改进算子的列车轮对踏面边缘检测算法(2)
【作者】网站采编
【关键词】
【摘要】由二者得到ω(i,j)=ωs(i,j)ωr(i,j)。 2.2 梯度幅值和方向计算的改进 现有的Canny算子在计算图像梯度幅值时采用2×2领域一阶有限差分运算,只考虑到水平和
由二者得到ω(i,j)=ωs(i,j)ωr(i,j)。
2.2 梯度幅值和方向计算的改进
现有的Canny算子在计算图像梯度幅值时采用2×2领域一阶有限差分运算,只考虑到水平和垂直方向上的梯度值,因此易受到来自外界噪声的干扰,检测出虚假边缘,检测效果不佳。冯永亮[12]、王植[15]等人在传统的Canny算子在x方向、y方向梯度模板基础上又加入45°和135°方向,对4个方向做一阶有限差分来计算梯度幅值,经分析对比发现,对噪声干扰有一定的抑制作用,但是计算复杂,相对效率低。借鉴文献[16-17]提出的算法,在Soble算子的基础之上加入45°和135°方向来计算梯度幅值。在3×3领域内4个方向上的梯度模板见式(10):
将水平方向、垂直方向、45°方向、135°方向的梯度模板Hx、Hy、H45°、H135°分别与滤波后的图像进行卷积运算,得到4个方向上的梯度分量Mx、My、M45°、M135°,最后求得梯度幅值M,见式(11):
由4个方向上的梯度分量合成到水平和垂直2个方向上总的梯度分别为Mx、My,分别见式(12)、式(13):
由MX、MY求得梯度方向δ,见式(14):
2.3 Otsu算法求高低阈值
Otsu算法,又称大津法,是由日本学者大津展之提出的一种对非极大值抑制后的梯度图像进行阈值分割的一种算法,其可以自适应的确定阈值,从而避免了人为设定高低阈值的缺陷。此算法将图像按照灰度分为前景和背景两类,若目标图像大小为M×N,其中含有L个不同灰度等级,Otsu法将在像素灰度0~(L-1)范围内计算对应的方差,通过不断比较,最终获得前景与背景间的最大间类方差,所以又称为最大间类方差法[18],方差越大,则分类就越正确。
在含有L个不同灰度等级的M×N图像中,每个灰度值对应的像素值为ni,i∈[0,L-1],则其中某一像素i所出现的概率为pi,见式(15):
假设选择1个阈值k,k∈[0,L-1],将图像像素灰度分成2类,即前景W0和背景W1,二者灰度等级范围分别为:W0∈[0,k],W1∈[k+1,L-1]。因此,某一像素落在W0、W1上的概率分别为PW0(k)、PW1(k),分别见式(16)、式(17):
前景W0、背景W1平均灰度值分别为h0(k)、h1(k)分别见式(18)、式(19):
则整个图像的平均灰度值为h(k),见式(20):
由上述公式可求得前景W0和背景W1间的最大间类方差δ2,见式(21):
在不同的k值下求间类方差,当间类方差δ2取得最大值时所对应的k值就是所求得的最优阈值,将此最优阈值设为高阈值Th,低阈值为Th/2。在改进的Canny算法中用Otsu法自适应求取阈值来代替人为设定高低阈值,从而增强了整个算法的自适应性,使得图像边缘信息提取更加完整、清晰。
3 仿真实验结果分析
3.1 原始灰度图像处理分析
为了验证改进的Canny算法相对传统Canny算法在保边去噪方面的优越性,在某铁路局检修作业车间在线采集系统上,选择其中一张采集到的轮对踏面图像在Matlab 2019a环境下进行仿真分析验证,仿真时,采用传统Canny算法处理时选取Th=100,Tl=80,仿真实验结果如图1所示:
图1 原始图像仿真实验结果
图1中的图1(a)是采集到轮对踏面的部分原始灰度图像,图1(b)是经过双边滤波算法平滑滤波后的图像,图1(c)是采用传统的Canny算子处理过的踏面图像,图1(d)是采用文中算法对原始灰度图进行处理;图1(c)和图1(d)相比,图1(d)中轮对踏面损伤部位细节更加明显,轮缘轮廓线也更加清晰完整,具有良好的单边缘响应效果且连续性好。
3.2 含噪声灰度图像处理分析
为了验证双边滤波算法对噪声的抑制能力,在原始灰度图像中加入2%的椒盐噪声,同样采用2种算法进行仿真分析对比,仿真实验结果如图2所示:
图2(e)是在原始灰度图中加入椒盐噪声后的图像,图2(f)是用双边滤波算法滤除椒盐噪声,图2(g)是用传统的Canny算子处理含噪声原始灰度图,图2(h)是文中改进算法处理含噪图像,经过对比发现,图2(g)中明显含有的噪声和弱边缘信息较多,且边缘连接性差,图2(g)中对噪声的滤除效果较好,保留的边缘信息更多且连续性也更好。
4 结论
针对传统Canny边缘检测算法在进行轮对踏面损伤处理时存在的缺陷,提出一种改进的Canny算法对踏面损伤区域进行边缘检测。文中创新点有:(1)改进的算法采用双边滤波算法代替传统的高斯滤波对图像滤波去噪,对噪声具有较好的抑制能力;(2)在Soble算子基础上加入45°和135°方向计算梯度幅值,使踏面边缘细节更加清晰;(3)使用Otsu法自适应的确定高低阈值,从而避免人为设定高低阈值的缺陷,增强了自适应性。
文章来源:《中国骨与关节损伤杂志》 网址: http://www.zggygjsszzzz.cn/qikandaodu/2021/0525/551.html