基于OpenCV的钢轨裂纹检测_唐曼玲

Image & Multimedia Technology •

图像与多媒体技术

Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 97

在摄像头的捕捉过程中，可能会存在光线不平衡，这影响了对特征的提取。考虑到背景模型对光线变化比较敏感。在有金属设备的室内场景中，需要对摄像头捕捉的图像序列进行光线补偿。彩色图像由于信息容量比灰度图像大，因此处理难度大、速度慢，而且在识别一般图像的过程中，灰度图像所含的信息量已经足够，因此先将彩色图像转换为灰度图像。

中值滤波是一种非线性滤波。中值滤波在一定条件下可以克服线性滤波器如最小均方滤波、均值滤波等带来的图像细节的模糊，而且对滤除椒盐噪声最为有效。其滤波原理为对模板 S （像素个数为 M)下图像 F ( x,y)的 M 个像素进行排序，用其中间值代替模板中心下图像像素值 g ( x,y)的操作。M 一般取奇数，以便有中间像素，若 M 为偶数，则中值取中间两像素灰度值的平均值。

基于OpenCV 的钢轨裂纹检测

文/唐曼玲 龙珍 李炳川

合称做X 被B 腐蚀的结果，表示为E(X) = {a | B a X}= X B 。而膨胀可看做是腐蚀的对偶运算，其定义是：把结构元素B 平移a 后得到B a ，若B a 击中X ，记下a 点。所有满足上述条件的a 点组成的集合称做X 被B 膨胀的结果，表示为：D(X) = {a | Ba ↑X} = X B 。利用数学形态学构造的边缘检测分割效果图如图2。

4 总结

钢轨缺陷类型较多且复杂，由于只检测了少量缺陷种类，所以应用到实时监测中还有很大一段距离。本文针对钢轨表面缺陷特点使用中值滤波去噪、膨胀、腐蚀等一系列处理，获得了缺陷大致轮廓和位置等信息。

参考文献

[1]徐超.基于OpenCV 图像处理技术在冰清

检测中的应用[A].信息技术,2014(03).[2]曹宇.基于 CCD 图像的表面裂纹检测[B].

仪器仪表/检测/监控,2014(12).

[2]厉荣宣.基于图像处理的轴类零件表面裂

纹检测[A].图学学报,2015(02).

作者简介

唐曼玲（1993-），女，四川省成都市人。现为西南科技大学信息工程学院通信工程专业2012级本科生。

龙珍（1993-），女，四川省内江市人。现为西南科技大学信息工程学院电子信息工程专业2012级本科生。

作者单位

西南科技大学　四川省绵阳市　621000

网络出版时间：2015-06-16 09:44

网络出版地址：/kcms/detail/10.1108.TP.20150616.0944.074.html