基于线阵CCD图像纹理特征的铁路货车货物分割算法研究

• 作者: 俞大海 韩军伟 韩建枫
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 自适应单通道种子选取(APSS) K均值聚类 铁路货运安全监控系统 线阵CCD相机
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 铁道通信信号
• 页码范围: 59-64
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4837字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2013.09.010

摘要

利用线阵CCD摄像头采集到的货车货物装载图像,提出一种经过改进的货车货物分割方法.首先,利用优化后的多尺度Retinex(MSR)算法对图像进行增强预处理,然后使用自适应单通道种子选取算法(APSS)获得图像中灰度Gabor纹理特征分布中心点的初始值,并用K-Means算法进行图像兴趣区域的分割,在此基础上利用邻域特征对图像中的兴趣区域进行重新合并,得到最终的分割结果.实验表明,该方法能提高图像中不同区域的分割精度,有较强的抗噪性,还减少了图像分割中的迭代次数,降低了计算复杂度,可以广泛应用到自然环境中车辆图像的分割.在基于线阵CCD铁路货运安全监控系统中货物检查的实际应用中,该方法的货物分割错误率较低,保证了检测系统的问题识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩军伟	西北工业大学自动化学院	25	156	7.0	10.0
2	俞大海		2	3	1.0	1.0
3	韩建枫	天津商业大学信息工程学院	3	11	2.0	3.0