基于改进Retinex的钢轨表面缺陷图像增强方法

• 作者: 岳彪 肖本郁 闵永智 马宏锋
• 来源期刊: 兰州交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 钢轨图像增强 HSI颜色空间 Retinex 反射分量
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 电子、信息与计算机
• 页码范围: 42-48
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4843字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4373.2018.02.008

摘要

机器视觉检测系统获取的钢轨图像因其光照不均、对比度低而导致缺陷特征难以识别.对此,提出了一种基于改进Retinex的钢轨图像增强方法.首先,将钢轨图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间并单独提取亮度分量;然后,以双边滤波代替传统Retinex方法中的高斯卷积进行照射分量估计,同时提取反射分量;最后,通过对反射分量的局部非线性增强以及HSI逆变换,实现钢轨图像增强.实验结果表明:本文方法在提高缺陷与背景对比度的同时能有效减弱光照不均的干扰,钢轨图像增强后的信息熵和对比度指标均优于传统方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马宏锋	兰州工业学院电子信息工程学院	51	285	9.0	13.0
2	闵永智	兰州交通大学自动化与电气工程学院	43	317	11.0	15.0
4	肖本郁	兰州交通大学自动化与电气工程学院	5	29	3.0	5.0
5	岳彪	兰州交通大学自动化与电气工程学院	5	29	3.0	5.0