基于二值形态学算子的轨道图像分割新算法

• 作者: 张雯柏 彭乐乐 李立明 柴晓冬 郑树彬
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 轨道图像 Sobel算子 二值形态学 结构元素
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 10-13,21
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 3404字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2018.10.002

摘要

为了高效地提取轨道图像特征空间,采用改进的Sobel算子对轨道结构中的扣件和钢轨轮廓进行边缘检测,结合二值形态学理论处理检测结果,使用结构元素尺度变换条件下的开闭序列级联滤波方法,得到特征空间像素面积相互独立的轨道图像,并使用统计分析的方法计算出特征空间像素面积大小,确定出扣件和钢轨的特征区域.通过在不同天气状况下的多组对比实验,验证了本方法能够在不同的温度和光照环境中,对轨道图像中的特征区域进行稳定、准确、高效的提取.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李立明	上海工程技术大学城市轨道交通学院	54	169	8.0	10.0
2	柴晓冬	上海工程技术大学城市轨道交通学院	78	295	9.0	12.0
3	郑树彬	上海工程技术大学城市轨道交通学院	78	287	9.0	13.0
4	张雯柏	上海工程技术大学城市轨道交通学院	8	16	3.0	3.0
5	彭乐乐	上海工程技术大学城市轨道交通学院	21	17	2.0	3.0