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针对现有图像增强方法复杂度高,不能突出检测目标的问题,提出了一种基于结构化森林的前向车载视频图像细节强化的方法。该方法主要分为两个部分:结构化森林边缘检测和视觉增强。实现了接触网巡检图像的细节边缘强化,处理后的灰度直方图分布更均衡,增强后的巡检图像的细节区域与背景区域的灰度平均值之差、标准差之差更大,峰值噪声比以及结构相似性获得了提高,通过与其他方法对比,表明算法行之有效。可以更加直观的为铁路工作人员展示铁路基础设施的异常情况,具有很强的实践意义。