专利名称：一种列车轮对几何参数测量视觉图像处理方法
技术领域：
本发明涉及结构光视觉图像处理技术，尤其涉及一种列车轮对几何参数测量视觉图像处理方法。
背景技术：
列车轮对几何参数的自动化测量对于保障列车运行安全、提高工作效率具有极其重要的意义。作为轮对测量系统的重要组成部分，轮对视觉图像的快速精确处理是实现轮对几何参数快速、高精度自动化测量的关键技术之一。目前，有关列车轮对几何参数测量系统的视觉图像处理方法主要有数学形态学算法(陈蓉，车辆轮对踏面几何参数照相检测方法的研究，上海铁道科技，2009，02 :7-9)；轮廓跟踪算法(曹贺，基于CCD的列车轮对在线检测系统的应用研究，信息技术，2011，10 98-102)。有关结构光条纹中心提取算法有多方向模板法(胡斌，基于方向模板的结构 光条纹中心检测方法，计算机工程与应用，2002，38 (11) 59-60 ;雷海军，一种结构光条纹中心快速检测方法，华中科技大学学报(自然科学版)，2003，31 (I) 74-76)以及Hessian矩阵法(CarstenSteger, An Unbiased extraction of curvilinear structures[J]，Transactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence, (Carsten Steger,一种曲线结构的无偏提取方法[J]，模式分析与机器智能汇刊)1998,20(2) :113-125;胡坤，一种快速结构光条纹中心亚像素精度提取方法，仪器仪表学报，2006，27 (10)，1326 1329 ;周富强，结构光光条提取的混合图像处理方法，光电子与激光，2008，19 (11)，1534 1537)。上述数学形态学与轮廓跟踪算法都是像素级处理，光条的提取精度无法达到亚像素级别，从而一定程度上限制了整个轮对测量系统的测量精度。此外，这些算法仅仅利用图像的灰度信息提取光条，因而对噪声及杂光干扰较为敏感。上述多方向模板法及Hessian矩阵法均不能有效地区分干扰光条及有用光条，并且存在计算量大的缺点，不适合应用于列车轮对几何参数的动态测量系统中。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种列车轮对几何参数测量视觉图像处理方法，能够在保证光条提取精度的同时，减少线点提取的运算量以及线点连接的搜索量，提高图像处理速度。为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的本发明提供了一种列车轮对几何参数测量视觉图像处理方法，该方法包括采用阈值分割方法根据视觉图像的灰度对获取的视觉图像的待处理区域极小化，得到视觉图像的极小化待处理区域；对极小化待处理区域中的视觉图像进行滤波，在滤波后的视觉图像中提取所有亚像素级光条候选点；
根据有用光条的几何特性对光条候选点进行选择、快速连接，得到有用光条。上述方案中，所述采用阈值分割方法根据视觉图像的灰度对获取的视觉图像的待处理区域极小化之前，还包括通过激光和成像设备获取列车轮对的视觉图像。上述方案中，所述采用阈值分割方法根据视觉图像的灰度对获取的视觉图像的待处理区域极小化，包括在获取的视觉图像设定初始的视觉图像的待处理区域；采用多次自适应阈值分割方法，根据视觉图像的灰度缩小视觉图像的待处理区域。上述方案中，所述对极小化待处理区域中的视觉图像进行滤波，包括
