（光学工程专业论文）接触导线几何参数测量研究.pdf

西南交通大学硕士研究生学位论文第l 页 摘要 论文设计了一种利用光学三角测量原理及c c d ( c h a r g ec o u p l e d e v i c e ) 图像处理技术来实现接触导线几何参数的实时检测系统。检 测系统直接安装在机车上，实现在机车运行过程中对接触导线的在线 监测，提高机车运行的安全性。 论文首先介绍了该项目的开发背景、意义；介绍了接触导线几何 尺寸、磨耗等参数的定义；概述了国内外接触导线几何参数的检测方 法，分析和比较了它们的检测原理、方法的优缺点和检测精度等技术 指标；并在此基础之上，提出了利用多c c d 系统图像处理方法检测接 触导线几何参数的实时检测系统，并详细介绍了系统的组成结构。 论文集中介绍了以下几方面的内容：( 1 ) 检测原理：光学三角测 量原理及接触导线磨耗检测原理；( 2 ) 系统硬件设计：c c d 摄像机参 数设计和选性、光学系统设计以及图像采集卡的选择，；( 3 ) 图像处 理算法及实现：对各种相关算法进行了详细介绍和比较，优选出适合 本系统的图像处理算法；( 4 ) 给出了系统在实验室内的实验运行情况 及相应实验结果，对实验数据做了误差分析。最后指出了系统在实际 应用中应注意的问题和进一步完善的方面。 关键词：光学三角测量，面阵c c d ，接触导线，几何尺寸，磨耗检测， 图像处理 西南交通大学硕士研究生学位论文第| | 页 a b s tr a g t t h i sp a p e rd e s i g n e das y s t e mf o rt h em e a s u r e m e n to ft h eg e o m e t r y d i m e n s i o na n dt h ew e a ro ft h ec o n t a c tw i r e t h eb a s i ct e c h n i q u eu s e di n t h es y s t e mi st h ep r i n c i p l eo ft h eo p t i ct r i a n g u l a t i o na n dc c d ( c h a r g e c o u p l ed e v i c e ) i m a g em e a s u r e m e n t t h es y s t e mi sb a s e do nad e t e c t i o n u n i to ft h ec o n t a c tw i r ew h i c hw i l lb ei n s t a l l e do nt h eu p p e rp a r to ft h e v e h i c l eb o d yt or e a l i z e t h ed y n a m i cc o n t r o lo ft h ec o n t a c tw i r ea n d g u a r a n t e et h es a f e t yo ft h er a i l w a yl i n e s f i r s t o fa 1 1 t h e b a c k g r o u n d a n d m e a n i n g o f r e s e a r c ha n d d e v e l o p m e n ti si n t r o d u c e di nt h et h e s i s ；t h eg e o m e t r yd i m e n s i o na n dt h e w i r ew e a r sd e f i n i t i o na r ei n t r o d u c e d t h e nt h ed o m e s t i ca n do v e r s e a s d e v e l o p m e n to fc o n t a c tw i r ed e t e c t i o ni ss u m m a r i z e d ，i n c l u d i n gd e t e c t i n g m e t h o d ，d e t e c t i n gp r i n c i p l e ；t h ea d v a n t a g ea n dd i s a d v a n t a g eo fa l l t h e d e t e c t i o n sa r ea n a l y s e da n dc o m p a r e d a f t e rad e e ps t u d yo nt h e s e d e t e c t i o nt e c h n i q u e s ，w ed r a wt h ec o n c l u s i o nt h a tt h ed e t e c t i o nt e c h n i q u e b a s e do i lc c d i m a g ew i l lb eal e a d i n gt e c h n i q u et or e a l i z et h ed y n a m i c c o n t r o lo ft h ec o n