钢轨表面缺陷检测系统中图像增强预处理方法研究

针对光照条件及轨道环境的变化会造成采集的钢轨图像严重降质,对后续缺陷检测十分不利的情况,提出一种基于Retinex的钢轨表面缺陷图像增强方法。通过分析钢轨表面特征的形成机理和成像特性,设计钢轨图像采集装置。研究单尺度及多尺度Retinex方法并对其用于钢轨图像增强时存在的问题进行分析。在此基础上,引入反射分量z-score标准化环节改进传统的Retinex图像处理框架。通过理论推导和不同条件下的实验验证了改进方法的有效性。研究结果表明:该方法对光照变化具有较强的鲁棒性,能在提高缺陷与背景对比度的同时有效克服阴影的干扰。对不同轨道环境下的钢轨图像增强后,信息熵、对比度和清晰度指标均优于传统方法,为进一步准确提取缺陷特征奠定了基础。