基于多特征融合的铁路护栏网格提取

• 作者: 蓝智敏 梁礼明 盛校棋 黎富泉 吴健
• 来源期刊: 河南理工大学学报（自然科学版）
• 关键词: 铁路护栏 网格提取 特征提取 二维最大熵 连通域去噪
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机·人工智能·大数据
• 页码范围: 134-141
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文

摘要

铁路护栏是列车高速安全运行免受异物入侵的必要保障,其图像精确提取是铁路基础设施自动化检测的关键步骤.针对铁路护栏因背景干扰因素多而难以准确提取其图像的问题,提出一种融合多特征和二维最大熵的铁路护栏网格图像提取算法.首先采用双边滤波降噪和伽马变换增强铁路护栏网格图像,其次在提取护栏网格的线性特征、方差特征和矩特征后进行二维最大熵初分割,最后根据三类特征图的初分割进行加权融合与连通域去噪.结果表明,本文算法对铁路护栏网格图像的提取具有较强的鲁棒性.