基于结构化森林的前向车载视频图像的细节强化

• 作者: 唐鹏 李伟 胡燕花 金炜东
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 结构化森林 边缘检测 图像增强 图像融合
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 仿真系统与技术
• 页码范围: 4602-4609,4617
• 页数: 9页
• 分类号: U2
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.201812014

摘要

针对现有图像增强方法复杂度高,不能突出检测目标的问题,提出了一种基于结构化森林的前向车载视频图像细节强化的方法.该方法主要分为两个部分:结构化森林边缘检测和视觉增强.实现了接触网巡检图像的细节边缘强化,处理后的灰度直方图分布更均衡,增强后的巡检图像的细节区域与背景区域的灰度平均值之差、标准差之差更大,峰值噪声比以及结构相似性获得了提高,通过与其他方法对比,表明算法行之有效.可以更加直观的为铁路工作人员展示铁路基础设施的异常情况,具有很强的实践意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金炜东		295	3889	30.0	49.0
2	李伟		99	645	14.0	21.0
3	唐鹏		19	81	5.0	8.0
4	胡燕花		3	0	0.0	0.0