[发明专利]一种列车车轮踏面图像校正方法

说明书

本发明公开了一种列车车轮踏面图像校正方法，该方法采用基于图像的透视校正和曲面校正来对用于在线检测的列车车轮踏面图像进行校正处理，不再采用传统的基于相机参数的校正方法，降低了算法的复杂度，更加适用于对动态拍摄的列车车轮踏面图像进行缺陷检测前的预处理；所述透视校正方法：对动态运行中从斜下方拍摄的列车车轮图像进行基于轮辋变形位置的透视校正，采用基于随机抽样一致算法RANSAC的鲁棒算法得到透视校正图像；与现有技术相比，本发明使用图像本身的标定点取代了在不确定检测环境中易受干扰的相机拍摄参数；透视校正与曲面校正后的图像更加有利于后续的多图像拼接与缺陷检测。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体是一种列车车轮踏面图像的校正方法。

背景技术

随着我国高铁交通日益发达，运营里程在不断增长，年客运总量飞速提升，高铁交通成为我国运输交通重要方式。列车轮对是列车运行部件中重要的部分之一，车轮的工作状态将会直接影响到列车的运行速度和安全，车轮出现问题会造成难以想象的后果，列车维修人员必须按时检测车轮状态，及时发现车轮问题，更换超限车轮，从而避免列车事故的发生。车轮最重要的一个状态参数就是踏面损伤情况，踏面损伤大小对车轮寿命影响最大。由于目前所得到的踏面图像大多是在列车动态运行中拍摄的，相机安装于铁轨旁，由于震动等因素导致相机的参数与拍摄状态易受干扰，因此传统基于相机参数的图像校正方法在应用上存在困难，急需一种不依赖于相机参数的踏面图像校正方法。以下将通过具体实施方法结合附图对本发明的目的和方法进行详细阐述。

发明内容

本发明解决的技术问题是：提供一种列车车轮踏面图像校正方法，解决由于相机拍摄参数导致的图像变形问题。

为了达到上述目的，本发明采用下述技术方案：一种列车车轮踏面图像校正方法：采用基于图像的透视校正和曲面校正来对用于在线检测的列车车轮踏面图像进行处理；所述透视校正方法：对动态运行中从斜下方拍摄的列车车轮图像进行基于轮辋变形位置的透视校正，采用基于随机抽样一致算法RANSAC的鲁棒算法得到透视校正图像；所述曲面校正方法，采用如下步骤：

(1)首先对车轮踏面图像进行左右边缘的提取；

(2)对提取的边缘曲线点进行二次插值补齐不连续点；

(3)计算校正系数index；

(4)对原始图像每一行和每一列逐点计算校正后的位置，在计算坐标值时对浮点数进行取整；

(5)对取整跳点导致的摩尔纹进行基于临近点的线性平滑后得到最终校正后图像。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

(1)使用图像本身的标定点取代了在不确定检测环境中易受干扰的相机拍摄参数；

(2)透视校正与曲面校正后的图像更加有利于后续的多图像拼接与缺陷检测。

附图说明

图1为现有技术拍摄的原始图像示意图；

图2为本发明通过透视校正方法后的图像示意图：

图3为本发明通过边缘提取后的图像示意图；

图4为本发明通过曲面校正方法后的图像示意图；

图5为本发明列车车轮踏面图像校正方法的最终完成图像示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明。

一种列车车轮踏面图像校正方法，采用基于图像的透视校正和曲面校正来对用于在线检测的列车车轮踏面图像进行处理；所述透视校正方法：对动态运行中从斜下方拍摄的列车车轮图像进行基于轮辋变形位置的透视校正，采用基于随机抽样一致算法RANSAC的鲁棒算法得到透视校正图像；所述曲面校正方法，采用如下步骤：