t a c tw i r ea n dg u a r a n t e et h es a f e t yo ft h er a i l w a yl i n e s t h e nt h ep a p e rg i v e st h ec o m p o s i t i o no ft h ed e v i c e t h et h e s i s p u t a ne m p h a s i so nf o l l o wq u e s t i o n s ：f i r s t ，d e t e c t i n g p r i n c i p l e ：t h ep r i n c i p l e o ft h e o p t i ct r i a n g u l a t i o n a n dt h ew e a r m e a s u r e m e n t s e c o n d ，t h e d e s i g no ft h eh a r d w a r e ：t h es e l e c t i n go fo p t i c s d e v i c e ，c a m e r aa n dc a p t u r ec a r d t h i r d ，t h ed e s i g no ft h ei m a g ep r o c e s s i n g a r i t h m e t i c ：e v e r ya r i t h m e t i ci si n t r o d u c e da n dc o m p a r e d ，t h e nt h eb e s t i m a g ep r o c e s s i n ga r i t h m e t i ci s c h o o s e dt ot h et h e s i s f o u r ，t h ep a p e r i n t r o d u c e st h em e a s u r e m e n tr u n n i n gs t a t u si nl a b o r a t o r y ，i n c l u d i n gt h e r e l e v a n tp a r a m e t e r so ft h ec o n t a c tw i r ea n dt h ee r r o ra n a l y s i n g f i n a l l y ， t h e p a p e rp o i n t o u tt h ed e f e c t st h a tw es h o u l dp a ya t t e n t i o nt oi nt h e s y s t e r n k e yw o r d s ：o p t i ct r i a n g u l a t i o nm e a s u r e m e n t ，c c da r r a y ，c o n t a c tw i r e ， g e o m e t r yd i m e n s i o n ，w e a rm e a s u r e m e n t i m a g ep r o c e s s 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 第一章绪论 1 1 开发背景 在电气化铁路中，电力机车通过受电弓从接触网获取电能，实现 电力牵引。接触网沿线路架设，地理环境和线路条件复杂多变，且接 触网和受电弓又是在振动中传输电流。所以，为了保证弓网正常受流， 必须加强对接触网的检测，以便及时发现隐患，保证安全运营。 铁路大规模提速后，铁路行车安全显得更为重要，所以，为了适 应电气化铁路工程运营和发展的需要，研制检测接触网性能的测试技 术和数据处理系统，对实现全面质量管理，保证安全运营和加速铁路 电气化的进程具有重要的现实意义 i - 3 。 接触网参数检测技术发展较早的是前联邦德国，早在上个世纪5 0 年代初，他们就进行了包括受电弓空气动力学特性、接触网悬挂的振 动及受流等试验。其后，法国进行了大量的实际线路受流试验。日本 在这方面也做了大量的研究和试验，开发出一系列根据不同的要求而 设计的接触网检测车。奥地利在光学非接触检测接触网参数的研究中 取得了很大的进步。国外接触网检测技术的研究一般是根据本国的实 际情况，选择适合本国线路状况的研究重点，如德国的检测车突出检 测弓网间的接触压力，法国突出检测悬挂的动态弹性，日本则突出检 测弓网离线、接触线磨耗。 目前我国接触网检测主要检测方式有： ( 1 ) 供电段员工现场巡检 这种检测属于静态测量，不能反映运行时接触网的动态情况， 同时需要大量的人力、物力，而且检测效率很低。 ( 2 ) 接触网专用检测车检测 动态测量，但由于检测车自身结构、轴重、振动特性、牵引 特性等与实际电力机车有很大区别，是一种模拟机车状况的检测； 另外，专用检测车检测受检测时间和行车计划安排的限制，只能 做定期检测，不能满足实时监控接触网运行状态的需要。 ( 3 ) 弓网状态动态检测装置实时检测 是一种真正的弓网动态检测，检测装置直接安装在运行的电 西南交通大学硕士研究生学位论文第2 页 力机车上，可实时检测、记录接触网拉出值、导高等参数，并能 实时监视弓网运行状态。 