针对货车运行故障动态图像检测系统(Trouble of moving Freight car Detection System,TFDS)中存在的列车图像曝光不足、对比度低以及边缘细节模糊的问题,提出了图像边缘增强与麻雀搜索算法相结合的TFDS图像预处理方法。首先,利用高斯-...针对货车运行故障动态图像检测系统(Trouble of moving Freight car Detection System,TFDS)中存在的列车图像曝光不足、对比度低以及边缘细节模糊的问题,提出了图像边缘增强与麻雀搜索算法相结合的TFDS图像预处理方法。首先,利用高斯-拉普拉斯算子对图像进行边缘检测与锐化处理,增强列车零部件边缘细节清晰度;其次,利用麻雀搜索算法寻找非完全Beta函数的最佳参数;最后,实现低照度图像的自适应增强。实验结果表明:该方法在信息熵、平均梯度以及对比度等方面优于TFDS图像预处理常用算法。展开更多
基金北京交通大学大学生创新创业训练计划项目“TFDS系统中的铁路货车部件图像增强研究”(项目编号:210199026)北京交通大学教育基金会项目“智能轨道交通研究基金1-TFDS图像智能匹配算法研究”(项目编号:0606009801)+2 种基金北京交通大学项目“‘Signals and Systems’课程思政建设”(项目编号:356651535043)北京交通大学科研项目“TEDS智能故障识别算法研究”(项目编号:W21L00390)国家自然科学基金面上培育项目“移动群智感知质量度量与保障理论与方法研究”(项目编号:61872027)。
文摘针对货车运行故障动态图像检测系统(Trouble of moving Freight car Detection System,TFDS)中存在的列车图像曝光不足、对比度低以及边缘细节模糊的问题,提出了图像边缘增强与麻雀搜索算法相结合的TFDS图像预处理方法。首先,利用高斯-拉普拉斯算子对图像进行边缘检测与锐化处理,增强列车零部件边缘细节清晰度;其次,利用麻雀搜索算法寻找非完全Beta函数的最佳参数;最后,实现低照度图像的自适应增强。实验结果表明:该方法在信息熵、平均梯度以及对比度等方面优于TFDS图像预处理常用算法。
