针对货车运行故障动态图像检测系统(Trouble of moving Freight car Detection System,TFDS)中存在的列车图像曝光不足、对比度低以及边缘细节模糊的问题,提出了图像边缘增强与麻雀搜索算法相结合的TFDS图像预处理方法。首先,利用高斯-...针对货车运行故障动态图像检测系统(Trouble of moving Freight car Detection System,TFDS)中存在的列车图像曝光不足、对比度低以及边缘细节模糊的问题,提出了图像边缘增强与麻雀搜索算法相结合的TFDS图像预处理方法。首先,利用高斯-拉普拉斯算子对图像进行边缘检测与锐化处理,增强列车零部件边缘细节清晰度;其次,利用麻雀搜索算法寻找非完全Beta函数的最佳参数;最后,实现低照度图像的自适应增强。实验结果表明:该方法在信息熵、平均梯度以及对比度等方面优于TFDS图像预处理常用算法。展开更多
针对货运列车运行故障动态图像检测系统(Trouble of moving Freight car Detection System,TFDS)中关键部件有效去除锈斑噪声以及光照不均匀引起的边缘检测效果不佳的问题,提出一种基于Canny算子的关键部件轮廓提取算法。实验结果表明,...针对货运列车运行故障动态图像检测系统(Trouble of moving Freight car Detection System,TFDS)中关键部件有效去除锈斑噪声以及光照不均匀引起的边缘检测效果不佳的问题,提出一种基于Canny算子的关键部件轮廓提取算法。实验结果表明,该算法能够对锈斑噪声进行有效去噪,增强轮廓灰度变化程度,提高关键部件的轮廓信息提取精度。展开更多
基金北京交通大学大学生创新创业训练计划项目“TFDS系统中的铁路货车部件图像增强研究”(项目编号:210199026)北京交通大学教育基金会项目“智能轨道交通研究基金1-TFDS图像智能匹配算法研究”(项目编号:0606009801)+2 种基金北京交通大学项目“‘Signals and Systems’课程思政建设”(项目编号:356651535043)北京交通大学科研项目“TEDS智能故障识别算法研究”(项目编号:W21L00390)国家自然科学基金面上培育项目“移动群智感知质量度量与保障理论与方法研究”(项目编号:61872027)。
文摘针对货车运行故障动态图像检测系统(Trouble of moving Freight car Detection System,TFDS)中存在的列车图像曝光不足、对比度低以及边缘细节模糊的问题,提出了图像边缘增强与麻雀搜索算法相结合的TFDS图像预处理方法。首先,利用高斯-拉普拉斯算子对图像进行边缘检测与锐化处理,增强列车零部件边缘细节清晰度;其次,利用麻雀搜索算法寻找非完全Beta函数的最佳参数;最后,实现低照度图像的自适应增强。实验结果表明:该方法在信息熵、平均梯度以及对比度等方面优于TFDS图像预处理常用算法。
文摘针对货运列车运行故障动态图像检测系统(Trouble of moving Freight car Detection System,TFDS)中关键部件有效去除锈斑噪声以及光照不均匀引起的边缘检测效果不佳的问题,提出一种基于Canny算子的关键部件轮廓提取算法。实验结果表明,该算法能够对锈斑噪声进行有效去噪,增强轮廓灰度变化程度,提高关键部件的轮廓信息提取精度。