1 2 课题意义 本课题研究的目标是设计一套接触导线几何参数的检测系统，系 统利用c c d 图像处理方法及光学三角测量原理来确定接触导线导高、 拉出值、磨耗等。整个检测装置安装在机车顶部，检测单元的数据处 理系统以及操作人员的控制系统安装在机车内，实现接触导线几何参 数的动态检测。整个检测系统要求实现以下功能： ( 1 ) 实现接触导线几何参数在线检测，并实时处理数据。 ( 2 ) 及时了解接触导线的磨损状况。 从而有效避免接触导线造成的铁路事故，加强接触导线的质量跟 踪管理控制，改变检测的落后状况，顺应铁路运输运行发展方向。 西南交通大学硕士研究生学位论文第3 页 第二章国内外接触导线几何参数检测概况 2 1 接触导线几何参数介绍 2 1 1 拉出值介绍 在电气化线路上，为了延长受电弓的使用寿命，使滑板磨耗均匀， 接触线在线路的直线段布置成之字形，在曲线段布置成折线的形式， 且此折线一般与受电弓中心行迹相隔或是相切。这种折线在定位点处 接触导线距受电弓中，1 1 , 行迹的距离称为拉出值；在直线区段上，接触 线在定位点处相对于线路中心的偏移距离称为之字值。为方便起见， 统称为接触线拉出值 1 1 。 ” 显然，如果接触线拉出值设置得太小，则达不到均匀滑板磨耗和 延长受电弓使用寿命的目的。如果拉出值太大，在某些情况下，如遇 到最大风时，接触线在某些部位就会超出受电弓的有效工作长度而造 成弓网事故。为了避免上述现象的发生，要经常检测接触线拉出值的 大小及变化 1 1 1 4 4 】。 2 1 2 导高介绍 接触导线高度是指接触线到轨面的距离。接触线高度检测有两个 方面的意义：首先是静止状态下，测量接触线保持的应有高度，其最 高位置不能超过6 4 5 0 m m ，最低位置应满足能通过国家规定的最大超限 货物而保持5 3 7 0 m m ，静止测量是为工程和维修单位提供参考数据；其 次，在运行状态下，即在列车运行中测量受电弓沿接触线的运行轨迹， 为研究接触悬挂的质量和受电弓的性能及受流状态提供分析资料 1 1 。 2 1 3 磨耗介绍 接触导线磨耗是指由于导线长期与受电弓滑动接触取流，从而产 生的接触线磨损程度，磨耗主要由离线火花烧损和机械磨损产生，当 磨耗超过一定的限度时，接触线难于维持张力，将会导致恶性事故发 生。因此很有必要对接触线磨损状况进行检测，杜绝隐患。接触线磨 耗测定装置在各种测量中是投入力量最多，研究时间最长，收效较小 的一个检测项目【“。 的一个检测项目【1 】。 西南交通大学硕士研究生学位论文第4 页 2 2 国内外接触导线几何参数检测概况 2 2 1拉出值检测方法 目前国内外接触线拉出值的检测方法主要有以下几种【q o 】： 2 2 1 1 传感器阵列检测法 传感器阵列检测法在测量用模拟受电弓滑板中心左右6 0 0 m m 范围 内，每隔一定距离安装两组传感器来进行检测。测量时受电弓升起， 通过受电弓和接触导线在运行时的相互位置关系来进行测试。 li 事辜i 黔8 3 0 3 船8 鼹黯g g 船9 9 2 秽o ”0 0 ”d o ”。o ”o c8 2 9 吕 8 8 茔g 斟 【口o 。c o o o o e c o o 。o e c 。o 日0 0 。3 3 。0 。0 3 3 0 0 0 0 2 吕邕器g 窨g 吕o o d 0 0 3 0 0 0 暑g 笔9 9 2 毫i妻客 图2 - 1 传感器在受电弓上的布置 当导线移动在不同的传感器时，相应的传感器就发出信号，根据 此信号就可得出导线相对于受电弓中心的位置，即拉出值。这种检测 方法的优点是：安装方便，相对简单，不需要附加设备也能实现全天 测量。缺点也相对比较明显：安装的传感器数量直接影响模拟受电弓 的重量；模拟受电弓上的传感器还可能被接触网损坏，设备维修工作 量大：测量系统和接触网直接接触，模拟受电弓上产生的电弧对传感 器造成很大的干扰。一般情况下该方法的检测分辨率是l o m m 。 2 2 1 2 激光扫描法 激光扫描法是通过安装在车顶的激光测距传感器和光学扫描机构 组成”，如图2 2 所示。 西南交通大学硕士研究生学位论文第5 页 激光传感器 二七口 ( a )( b ) 图2 - 2 激光扫描法测量拉出值 从激光器发出的激光经过扫描机构反射后形成了如图2 2 ( a ) 中 锥角为a 的锥形扫描激光，当这个激光遇到接触线而反射，根据光路 可逆原理，反射的激光将沿原路返回，通过传感器的内部测量电路即 可测量出激光所走过的折返距离。由于激光传感器到扫描镜面的距离 可以看成是固定的，从而可以计算出扫描机构到接触线的距离，即图 2 2 ( b ) 中的l 值。而扫描机构内装有角度位移传感器，可以测量出 当前扫描机构转过的角度，即图2 2 ( a ) 中的扫描角卢，通过以下计 算就可以得出当前接触线的拉出值s 和接触线的高度h ： s l s i n ( , 6 一等) 上 ( 2 1 ) h l ，c o s ( 卢一i a ) 这种方法的优点是：不用在受电弓弓头上安装传感器，对受电弓 不产生附加重量，从而使检测使用的模拟受电弓能够真实地反映实际 的弓网关系，使检测结果更加接近实际情况。