基于多特征融合的铁路护栏网格提取
蓝智敏
梁礼明
盛校棋
黎富泉
吴健
江西理工大学 电气工程与自动化学院,江西 赣州341000
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.
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
分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(51365017)国家自然科学基金(61463018)江西省自然科学基金(20192BAB205084)科学技术研究重点项目(GJJ170491)国家级大学生创新创业训练计划项目(201810407017)
论文发表日期：2021-06-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 134-141 )
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