改进Census变换的铁路扣件定位方法

改进Census变换的铁路扣件定位方法

论文摘要

针对目前铁路扣件定位方法容易受光照强度、亮斑和阴影等条件的影响,提出了一种具有相对灰度不变性的扣件定位方法.使用中值滤波来去除噪声.通过改进的Census变换增强图像边缘特征;使用Mean-shift聚类算法将边缘分类,降低短直线造成的干扰.使用Hough变换,较快地将挡板座边缘直线特征提取出来,并结合先验知识实现扣件的精确定位.实验结果表明:该方法能够准确定位且对于光照变化具有很好的适应性,在晴天和雨天情况下定位精度分别提高了4.3%和8%以上.

论文目录

  • 1 基于中值滤波的图像去噪
  • 2 改进Census变换的边缘特征增强
  •   2.1 传统Census变换
  •   2.2 改进Census变换
  • 3 改进Hough变换的直线特征提取
  •   3.1 Mean-shift聚类
  •   3.2 直线特征提取
  • 4 实验结果及分析
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 邬春明,郑宏阔

    关键词: 扣件定位,灰度不变性,变换,聚类

    来源: 北京交通大学学报 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 铁路运输,计算机软件及计算机应用

    单位: 东北电力大学电气工程学院

    分类号: U213.53;TP391.41

    页码: 58-63

    总页数: 6

    文件大小: 12605K

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