基于改进Canny算法与Hough变换的轨道图像边缘提取

汤旻安,王晨雨

(兰州交通大学自动化与电气工程学院,兰州 730070)

随着我国铁路快速发展，列车时速不断提高，铁路运营安全越发重要。近年来，因地质灾害、人为疏忽等因素影响，铁路上的伤亡事故越来越多。因而，依托固定监控等方式的异物入侵检测系统的建立就尤为必要。建立异物入侵检测系统首先需对监控获取的图像进行预处理，提取轨道边缘，从而获取异物检测区域。

Canny算法是目前最常用的边缘检测算法之一，它的优异性能主要是能够通过控制边缘检测参数和阈值来调整输出图像质量，但其仍然存在抗噪能力弱、精度不高的问题[1]。数字图像获取途中容易受到各种干扰。椒盐噪声是一种较常见的噪声，其表现为会在图像中随机使一些像素取图像灰度值的最大值与最小值[2]。图像中的噪声会造成原始图像质量下降，影响图像中原有信息的准确传递[3]。因为高斯滤波器滤波效果较差且滤波后图像边缘信息易丢失，所以需对传统Canny算法进行改进。文献[4]采用了双边滤波器对噪声进行处理，但因强噪声点也符合双边滤波器的边缘判断准则，所以无法滤除强噪声。文献[5]采用了改进的双边滤波器进行滤波，可对强噪声进行单独判断处理，但存在漏判情况，影响滤波效果。文献[6]依据噪声点特性，采用中值与双边滤波相结合的混合滤波器处理图像，但混合滤波器在滤除噪声的同时存在平滑过渡问题，使得图像更加模糊。

在图像处理过程中，阈值的选择也会直接影响边缘质量。……