根据视觉图像不同像素的邻域信息选取高斯滤波模板，并根据结构光条纹的宽度选取模板大�。缓蟛捎枚杂Υ笮〉母咚孤瞬０宥允泳跬枷裰屑』砬蚰诘拿恳桓龅愕ザ澜新瞬�。上述方案中，所述在滤波后的视觉图像中提取所有亚像素级光条候选点，包括按照Hessian矩阵法在滤波后的视觉图像中提取出光条候选点的亚像素坐标。上述方案中，所述根据有用光条的几何特性对光条候选点进行选择、快速连接，包括根据有用光条的位置及斜率以及光条间的相对位置关系，在极小化待处理区域内指定区域，在该区域的光条候选点中寻找到有用光条的起始点；根据Hessian矩阵的特征向量计算光条点所处的线条方向，然后根据当前光条点所处的线条方向，在邻域内线条方向上的光条候选点之中按照距离及夹角绝对值之和最小的原则选取后续光条线点；循环搜索后续光条候选点，直至当前光条点所处线条方向对应的邻域内没有光条候选点。进一步地，所述循环搜索后续光条候选点，还包括每完成一段线条的连接，根据线条的长度及斜率信息判断是否为有用光条的一部分，若线条长度满足阈值条件并且其斜率处于指定范围内，则认为该线条为有用光条的一部分，否则该线条不是有用光条的一部分。进一步地，所述循环搜索后续光条候选点，还包括根据前一线条的局部斜率信息及走向设定搜索范围，找到下一线条的起点，然后继续进行线点连接；多次线条连接后，直至当前线条处于极小化待处理区域的边缘。上述方案中，所述有用光条的几何特性包括位置、斜率、距离、夹角、长度和走向。本发明列车轮对几何参数测量视觉图像处理方法，充分利用图像中光条的灰度信息以及位置与斜率等几何特性，提取亚像素级光条线点，在保证高精度光条提取的前提下，减少不必要的光条线点提取及连接带来的计算量，提高了处理速度。
图I为本发明方法实现的流程示意图2为现场获取的轮对视觉图像照片示意图；图3为视觉图像阈值分割后的效果示意图；图4为滤波后光条候选点提取的效果示意图；图5为有用光条连接后的效果示意图。
具体实施例方式本发明提供了列车轮对几何参数测量视觉图像处理方法，该方法的基本思想是利用列车轮对几何参数测量中视觉图像的灰度及有用光条的几何特性，快速精确地完成图像中有用光条的连接。有用光条的几何特性包括位置、斜率、距离、夹角、长度和走向。本发明列车轮对几何参数测量视觉图像处理方法主要包括采用阈值分割方法根据视觉图像的灰度对获取的视觉图像的待处理区域极小化，得到视觉图像的极小化待处理·区域；对极小化待处理区域中的视觉图像进行滤波，在滤波后的视觉图像中提取所有亚像素级光条候选点；根据有用光条的几何特性对光条候选点进行选择、快速连接，得到有用光条。该方法具体实现的流程如图I所示，具体包括以下步骤步骤101 :获取列车轮对的视觉图像。通过激光和成像设备获取列车轮对的视觉图像，即成像设备采集激光投射到列车轮对所得到的影像，具体与现有技术相同，在此不再赘述。步骤102 :采用阈值分割方法，根据视觉图像的灰度对视觉图像的待处理区域极小化，得到视觉图像的极小化待处理区域。根据经验信息，在原始视觉图像中，初步设定视觉图像的感兴趣区域，作为初始的视觉图像的待处理区域；然后采用多次自适应阈值分割方法，根据视觉图像的灰度进一步缩小视觉图像的待处理区域，即基于轮对图像的直方图首先将初始待处理区域的视觉图像分为亮暗两个部分，进一步将暗的那部分视觉图像再次分为亮暗两个部分，以此类推，组合多次分割后得到的亮的那部分视觉图像为极小化待处理区域中的视觉图像。具体而言，例如，设视觉图像的待处理区域的图像灰度的取值为x(i = 1，2，...，沁，其中1为取值范围，则基于轮对图像的直方图第一次自适应阈值分割选取阈值h，将X划分为随机变量X1 α =1,2, , Ii1)与X2(i = k1； ki+1，...，N)之和，并且Ii1使得X1与X2之间的类间方差最大；由于镜面反射等干扰因素的存在，待处理区域的视觉图像中部分结构光灰度值较低，为保证提取到有用光条，进一步选取阈值k2，k2 < Ii1，将随机变量X1划分为X3 (i = 1，2，. . .，k2)与X4(i = k2，k2+l，... A1)之和，同理k2应使X3与X4之间的类间方差最大；待处理区域的视觉图像的明暗区别越来越�。