基于线型可控滤波器的红外输送带撕裂图像分割

煤炭在能源结构中占据重要地位,输送带的撕裂严重影响煤炭的稳定安全生产。面对灰暗潮湿的煤炭生产环境以及输送带撕裂口形状的线型多变性,经常对输送带撕裂口的识别造成水雾、光线昏暗、撕裂口表现形式众多以及尺寸变化范围大等因素干扰。一般的图像分割检测方法难以屏蔽多种干扰因素,对撕裂口尺寸变化范围很敏感,为此提出基于海森矩阵构造的线型可控滤波器Linear Controllable Filter(LCF)算法对撕裂口进行红外检测分割。首先将拍摄到的红外运煤带图像经伽马(Gamma)变换预处理增强原始红外图像的对比度,使用不同尺度参数的线型可控滤波器进行滤波运算,最后进行多尺度图像融合得到输送带红外图像的撕裂口分割。由验证实验结果图可得,线型可控滤波器(LCF)算法能够识别分割不同尺寸的撕裂口以及适应运煤皮带撕裂口的多变性,能够有效去除水雾等因素造成的模糊干扰,并从撕裂口缺陷匹配度和分割运算时间2个维度,对比Prewitt算子检测、Canny算子检测算法、索贝尔(Sobel)算子检测、大津(Otsu)分割法以及LCF算法,证明LCF算法具有分割准确度高、适应性好,满足煤炭生产中运煤皮带实时检测要求。