[發(fā)明專利]一種列車輪對幾何參數測量視覺圖像處理方法有效

申請?zhí)枺?/td>	201210396538.X	申請日：	2012-10-18
公開（公告）號：	CN102881020A	公開（公告）日：	2013-01-16
發(fā)明（設計）人：	孫軍華;張廣軍;陳勖;劉震;魏振忠	申請（專利權）人：	北京航空航天大學
主分類號：	G06T7/00	分類號：	G06T7/00;G01B11/00
代理公司：	北京派特恩知識產權代理事務所(普通合伙) 11270	代理人：	蔣雅潔;王黎延
地址：	100083***	國省代碼：	北京;11
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種列車輪對幾何參數測量視覺圖像處理方法
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【說明書】：

技術領域

本發(fā)明涉及結構光視覺圖像處理技術，尤其涉及一種列車輪對幾何參數測量視覺圖像處理方法。

背景技術

列車輪對幾何參數的自動化測量對于保障列車運行安全、提高工作效率具有極其重要的意義。作為輪對測量系統(tǒng)的重要組成部分，輪對視覺圖像的快速精確處理是實現(xiàn)輪對幾何參數快速、高精度自動化測量的關鍵技術之一。

目前，有關列車輪對幾何參數測量系統(tǒng)的視覺圖像處理方法主要有：數學形態(tài)學算法(陳蓉，車輛輪對踏面幾何參數照相檢測方法的研究，上海鐵道科技，2009，02：7-9)；輪廓跟蹤算法(曹賀，基于CCD的列車輪對在線檢測系統(tǒng)的應用研究，信息技術，2011，10：98-102)。有關結構光條紋中心提取算法有：多方向模板法(胡斌，基于方向模板的結構光條紋中心檢測方法，計算機工程與應用，2002，38(11)：59-60；雷海軍，一種結構光條紋中心快速檢測方法，華中科技大學學報(自然科學版)，2003，31(1)：74-76)以及Hessian矩陣法(CarstenSteger，An?Unbiased?extraction?of?curvilinear?structures[J]，Transactions?on?PatternAnalysis?and?Machine?Intelligence，(Carsten?Steger，一種曲線結構的無偏提取方法[J]，模式分析與機器智能匯刊)1998，20(2)：113-125；胡坤，一種快速結構光條紋中心亞像素精度提取方法，儀器儀表學報，2006，27(10)，1326～1329；周富強，結構光光條提取的混合圖像處理方法，光電子與激光，2008，19(11)，1534～1537)。

上述數學形態(tài)學與輪廓跟蹤算法都是像素級處理，光條的提取精度無法達到亞像素級別，從而一定程度上限制了整個輪對測量系統(tǒng)的測量精度。此外，這些算法僅僅利用圖像的灰度信息提取光條，因而對噪聲及雜光干擾較為敏感。上述多方向模板法及Hessian矩陣法均不能有效地區(qū)分干擾光條及有用光條，并且存在計算量大的缺點，不適合應用于列車輪對幾何參數的動態(tài)測量系統(tǒng)中。

發(fā)明內容

有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種列車輪對幾何參數測量視覺圖像處理方法，能夠在保證光條提取精度的同時，減少線點提取的運算量以及線點連接的搜索量，提高圖像處理速度。

為達到上述目的，本發(fā)明的技術方案是這樣實現(xiàn)的：

本發(fā)明提供了一種列車輪對幾何參數測量視覺圖像處理方法，該方法包括：

采用閾值分割方法根據視覺圖像的灰度對獲取的視覺圖像的待處理區(qū)域極小化，得到視覺圖像的極小化待處理區(qū)域；

對極小化待處理區(qū)域中的視覺圖像進行濾波，在濾波后的視覺圖像中提取所有亞像素級光條候選點；

根據有用光條的幾何特性對光條候選點進行選擇、快速連接，得到有用光條。

上述方案中，所述采用閾值分割方法根據視覺圖像的灰度對獲取的視覺圖像的待處理區(qū)域極小化之前，還包括：

通過激光和成像設備獲取列車輪對的視覺圖像。

上述方案中，所述采用閾值分割方法根據視覺圖像的灰度對獲取的視覺圖像的待處理區(qū)域極小化，包括：

在獲取的視覺圖像設定初始的視覺圖像的待處理區(qū)域；

采用多次自適應閾值分割方法，根據視覺圖像的灰度縮小視覺圖像的待處理區(qū)域。