但是这种方法的缺点很 明显，就是光学扫描机构的加工与安装的精度要求都非常高，较小的 加工或安装误差都会在检测结果中放大，使检测误差增大。因此，这 种方法目前使用不多。 2 2 1 3c c d 图像处理方法 l 、只使用一台摄像机f 1 1 1 通过安装在车顶位置的c c d 摄像机，将包含电力机车受电弓与接 西南交通大学硕士研究生学位论文第6 页 触网的动态图像拍摄下来，然后通过二值化、模式识别等图像处理手 段，将接触线在受电弓上的相对位置分析计算出来，从而得到接触线 的拉出值，并通过确定受电弓在图像中的位置来确定接触线高度等技 术参数。 图2 3c c d 图像处理框图 这种方法的最大优点是只用一台摄像机，安装使用都很简便，检 测设备与受电弓、接触线等是完全隔离开来的，也不需要在受电弓上 安装附加设备，能够更真实地反应动态下的真实弓网关系；缺点是所 得到的动态图像非常复杂，算法也非常复杂，检测精度也相对较低。 2 、使用两个( 或多个) c c d 摄像机 1 1 采用两个或多个c c d 摄像机是利用合理照明，通过接触线在c c d 上的成像位置，利用三角测量原理，对接触线进行空间定位，得到拉 出值和接触线高度等技术参数。 图2 - 4 两个c c d 检测的三角测量原理 左右两台c c d 装置性能、参数一致，其交汇视场角的辐射宽度均 西南交通大学硕士研究生学位论文第7 页 为1 0 0 0 m m ，图2 4 中1 、3 虚线中间所示。根据这两项参数来确定c c d 。 c c d 。的安装距离和初始倾角a 。 图中，虚线l 、2 和3 、4 分别是c c d 、c c d ：的测量范围。接触线在 它们共同的测量范围内，如m 点为接触线上任意一点，它在两个c c d 上各有一个像点与之对应。建立如图坐标系：以两个c c d 光轴的交点 为原点建立一个平面平面直角坐标系，x 轴平行于基线。c c d 。的中心 位于点s 。，c c d ：的中心位于点s ：， s 。s 。l = d 。为基线长度，即两个c c d 中心的安装距离。0 s t 与x 轴的交角为a 。，o s ：与x 轴的交角为p 。，安 装时约定为a 。= 风。点m 在两个c c d 上成像的像高分别为h 。，h ：，且设 定h 。在光轴o s 。之上为正，在0 s 。之下为负( 同理设置h ：) ，m a 与x 轴 夹角为a ，m b 与x 轴夹角为卢，m a 与o s t 夹角为n ，m b 与o s z 夹角为y ：， 两c c d 镜头焦距均为f ，所以，由图2 - 4 有： y 1 = a ：r c t a n ( h , i f ) ，y 2 = a r c t a n ( h 2 ，) a = a o y 1 ，卢= 风一y 2 ( 2 - 2 ) d 皇a b 置d o + 4 墨+ b s 2 = d o + ，( s i n ) , x i s i n a + s i n y 2 i s i i n f l ) 所以，接触线上任意一点m 的二维坐标中的x ，y 分别为： 石= a m c o s a s l d 0 1 2 = d s i n 卢c o s a i s i n ( a + 卢) 一，s i n y l s i n a d o 2，o 6j ， y m 卜s i n a d o 。t a n a o 2 一d 。s i n p 。s i n a s i n ( a + 卢) 一d o t a n a 0 1 2 综上可知，只要确定焦距f ，并根据基线长度d 。、交汇仰角o 。，风， 并由两个c c d 输出的视频信号确定像高h 。，h ：，就可得出接触线上点 的坐标。再根据两个c c d 在车顶的具体位置及车顶距轨面的高度，就 可以算出接触线高度和拉出值。该检测方法的优点是：测量精度高， 能同时检测导高、拉出值、磨耗等。缺点就是安装精度要求很高，如 果两个或多个c c d 安装不在同一平面上，对测量精度影响将很大。 2 2 2 导高检测方法 前面介绍的拉出值测量中包含了部分对导高的检测方法，下面再 介绍另外一些导高的检测方法。 2 2 ，2 1 角度编码器测量法”“ 接触线高度的测量原理如图2 5 所示。 西南交通大学硕士研究生学位论文第8 页 1 一受电弓滑板；2 一受电弓上臂杆；3 一受电弓下臂杆； 4 一车顶；5 一角度编码器安装部位 图2 - 5 接触线高度角度编码器测量法 由图2 5 可以得出h 与口之间的函数关系： h = l 2s i n f l + 霹一e e c o s f l 一2 l 2 l 3 c o s f l ( 2 - 4 ) 在c 点安装一个角度编码器，把对应于某一h 值的角度卢测量出来， 就可把h 计算出来，从而接触线的当前的高度h 就测量出来了。 这种方法的缺点是受电弓及传感器机械部分的转动和同步响应速 度较慢，对测量的精度有一定的影响，在实际应用中应该考虑这个问 题。尤其是在高速时受电弓上下振动加剧，使用这种方法将会使测量 误差增大。 2 2 2 2 激光距离传感器测量法 这种方法是直接使用激光距离传感器来测量h ，如图2 6 所示。通 过安装在受电弓底座上的激光距离传感器，测量从底座到受电弓滑板 附加的反射板上某一固定点之间的距离，即相对于图2 - 5 中的h 值， 从而可以得出接触线高度h 值。