文献类型：期刊文章

作　　者：俞大海[1] 韩建枫[2] 韩军伟[3]

机构地区：[1]天津光电高斯通信工程技术股份有限公司,天津300211 [2]天津商业大学信息工程学院,天津300134 [3]西北工业大学自动化学院,陕西西安710072

出　　处：《铁道学报》

基　　金：国家自然科学基金(61005018);国家科技企业创新基金(09C26211200180);天津市软件产业发展专项基金2010[01_3])

年　　份：2013

卷　　号：35

期　　号：9

起止页码：59-64

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20134416914365)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：利用线阵CCD摄像头采集到的货车货物装载图像,提出一种经过改进的货车货物分割方法。首先,利用优化后的多尺度Retinex(MSR)算法对图像进行增强预处理,然后使用自适应单通道种子选取算法(APSS)获得图像中灰度Gabor纹理特征分布中心点的初始值,并用K-Means算法进行图像兴趣区域的分割,在此基础上利用邻域特征对图像中的兴趣区域进行重新合并,得到最终的分割结果。实验表明,该方法能提高图像中不同区域的分割精度,有较强的抗噪性,还减少了图像分割中的迭代次数,降低了计算复杂度,可以广泛应用到自然环境中车辆图像的分割。在基于线阵CCD铁路货运安全监控系统中货物检查的实际应用中,该方法的货物分割错误率较低,保证了检测系统的问题识别准确率。

关 键 词：图像分割  自适应单通道种子选取(APSS)  K均值聚类 铁路货运安全监控系统  线阵CCD相机

分 类 号：TP391]