【摘 要】
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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 构】
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兰州交通大学自动化与电气工程学院,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,甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心,兰州工业学院电子信息工程学院
【基金项目】
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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)
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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
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