蓝智敏梁礼明盛校棋黎富泉吴健
江西理工大学电气工程与自动化学院
摘要:铁路护栏是列车高速安全运行免受异物入侵的必要保障,其图像精确提取是铁路基础设施自动化检测的关键步骤。针对铁路护栏因背景干扰因素多而难以准确提取其图像的问题,提出一种融合多特征和二维最大熵的铁路护栏网格图像提取算法。首先采用双边滤波降噪和伽马变换增强铁路护栏网格图像,其次在提取护栏网格的线性特征、方差特征和矩特征后进行二维最大熵初分割,最后根据三类特征图的初分割进行加权融合与连通域去噪。结果表明,本文算法对铁路护栏网格图像的提取具有较强的鲁棒性。
关键词:铁路护栏;网格提取;特征提取;二维最大熵;连通域去噪;
基金资助:国家自然科学基金资助项目(51365017,61463018);江西省自然科学基金资助项目(20192BAB205084);江西省科学技术研究重点项目(GJJ170491);国家级大学生创新创业训练项目(201810407017);
DOI:
10.16186/j.cnki.1673-9787.2019110004
专辑:
工程科技Ⅰ辑; 工程科技Ⅱ辑; 信息科技
专题:
铁路运输; 计算机软件及计算机应用
分类号:
U216.3;TP391.41