这种方法具有检测精度高，跟随性能 西南交通大学硕士研究生学位论文第9 页 好、响应速度高等特点，是高速接触网检测中接触线高度检测方法研 究的一个发展方向。但这种方法也有缺点，在露天使用时，如果太阳 光很强，激光距离传感器容易造成受光饱和而影响其正常工作。 1 一受电弓滑板；2 一受电弓上臂杆；3 一受电弓下臂杆； 4 一车顶：5 一激光测距传感器；5 一反射板 图2 - 6 接触线高度激光距离传感器测量法 2 2 3 磨耗检测方法 接触线磨耗测定装置是在各种测量中投入力量最多，研究时间最 长，收效较小的一个检测项目。下表是综合世界各国的接触线磨耗检 测的方法，它们都各有可取之处，也都有不足之处1 1 。 西南交通大学硕士研究生学位论文第10 页 表2 - l 接触线磨耗检测方法 测定 名称测定原理 值 磨面激光方用激光投射棱镜，并照到接触线磨耗面上，用返回 宽度式的信息计算出磨耗面宽度 根据接触线粗细的变化引起电阻发生变化，由测定 断面 电阻式 的电压降来确定磨耗 积在滑块部分装入线圈，由线圈测定接触线的涡流大 涡流式 小 超声波从接触线下面射入超声波，根据上面反射的时间来 a进行测定 一 残 光量式 从接触线横向测量照射光线，测定接触线残存的直 存径 直滚轮式 径 ( 有导 导向滚轮在接触线下面滑动，对接触线残存直径差 向) 动的变化避行测定 滑动式通过接触线高度方向的改变，测定出r 或c 的变化 积层板滑板和接触线接触后，将接触线磨耗面分成细小部 式分，加上电压测定其电气量 其图像处将接触线磨耗面用c c d 录像或直接将图像变为数 他理字信号 缝隙镜 像法 缝隙镜像法采用胶片直接摄出接触线滑面的宽度 2 2 3 1 激光方式【1 1 f 1 3 】 用激光方法检测接触线磨耗的结构原理如图2 7 所示。 这种激光器体积小、重量轻、工作可靠，且速度快，在短时间内 可以抵达输出点。其旋转式反光镜是由切割铝材制成的一体化反光镜， 旋转速度为3 7 5 0 r m in ，从而使测量频率提高到1 5 0 0 h z ，其结果是在 3 0 0 k m h 的运行条件下，每s o m m 可以采一次样。这套系统，在日本是 安装在检测车上进行检测的所以还是存在利用检测车检测的缺点。 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 1 页 ，7 i i 兰茸厦光镜 l ( 1 5 0 0 + 7 0 0 ) 3 5 0 ( 4 - 7 ) 即，。 4 5 m m 根据上面的焦距选择分析，我们就可以选取合适的，和，再把 这些参数代入导高的计算公式就可以求出我们需要的安装参数。 根据实验室现有仪器，激光以4 5 。角入射时，具体选择参数为： f - - 9 5 m m ，= 3 0 0 o m m ，l = 1 0 0 0 o m m ，d 口= 8 3 5 o m m a 4 。3 图像采集卡的选择 图像采集卡是图像采集部分和图像处理部分的接口。图像经过采 样，量化后转化为数字图像并输入、存储到帧存储器的过程，称为采 集、数字化。由于图像信号的传输需要很高的传输速度，通用的传输 接口不能满足要求。 图像采集系统是指两块图像采集卡和两台数据采集处理主机组 成的系统。图像采集卡负责采集图像数据到指定位置，数据采集处理 西南交通大学硕士研究生学位论文第3 4 页 主机控制着连续采集帧数及采集卡的通道切换动作。 图像采集卡采集图像时有以下几种采集方式：一种方式是直接将 视频图像采集到显存中显示，这种采集方式一般只用于实时显示而不 对图像进行处理的场合；另一种方式是将视频图像采集到内存中直接 处理，这种采集方式用于需要对图像进行实时处理的场合；还有一种 方式是先将采集到内存中的图像按一定格式保存到硬盘中的指定位 置，然后再对硬盘中的图像数据进行处理，这种采集方式主要用于需 对大量图像数据进行处理而对实时要求不高的场所。 因为面阵c c d 摄像机的分辨率为7 6 8 * 5 7 6 ，拍摄一帧图像的大小 为：7 6 8 * 5 7 6 b i t = o 4 4 m b ，而检测时需要进行实时采集，所以需要数据 采集处理主机的c p u 和内存配置较高以提高图像处理速度，主机的硬 盘空间尽量大以存储更多的接触导线图像数据。 选择采集卡时必须保证采集速度c c d 的拍摄速度，同时还应保 证采集卡的采样点阵数c c d 的分辨率( 7 6 8 * 5 7 6 ) 。 根据检测装置要求和选用的摄像机相匹配的要，实验们选用了北 京微视公司l e v i n m l o 图像采集卡，它具有下面的特点： l 、图像数据实时采集、实时回放，采集的图像可以直接到内存或 显存。 2 、帧率：2 5 帧秒。 西南交通大学硕士研究生学位论文第3 5 页 第五章图像处理和分析 通过前面的分析设计，系统的图像采集部分即可完成，可以由此 部分采集到需要的原始图像。原始图像中包含着接触导线的几何尺寸 和磨耗信息，因此原始图像质量的好坏直接影响着后续处理的精度。 由原始图像，通过图像处理，从中提取出需要的曲线，最后由此寻找 中心点的坐标，就可以得到导高和拉出值。再通过图像处理，分析出 导线在c c d 上所占像素的个数，就可以分析出接触导线的磨损程度。 