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1、軌道交通是世界運(yùn)輸方式的重要組成部分。近年來,隨著對(duì)城市軌道交通以及高速鐵路客運(yùn)專線等軌道交通的投入力度不斷加大,軌道交通地位的不斷提升,其安全問題也日益突出。軌枕作為鐵路線路重要的基礎(chǔ)設(shè)施,其工作狀態(tài)是否正常對(duì)鐵路線路的安全有著重要的影響。隨著基于圖像處理技術(shù)的非接觸式檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展,圖像處理技術(shù)也漸漸地被應(yīng)用到鐵路線路的狀態(tài)檢測(cè)中來,本文的研究目的就是為后續(xù)的軌枕狀態(tài)檢測(cè)提供精確的、可信度高的軌枕分割圖像。為了這個(gè)目標(biāo),本文主要做了
2、如下三個(gè)方面的工作:
1.介紹國(guó)際國(guó)內(nèi)對(duì)鐵路圖像軌枕分割進(jìn)行研究的現(xiàn)狀,結(jié)合我國(guó)現(xiàn)行的鐵路線路巡檢方式,分析了對(duì)鐵路圖像軌枕分割進(jìn)行研究的必要性和重要性;
2.從紋理分析的角度對(duì)鐵路圖像的特點(diǎn)進(jìn)行了分析,借鑒生物視覺研究的相關(guān)理論,選擇了一個(gè)重要的時(shí)頻域分析工具—Gabor濾波器,并結(jié)合實(shí)際鐵路圖像的特征,對(duì)Gabor濾波器組的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行了選擇和計(jì)算,然后對(duì)本文設(shè)計(jì)的Gabor濾波器組的方向特性、旋轉(zhuǎn)不變性
3、、平移不變性和縮放不變性進(jìn)行了討論;
3.在鐵路圖像經(jīng)過Gabor濾波器組變換的基礎(chǔ)上,采用非線性分析的方式,對(duì)鐵路圖像的紋理特征進(jìn)行了提取和分析。針對(duì)經(jīng)典K均值聚類分割隨機(jī)確定聚類中心和不能利用像素空間約束的缺點(diǎn),給出了鐵路圖像軌枕分割聚類中心的選擇規(guī)則,提出了針對(duì)軌枕分割的空間約束K均值聚類分割方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文針對(duì)鐵路圖像紋理特征的特點(diǎn)提出的自適應(yīng)確定聚類中心和基于像素坐標(biāo)空間約束的改進(jìn)K均值聚類鐵路圖像軌枕分
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