重載方向發(fā)展，加劇了對鋼
8、此必須對鋼軌進(jìn)行仔細(xì)檢查并維護(hù)．鋼軌表面缺陷軌的磨損，而鋼軌表面缺陷威脅著軌道行車安全，因可以簡單地分為表面波紋缺陷和表面離散缺陷2種．收稿日期：2013-03—29；修回日期：2013-08—27．基金項目：國家自然科學(xué)基金(51065021)．袁小翠(1988一)，女，博士研究生，主要研究方向為光機(jī)電一體化技術(shù)；