概括起来分为以下几个大步骤：图像预处理、图像操作和参数计算。 如图5 - 1 所示。 5 1 图像预处理 图5 1 图像处理系统组成结构 图像预处理 3 3 - 3 4 是在特征提取算法之前的一个必要的也是很关键 的过程，其作用是在特征提取之前使图像的边缘尽可能地明显，噪声 尽可能地减小，从而使后面的特征提取算法得到最好的结果图像增 强是预处理过程中常用的方法，为了改善视觉效果或者便于人和机器 对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善 方法或者加强特征的措施获取和传输图像的过程中往往会发生图像 失真，所得到的图像和原始图像有某种程度的差别。这种差别如果太 大，就会影响人和机器对图像理解。在许多情况下人们不清楚引起图 像降质的具体物理过程及其数学模型，但却能根据经验估计出使图像 降质的一些可能原因，针对这些原因采取简便有效的方法、改善图像 质量。例如，图像信号变弱会使人们看不清图像的细节，而采用增强 对比度的方法可以使图像清晰一些：图像的噪声干扰也容易使图像的 西南交通大学硕士研究生学位论文第3 6 页 质量变差，运用平滑技术可以消减噪声；还有一些物理器件或系统工 作原理可等效为一积分过程，信号经过这样的器件或系统后要变模糊， 这时可利用微分运算突出边界或其它变化的部分。 图像增强方法很多，主要有直方图增强，图像灰度拉伸，图像分割， 图像去噪等。 5 1 1 直方图增强 3 3 1 图像的直方图是图像的重要统计特征，它可以认为是图像灰度密 度函数的近似。按照随机过程理论，图像可以看作是一个随机场，因 此具有相应的统计特征，其中最重要的特征是灰度密度函数。通常图 像的灰度密度函数与像素所在的位置有关，例如设图像在点( x y ) 处 的灰度分布函数为p ( z ) ，那么图像的灰度函数为： p 乜) ；二r f p ( z ；z ，y ) d r d y ( 5 - i ) 5 q 式中，d 是图像的定义域；s 是区域d 的面积。在实际中可以用数字图 像灰度直方图来代替。灰度直方图是一个离散函数，它表示数字图像 每一灰度级出现频率的对应关系。假设一幅数字图像的像素总数为n ， 有l 个灰度级，具有第k 个灰度级的灰度的像素共有个。则第k 个灰度级，或者说 出现的频率为： k ；号 七；呱上一1 ( 5 - 2 ) 这个关系也可以用图形表示。这个图形是由灰度轴及一系列垂直 于灰度轴的线段组成，垂足f = r k ，各线段长度与k 成正比。 直方图阮虽然不能直接反映出图像的内容，但对它进行分析可以 得出图形的一些反映出图像特点的特征。通常一幅均匀量化的自然图 像的灰度直方图在低值灰度区间上频率较大，这样的图形较暗区域中 的细节常常看不清楚。为使图像变清晰，通常可通过变换使图像的灰 度动态范围变大，并让灰度频率较小的灰度级经变换后频率变得大一 些，使变换后的图像灰度直方图在较大的动态范围内趋于均化。 西南交通大学硕士研究生学位论文第3 7 页 图5 2 导线原始图及其直方图 5 1 2 直方图均衡化 3 3 】 均匀量化的自然图像的灰度直方图通常在低值灰度区间上频率较 大，使得图像中较暗区域中的细节常常看不清楚。为了使图像清晰， 可将图像的灰度范围拉开，并且让灰度频率较小的灰度级变大，即让 灰度直方图在较大的动态范围内趋于一致。 用图像f ( x ，y ) 的直方图代替灰度的分布密度函数p ，( ，) ，则直方图 均化后的图像g ( x ，y ) 为： ， ，一t f 】一r pr q ) 出 ( 5 - 3 ) 乇 对于数字图像，可以对上述公式作离散近似。设原图像的像素总 数为n ，灰度级的个数为l ，第k 个灰度级出现的频数为m 若原图像 f ( x ，y ) 在像素点“) ，) 处的灰度为，则直方图均化后的图像g ( x ，y ) 在气 处的灰度值乳为： k 。 驴r 【k - 荟等( 5 - 4 ) 但是由于直方图均衡没有考虑图像的内容，简单地将图像进行直 方图均衡，使得图像看起来亮度更高。也就是说直方图均衡的方法自 身也存在着缺陷，同时也可能带入噪声。 51 3 灰度拉伸 3 6 - 3 7 1 图像灰度变换是数字图像处理中的一种圈像增强技术，用于提升 西南交通大学硕士研究生学位论文第3 8 页 目标图像与背景图像的对比度。灰度变换属于点到点的逐点交换，实 质上是旧图到新图的灰度级逐点映射。灰度变换的过程是通过一定映 射关系将原始灰度图，变换成日标灰度图g 的过程，这种映射关系可 表示为： g g ( ，) ( 5 - 5 ) 式中，g 和，均在 0 ，l 间变化。 图5 3 灰度变换关系 典型的变换关系如图5 2 所示，其对应变换关系式如下： 咖加诺o f ( x 篇, y ) 嚣 0 s ， 口 a f b ( 5 - 6 ) bs f l 式中a 、b 、a 、b 、y 为常数，a 、b 可决定低、中、高灰度级 的范围，a 、b 、y 可决定三个线段的斜率。 当= b = y = o ，g 。= 0 ，9 6 一t ，则公式( 5 - 1 0 ) 演变为： 一 g t b gf 工 图( 5 - 3 ) 演变为： 图5 4 灰度变换 ( 5 - 7 ) 西南交通大学硕士研究生学位论文第3 9 页 a 、b 、a 、b 、y 和a 、b 取不同的值时，对图像处理结果影响很 大。