文献类型：期刊文章

作　　者：岳彪[1,2] 闵永智[1,3] 马宏锋[4] 肖本郁[1]

YUE Biao;MIN Yongzhi;MA Hongfeng;XIAO Benyu(School of Automation and Electrical Engineering,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China;Introduction of Computer Science and Technology Experimental Teaching Demonstration Center of National,Lanzhou 730070,China;Gansu Provincial Engineering Research Center for Artificial Intelligence and Graphics&Image Processing,Lanzhou 730070,China;School of Electronic Information Engineering,Lanzhou Institute of Technology,Lanzhou 730050,China)

机构地区：[1]兰州交通大学自动化与电气工程学院,甘肃兰州730070 [2]兰州交通大学计算机科学与技术国家级实验教学示范中心,甘肃兰州730070 [3]甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心,甘肃兰州730070 [4]兰州工业学院电子信息工程学院,甘肃兰州730050

出　　处：《铁道科学与工程学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61663022;61461023);长江学者和创新团队发展计划资助项目(IRT_16R36);甘肃省自然科学基金资助项目(18JR3RA105);兰州交通大学优秀科研团队资助项目(201701)

年　　份：2018

卷　　号：15

期　　号：12

起止页码：3248-3256

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对光照条件及轨道环境的变化会造成采集的钢轨图像严重降质,对后续缺陷检测十分不利的情况,提出一种基于Retinex的钢轨表面缺陷图像增强方法。通过分析钢轨表面特征的形成机理和成像特性,设计钢轨图像采集装置。研究单尺度及多尺度Retinex方法并对其用于钢轨图像增强时存在的问题进行分析。在此基础上,引入反射分量z-score标准化环节改进传统的Retinex图像处理框架。通过理论推导和不同条件下的实验验证了改进方法的有效性。研究结果表明:该方法对光照变化具有较强的鲁棒性,能在提高缺陷与背景对比度的同时有效克服阴影的干扰。对不同轨道环境下的钢轨图像增强后,信息熵、对比度和清晰度指标均优于传统方法,为进一步准确提取缺陷特征奠定了基础。

关 键 词：钢轨图像增强  RETINEX 反射分量  z-score标准化  

分 类 号：TP391.4]