發(fā)布時(shí)間：2018-03-03 20:31

  本文選題：圖像濾波　切入點(diǎn)：圖像分割　出處：《西南科技大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著我國(guó)鐵路高速發(fā)展,傳統(tǒng)的鐵路軌道檢測(cè)手段已無法滿足高效、準(zhǔn)確的檢測(cè)需要。本文以鐵軌圖像為研究對(duì)象,結(jié)合圖像處理、模式識(shí)別等相關(guān)技術(shù),提出一套基于圖像處理的鐵軌表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)鐵軌表面缺陷區(qū)域進(jìn)行智能識(shí)別。本文主要包括以下幾方面內(nèi)容。首先,通過對(duì)比幾種傳統(tǒng)的圖像濾波算法,采用一種結(jié)合均值的快速中值濾波方法對(duì)圖像進(jìn)行初步的濾波處理;結(jié)合形態(tài)頂帽運(yùn)算,提出一種基于梯度投影的方法對(duì)鐵軌表面區(qū)域進(jìn)行定位,通過定位結(jié)果驗(yàn)證該方法的有效性。其次,通過對(duì)比前后圖像的差異,來初步判斷圖像是否存在缺陷;結(jié)合人類視覺注意機(jī)制,采用視覺顯著性計(jì)算方法對(duì)缺陷區(qū)域進(jìn)行分割,得到準(zhǔn)確的缺陷區(qū)域,并與SR算法和Itti算法得到的結(jié)果做對(duì)比性實(shí)驗(yàn);對(duì)缺陷區(qū)域進(jìn)行特征提取,包括缺陷部分的形狀特征、幾何特征、灰度特征和紋理特征,分析提取到的數(shù)據(jù),選取合適的特征訓(xùn)練SVM分類器并完成SVM核函數(shù)參數(shù)優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)缺陷與偽缺陷(軌道連接處)的分類。最后,設(shè)計(jì)缺陷檢測(cè)軟件來實(shí)現(xiàn)上述算法,并對(duì)軟件的可靠性進(jìn)行檢測(cè)。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,本文算法具有良好的穩(wěn)定性,經(jīng)過統(tǒng)計(jì)最終的檢測(cè)識(shí)別率為91.67%,在實(shí)際應(yīng)用中具有參考價(jià)值。
[Abstract]:With the rapid development of railway in China, the traditional railway track detection methods can not meet the needs of efficient and accurate detection. This paper takes rail image as the research object, combines image processing, pattern recognition and other related technologies. An image processing based rail surface defect detection system is proposed. The system can realize the intelligent recognition of the rail surface defect area. This paper mainly includes the following aspects. By comparing several traditional image filtering algorithms, a fast median filtering method combined with mean value is used to process the image. A method based on gradient projection is proposed to locate the rail surface area, and the results show that the method is effective. Secondly, the defect of the image is preliminarily judged by comparing the difference of the image before and after. Combined with the mechanism of human visual attention, the defect region is segmented by visual salience calculation method, and the accurate defect region is obtained, and compared with the results obtained by SR algorithm and Itti algorithm, the defect region is extracted by feature extraction, and compared with the results obtained by SR algorithm and Itti algorithm. It includes shape feature, geometry feature, grayscale feature and texture feature of defect part, analyzes the extracted data, selects suitable features to train SVM classifier and optimizes the parameters of SVM kernel function. Finally, the defect detection software is designed to realize the above algorithm, and the reliability of the software is tested. The experimental results show that the algorithm has good stability. The final detection and recognition rate is 91.67, which has reference value in practical application.
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：U216.3;TP391.41

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本文編號(hào)：1562614