下图是我们需要的压制背景灰度的处理结果。 图5 - 5 灰度调整图 5 1 4 图像分割 3 3 3 7 侧 灰度门限化是一种最常用、同时也是最简单的分割方法，它特别 适用于对象和背景占据不同灰度级范围这类图像。此时，我们只要选 取一个适当的灰度级门限，然后将每个像素灰度和它进行比较。超过 门限的重新分配以最大灰度( 例如：1 ) ，低于门限的分配以最小灰度 ( 例如：o ) ，那么，我们就可以组成一个新的二值图像，并成功地把 对象从背景中显露出来。门限化处理可用方程加以描述，并且随门限 的取法不同，可以得到具有不同特征的二值图像。二值图像也就是只 具有两个灰度级的图像，它是数字图像的一个重要子集。因为后面的 处理要用到数学形态学的处理方法，而形态学的图像处理对象主要是 二值图像，而且二值图像处理相对简单，很多图像处理问题都可以转 化为二值图像问题，所以我们在处理图像的时候也主要采用了二值图 像处理。 设图像f ( x ，y ) 的灰度 包围属于 z 。z ： ，根据一定的经验及知识确 定一个灰度的门限，或是根据一定准则确定 z t ，z ， 的一个划分，z 1 ， z 2 ，其中z 1 代表目标，z 2 代表背景。根据像素的灰度属于这个划分 的哪个部分来将其分类，称为灰度门限法，即： 如果f ( x ，y ) 属于z 1 ，判断( x ，y ) 像素属于目标； 如果f ( x ，y ) 属于z 2 ，则判断( x ，y ) 像素属于背景。 西南交通大学硕士研究生学位论文第4 0 页 根据划分的方法不同，可以将灰度门限分为： 1 、直接门限法 如果在目标区域和背景区域的内部，像素间的灰度都基本一致， 而且目标和背景区域的像素灰度有一定的差异，可以根据灰度不同直 接设定灰度门限进行分割。如，对于含有细胞的医学图像，细胞的灰 度通常比背景低很多，这时就可以根据某种准则求出一个门限来判断 像素属于背景还是目标。 2 、间接门限法 在有些情况下，如果对图像中作一些必要的预处理后再进行门限 法，可以有效地实现图像分割。如，图像中只有黑色和白色两个灰度， 但自色像素在目标区域中出现的概率比在背景中出现的概率大，即， 目标区域的平均灰度高于背景区域，可以先对图像进行邻域平均运算， 再对新图像运用门限法进行分割。 3 、多门限法 有时候一幅图像含有两个以上不同类型的区域，用直接或者间接 单门限法无法将两个以上的目标区域提取出来，这时候使用多个门限 将这些区域划分开。对于只有两个类型区域的图像有时也要使用多门 限的方法，例如图像是在照度不均匀的条件下提取的，如果使用单一 门限对整幅图像进行分割，可能发生在图像的一边精确地把目标和背 景分开，而在另一边可能把太多的背景点当做目标点保留下来的情况， 或是正好相反，得不到好的分割结果。在这种情况下，可以运用同态 滤波技术校正灰度，然后再用单一门限进行分割。同时还可以把图像 分成若干予图，各子图像中目标和背景相对差别比较分明，可以分别 对每个子图进行单门限分割，再将分割结果综合起来。 使用双门限法也可以提高对两类区域的图像的分割精度。方法是 设置一高一低两个门限t l ，t 2 ，不妨设t l t h r e s h ( 5 1 9 ) 5 2 1 3s o b e l 算子”删 n 2 ( 三蔓三蛇2 ( 兰i 兰 c s - 2 。， 则梯度是陋，卢) 。 l 一卢+ y yp + 7 l ( 5 - 2 2 ) f ；_ ：；苫1f-一。a0 。- 一 6 a 1 c 。一：。， l n b - o ：i n0 - a ) 西南交通大学硕士研究生学位论文第4 7 页 g j * 2 卢( 2 口+ 6 ) g y 一2 口( 2 矗+ 6 ) 当前像素的梯度值为： g 一2 ( 知+ 6 ) 厨 显然有： 2 ( 2 a + b ) 一1 ( 5 - 2 4 ) ( 5 - 2 5 ) ( 5 - 2 6 ) ( 5 - 2 7 ) 如果取a = b y 6 ，则得到的模板就是】6 乘以p r e w i t t 算子；如果 我们取口= v 8 ，b 一4 ，则得到模板就是】8 乘以s o b e l 算子。 s o b e l 和p r e w i t t 算子的缺点：对噪声很敏感；可以实现对图像 进行平滑，但是会影响边缘定位；用这两个模板卷积后得到的边缘可 能跨越了好几个点。 5 2 1 4l 0 6 算子”1 拉普拉斯高斯( l o g ) 算法是一种二阶边缘检测方法，它通过寻找图 像灰度值中二阶微分中的过零点( z e r oc r o s s i n g ) 来检测边缘点。其原 理为，灰度缓变形成的边缘经过微分算子形成一个中单峰函数，峰值 位置对应边缘点；对单峰函数进行微分，则峰值处的微分值为0 ，峰 值两侧相反，而原先的极值点对应二阶微分中的过零点。通过检测边 缘过零点即可将图像的边缘提取出来。