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公开(公告)号:CN106355185A
公开(公告)日:2017-01-25
申请号:CN201610770769.0
申请日:2016-08-30
Applicant: 兰州交通大学
CPC classification number: G06K9/4671 , G06K9/54
Abstract: 本发明公开了一种振动条件下快速提取钢轨表面区域的方法,包括以下步骤:S1图像采集以及预处理;S2图像阈值分割;S3提取钢轨表面区域的连通分量:通过设置阈值分割后二值图像的8邻接连通分量的面积与周长阈值,提取包含钢轨表面区域的连通分量;S4、提取钢轨表面边界直线:采用Hough变换提取轨面边缘图像中存在的直线线段,并删除偏转角度较大的线段;S5提取钢轨表面边界参考点;S6轨面边界直线拟合修正;S7根据修正后的偏转角度对图像进行旋转仿射变换。通过与现有几种典型的轨面提取算法对比,本方法的速度、精度及稳定性均具有明显优势,更适用于高速自动化轨面缺陷分割方法中。
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公开(公告)号:CN106355185B
公开(公告)日:2019-07-16
申请号:CN201610770769.0
申请日:2016-08-30
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种振动条件下快速提取钢轨表面区域的方法,包括以下步骤:S1图像采集以及预处理;S2图像阈值分割;S3提取钢轨表面区域的连通分量:通过设置阈值分割后二值图像的8邻接连通分量的面积与周长阈值,提取包含钢轨表面区域的连通分量;S4、提取钢轨表面边界直线:采用Hough变换提取轨面边缘图像中存在的直线线段,并删除偏转角度较大的线段;S5提取钢轨表面边界参考点;S6轨面边界直线拟合修正;S7根据修正后的偏转角度对图像进行旋转仿射变换。通过与现有几种典型的轨面提取算法对比,本方法的速度、精度及稳定性均具有明显优势,更适用于高速自动化轨面缺陷分割方法中。
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