【摘 要】
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钢轨表面区域提取方法存在需要预先设定轨面宽度的问题,且容易受到光照不均和噪声的干扰,因此,该文提出一种基于HSV色彩空间S分量的轨面区域提取方法。进行自适应加权中值滤波操作,消除杂乱而细小的噪声;将去噪后的RGB轨道图像转化为HSV色彩空间轨道图像,将S空间分量图像单独提取出来,减少光照不均带来的干扰;采用改进的线性函数对S空间分量图像进行增强,提高不同区域的对比度差异;通过绘制灰度投影曲线,搜索
【基金项目】
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国家自然科学基金(61663009),江西省科技支撑计划重点项目(20161BBE50081),江西省研究生创新专项资金项目(YC2020-S354)。
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钢轨表面区域提取方法存在需要预先设定轨面宽度的问题,且容易受到光照不均和噪声的干扰,因此,该文提出一种基于HSV色彩空间S分量的轨面区域提取方法。进行自适应加权中值滤波操作,消除杂乱而细小的噪声;将去噪后的RGB轨道图像转化为HSV色彩空间轨道图像,将S空间分量图像单独提取出来,减少光照不均带来的干扰;采用改进的线性函数对S空间分量图像进行增强,提高不同区域的对比度差异;通过绘制灰度投影曲线,搜索列曲线的最大值和次大值,确定轨面区域左右边界,完成轨面区域的提取。实验结果表明:该文算法能够有效地提取钢
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