如下图5 8 ： 圈5 - 8 边缘、边缘的一阶微分二阶微分 本设计在对接触线进行边缘的过程中，首先要用高斯函数对图像 进行滤波，然后对滤波后的图像求二阶导数，即按下式计算： 西南交通大学硕士研究生学位论文第4 8 页 v 2 【g 0 ，y ) f ( x ，) ，) 】 ( 5 - 2 8 ) 其中，扛，y ) 为图像，a ( x ，y ) 为高斯函数，上述的两个步骤可以合 成一个算子，由卷积和微分可交换顺序的性质有： v 2 【g o ，y ) ，0 ，y ) 】sv 2 g 0 ，y ) ，o ，y ) ( 5 - 2 9 ) 式中v 2 v ( x ，y ) 称为拉普拉斯算子经过运算可得： v 2 讯) ，) 一去争一2 ) , x p - 争( 5 _ 3 0 ) v 2 g 0 ，y ) 是关于原点对称的函数，其主瓣宽度为： w ：z 4 - z 叮( 5 - 3 1 ) 在实际应用中，可将v 2 6 ( x ，y ) 简化为： v 2 g ) = k ( 2 - 孚) c x p 一书( 5 - 3 2 ) 在参数设计中，盯取值较大时，趋于平滑图像；盯取值较小时，则 趋于锐化图像。通常应根据图像特点通过实验选择适合的d r ，所以在 实际选择时，如果盯选择不当，则处理出的图像效果就不会很好。 5 2 1 5s u s a n 算子4 1 4 2 l s u s a n 算法是由英国学者s m i t h 提出的，具体原理如下：图5 - 9 为一个矩形在白色背景上，一圆模板e ( r = 3 4 ，为3 7 点大小的模板) 置于图上4 个不同的位置。将模板中的各点与核心点的灰度值用下面 的相似比较函数来进行比较。 图5 95 个不同位置的圆模板及其u s a n 区 西南交通大学硕士研究生学位论文第4 9 页 c ，= 仁i l 嬲二嬲i i 篓( 5 - 3 3 ) 式中，l ( x o ，y 。) 和z ( x ，y ) 分别是核心与模板中其他点的灰度值，t 是区 分特征目标和背景，即确定相似程度的一个重要闺值，而闽值t 的选 取要根据图像中的目标与背景的对比程度来确定。 由于图像中同特征区域的内部特征是一致的或是相近的，因此 对单个像素来说，其特征只与其周围局部区域灰度的点有关，在这个 局部区域中包含着许多图像结构的信息。 用相似比较函数对模板中的各点与核心点的灰度值进行比较，得 到的与核心点灰度相近的点的集合区域就称为核值相似区( u n i v a l v e s e g m e n ta s s i m i l a t i n gn u c l e u s ) 简称u s a n ，在图5 - 9 中，每个圆模 板中的白色区域就是u s a n 区域。 从上图中可以看出，在平坦区域u s a n 区最大，如模板e 所示：在 边缘区域u s a n 区大小降为一半，如模板b 所示；而在拐角点u s a n 区 变的更小，如模板d 所示。由此可以得到s u s a n 提取边缘和角点算法 的基本原理：即，在边缘、角点处的u s a n 区最小。因此可以根据u s a n 区的大小和距特征来检测出边缘、角点等特征的位置以及方向信息。 5 2 1 6c a n n y 算子9 m c a n n y 边缘检测是一种比较新的边缘检测算子，具有很好的边缘 检测性能，得到越来越广泛的应用。c a n n y 边缘检测法利用高斯函数 的一阶微分，它能在噪声抑制和边缘检测之间取得较好的平衡。具体 步骤如下： ( 1 ) 用高斯滤波器对图像进行滤波，可以去除图像的噪声。 ( 2 ) 用高斯算子的一阶微分对图像进行滤波，得到每个像素的梯度大 小lg l 和方向占： i g l = f 2 谢1 2(5-34) 目= t a n - 1 | 望望l ( 5 - 3 5 ) l 砂缸j f 为滤波后的图像。 西南交通大学硕士研究生学位论文第5 0 页 ( 3 ) 对梯度进行“非极大值抑制”。 梯度的方向可以被定义为属于4 个区之一，各个区用不同的邻近 像素来进行比较，以决定局部极大值。这4 个区以及相应的比较 方向如表5 - i 所示。 表5 - i4 个区入其相应的比较方向 43 2 1x 1 23 4 例如，如果中心像素x 的梯度方向属于4 区，则把x 的剃度值与 他的左上和右下相邻像素的梯度值进行比较，看x 的梯度值是否是局 部最大值。如果不是，就把1 像素x 的灰度值设为0 ，这个过程就称为 “非极大值抑制”。 ( 4 ) 对梯度值取两次域值得到两个域值t l 和t 2 ，t i = o 4 t 2 。我们 把梯度值小于t l 的像素的灰度设为0 ，得到图像i 。然后把梯度 值小于t 2 的像素的灰度设为0 ，得到图像2 。由于图像2 的域值 较高，去除了大部分噪声，但同时也损失了有用的边缘信息。我 们可以以图像2 为基础，以图像1 为补充来连接图像的边缘。 ( 5 ) 连接边缘的具体步骤如下： 对图像2 进行扫描，当遇到一个非零灰度的像素p 时，跟踪 以p 为开始点的轮廓线，直到轮廓线的终点q 。 考察图像1 中与图像2 中q 点位置对应的点q 的邻近区域。 如果在q 点的邻近区域中有非零像素r 存在，则将其包 括到图像2 中，作为r 。从r 开始，重复第步，直到在 图像1 和图像2 中都无法进行为止。 当完成对p 轮廓线的连接之后，将这条轮廓线标记为已访 问。回到第步，寻找下一条轮廓线。重复，。 直到图像2 中找不到新的轮廓线为止。 以下是几种常用边缘检测对同一幅图的检测结果。由图可以看出 c