顾檬泳跬枷翊锏剿栊Ч源死嗤疲俅谓淞縓3进行一次划分得到最佳阈值k3，k3 < k2 ;最后，将视觉图像中灰度值大于阈值k3的所有像素作为待处理像素，即得到极小化待处理区域的视觉图像。经过大量试验，验证了分割三次已经能够达到视觉图像后续处理所需的效果，能够有效区分干扰光条及有用光条，并且处理速度适当，如若再分割则会降低处理速度。步骤103 :对极小化待处理区域中的视觉图像进行滤波。为尽量减小运算量，采取对极小化待处理区域中的视觉图像逐像素单点滤波的方法对视觉图像进行滤波，包括采用具备良好尺度特性的滤波器，根据视觉图像不同像素的邻域信息选取高斯滤波模板，并根据结构光条纹的宽度选取合适的模板大�。缓蟛捎煤鲜蚀笮〉母咚孤瞬０宥允泳跬枷窦』砬蚰诘拿恳桓龅愕ザ澜新瞬āＩ鲜雎瞬ǚ椒ǖ木咛迨迪址椒ǹ梢晕砘募扑惴椒�。由于并未对原始视觉图像中所有像素进行大规模的加法及乘法运算，从而减少了冗余的计算量，提高了图像处理速度。步骤104 :在滤波后的视觉图像中提取所有亚像素级光条候选点。对极小化待处理区域中的视觉图像完成滤波后，按照Hessian矩阵法在滤波后的视觉图像中精确提取出光条候选点的亚像素坐标。步骤105 :根据有用光条的几何特性对光条候选点进行选择、快速连接，得到有用光条。首先，依据经验数据信息，根据有用光条即列车轮对视觉图像中用于参与轮对几何参数计算的有用光条的位置及斜率以及光条间的相对位置关系，在极小化待处理区域内指定一个小区域，该区域为根据经验数据信息确定的可能存在起始点的区域，因此，在该区 域的光条候选点中寻找到有用光条的起始点，然后根据Hessian矩阵的特征向量计算光条点所处的线条方向，再根据当前光条点所处的线条方向，在相应邻域(8邻域)内线条方向上的光条候选点之中按照距离及夹角绝对值之和最小的原则选取后续光条线点。循环搜索后续光条候选点，直至当前光条点所处线条方向对应的邻域内没有光条候选点，则当前线条连接终止，得到有用光条。每完成一段线条的连接，还需根据线条的长度及斜率信息判断是否为有用光条的一部分，若线条长度满足阈值条件并且其斜率处于指定范围内，则认为该线条为有用光条的一部分，否则该线条不是有用光条的一部分。长度的阈值条件和斜率的指定范围是经过大量实验研究所得的经验数据，即有用光条的几何特性。若长度不满足阈值条件，则判定当前线条为连续的噪声点集，应舍弃；若斜率的取值不属于指定范围内，则判定当前线条为强烈的干扰光条，也应舍弃。另外，由于镜面反射的影响，光条在连接过程中可能分为多段。此时应该根据前一线条的局部斜率信息及走向，设定相应的搜索范围，找到下一线条的起点，然后按照上述的步骤继续进行线点连接。多次线条连接后，若当前线条处于极小化待处理区域的边缘，则认为是有用光条的末端范围，则认为该光条连接已经结束，组合已完成连接的各条线条作为连接后的光条，视觉图像处理完成。以上处理除步骤101，均由具有计算及处理能力的设备完成，如计算机。下面以具体实施例来详细说明本发明方法的实现过程。如图2所示，图2为获取的列车轮对的视觉图像，其分辨率为1360X 1024。根据经验，设定视觉图像的感兴趣区域并且进行两次自适应阈值分割后得到视觉图像的极小化待处理区域，如图3中白色区域所示。对图3白色区域内所有像素逐点进行滤波，并精确提取得到所有光条候选点，结果如图4所示。搜索有用光条的起点及后续线点，依次完成有用光条中各部分线条的连接，根据有用光条的长度及斜率等信息的约束去除干扰线点及干扰光条，处理结果如图5所示。以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本法明的保护范围。
权利要求
1.一种列车轮对几何参数测量视觉图像处理方法，其特征在于，该方法包括 采用阈值分割方法根据视觉图像的灰度对获取的视觉图像的待处理区域极小化，得到视觉图像的极小化待处理区域； 对极小化待处理区域中的视觉图像进行滤波，在滤波后的视觉图像中提取所有亚像素级光条候选点； 根据有用光条的几何特性对光条候选点进行选择、快速连接，得到有用光条。
