[发明专利]基于图像重构和分块阈值分割的钢轨缺陷检测方法

权利要求书

1.基于图像重构和分块阈值分割的钢轨缺陷检测方法，其特征在于，具体步骤为：

步骤1，输入待检测的钢轨图像，对待检测的钢轨图像做预处理步骤，获得增强图像；

步骤2，对增强图像进行图像重构，获得重构图像；

步骤3，增强图像与重构图像做减法操作，得到差分图像；

步骤4，将差分图像分割为大小相同的图像块，对每个图像块做前、背景区域判断和阈值分割，得到二值图像；

步骤5，对二值图像做开运算，最终得到检测结果图；

其中步骤1中预处理步骤具体的为：对待检测的钢轨图像依次做中值滤波、图像增强和归一化处理；所述图像增强采用对数图像增强算法，公式如下：

其中I_m为中值滤波后的图像，大小为M×N，i＝1,2...M，j＝1,2...N；I_n为对数图像增强之后的图像；

步骤2中所述图像重构具体按照公式(2)操作：

其中I_r(i,j)重构图像，I(i,j)为增强图像，mean(j)为增强图像第j列像素的均值，T_r为设定的阈值；

所述步骤4具体为：

步骤4.1，将差分图像分割为大小相同的图像块，其中图像块大小为80*80；

步骤4.2，计算所有图像块的类间平均灰度差；

步骤4.3.对类间平均灰度差大于50的图像块进行阈值分割处理，其他的图像块判定为纯背景块，纯背景块的像素值的置为“0”，所述阈值分割处理具体为：

其中B_k为阈值分割处理后的图像块，ΔI_k为类间平均灰度差大于50的图像块，T_s为使用全局阈值方法对存在缺陷的小块进行分割计算得到的阈值；

步骤4.4，对步骤4.3处理后的图片进行空洞填充，即可得到二值图像B；

所述开运算的具体运算方式为：

其中SE为开运算的结构元素，B为二值图像。

2.如权利要求1所示的基于图像重构和分块阈值分割的钢轨缺陷检测方法，其特征在于，所述T_r的值取T_r＝50。

3.如权利要求1所示的基于图像重构和分块阈值分割的钢轨缺陷检测方法，所述类间平均灰度差的获得方式为：

设图像块的灰度级为S＝(1,2,3,…,j,…L)，T为分割两区域的阈值，f_j为灰度级为j的像素个数，s₁和s₂分别为各区域内的像素总数；

则首先通过公式(4)和(5)获得g₁和g₂，g₁和g₂分别为两个区域平均灰度，

则平均灰度差Δg可通过公式(6)获得：

Δg＝|g₁(T)-g₂(T)| (6)。