论文摘要
钢轨边缘检测是铁路轨道异物入侵检测的关键技术,针对钢轨图像在采集过程中经常受到不同程度的噪声影响,以及传统边缘检测算法难以准确检测到钢轨边缘的问题,提出了一种基于MMSE （Multi-scale Multi-direction Structural Elements）的自适应灰度形态学钢轨边缘检测算法.首先根据轨道图像的噪声特点,使用多尺度结构元素的形态学滤波算法对轨道图像进行自适应滤波操作,实现钢轨边缘的增强和噪声的抑制;然后对滤波后的轨道图像使用多方向自适应灰度形态学边缘检测算子进行钢轨边缘检测.实验结果表明:该算法不仅有效滤除了采集图像中的噪声,而且能够较准确地检测到轨道图像中的钢轨边缘.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 郭栋鸿,谭丽,温润
关键词: 钢轨边缘检测,异物入侵,多尺度多方向,自适应滤波,灰度形态学
来源: 云南大学学报(自然科学版) 2019年06期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 安全科学与灾害防治,铁路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 兰州交通大学自动化与电气工程学院,国家电网兰州供电公司项目管理中心
基金: 甘肃省教育厅自然科学基金(2017A-020),中国铁路总公司科技研究开发计划(2017J012-A)
分类号: TP391.41;U298
页码: 1144-1151
总页数: 8
文件大小: 7576K
下载量: 48
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