2.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述采用阈值分割方法根据视觉图像的灰度对获取的视觉图像的待处理区域极小化之前，还包括 通过激光和成像设备获取列车轮对的视觉图像。
3.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述采用阈值分割方法根据视觉图像的灰度对获取的视觉图像的待处理区域极小化，包括 在获取的视觉图像设定初始的视觉图像的待处理区域； 采用多次自适应阈值分割方法，根据视觉图像的灰度缩小视觉图像的待处理区域。
4.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述对极小化待处理区域中的视觉图像进行滤波，包括 根据视觉图像不同像素的邻域信息选取高斯滤波模板，并根据结构光条纹的宽度选取模板大�。缓蟛捎枚杂Υ笮〉母咚孤瞬０宥允泳跬枷裰屑』砬蚰诘拿恳桓龅愕ザ澜新瞬�。
5.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述在滤波后的视觉图像中提取所有亚像素级光条候选点，包括 按照Hessian矩阵法在滤波后的视觉图像中提取出光条候选点的亚像素坐标。
6.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述根据有用光条的几何特性对光条候选点进行选择、快速连接，包括 根据有用光条的位置及斜率以及光条间的相对位置关系，在极小化待处理区域内指定区域，在该区域的光条候选点中寻找到有用光条的起始点； 根据Hessian矩阵的特征向量计算光条点所处的线条方向，然后根据当前光条点所处的线条方向，在邻域内线条方向上的光条候选点之中按照距离及夹角绝对值之和最小的原则选取后续光条线点； 循环搜索后续光条候选点，直至当前光条点所处线条方向对应的邻域内没有光条候选点。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述循环搜索后续光条候选点，还包括 每完成一段线条的连接，根据线条的长度及斜率信息判断是否为有用光条的一部分，若线条长度满足阈值条件并且其斜率处于指定范围内，则认为该线条为有用光条的一部分，否则该线条不是有用光条的一部分。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述循环搜索后续光条候选点，还包括 根据前一线条的局部斜率信息及走向设定搜索范围，找到下一线条的起点，然后继续进行线点连接； 多次线条连接后，直至当前线条处于极小化待处理区域的边缘。
9.根据权利要求I至8任一所述的方法，其特征在于，所述有用光条的几何特性包括位置、斜率、距离、夹角、长度和走向。·
全文摘要
本发明公开了一种列车轮对几何参数测量视觉图像处理方法，该方法包括采用阈值分割方法根据视觉图像的灰度对获取的视觉图像的待处理区域极小化，得到视觉图像的极小化待处理区域；对极小化待处理区域中的视觉图像进行滤波，在滤波后的视觉图像中提取所有亚像素级光条候选点；根据有用光条的几何特性对光条候选点进行选择、快速连接，得到有用光条。本发明所述方法，在列车轮对几何参数测量视觉图像处理中，确保了提取精度，并提高了处理速度。
文档编号G01B11/00GK102881020SQ201210396538
公开日2013年1月16日 申请日期2012年10月18日 优先权日2012年10月18日
发明者孙军华, 张广军, 陈勖, 刘震, 魏振忠 申请人:北京航空航天大学
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