货车故障轨边图像检测系统_TFDS_图像质量自动化评价方法研究_曹志鹏

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1、试验研究铁道车辆第４９卷第１１期２０１１年１１月文章编号：１００２－７６０２（２０１１）１１－００１２－０４货车故障轨边图像检测系统（ＴＦＤＳ）图像质量自动化评价方法研究曹志鹏１，魏振忠１，张广军１，赵长波２（１．北京航天航空大学精密光机电一体化技术教育部重点实验室，北京１００１９１；２．铁道部运输局装备部货车处，北京１００８４４）摘要：通过对货车故障轨边图像检测系统（ＴＦＤＳ）图像质量评价现状的分析，提出了采用自动化评价方法实现对货车故障轨边图像检测系统（ＴＦＤＳ）图像质量进行无参考量化评价的思路，可为建立我国铁路货车故障轨边图像检测系统（ＴＦＤＳ）图像质量评价标准奠定基础。关键词：５

2、Ｔ系统；ＴＦＤＳ；图像质量；无参考评价；方法中图分类号：Ｕ２７０．７文献标识码：Ｂ截止到２０１０年年底，中国铁路在运营线路安装使诸多因素有关。目前国际上对图像质量评价的研究已用的货车故障轨边图像检测系统（ＴＦＤＳ）（以下简称经比较广泛，主要集中在图像传输与压缩解压后的质［１－５］ＴＦＤＳ）的保有量已经达到２１０套。随着中国铁路营量评价上；国内图像质量评价则处于起步阶段，许运里程的不断延长，ＴＦＤＳ保有量必定呈逐年增加趋多问题仍在研究中［６－９］。随着铁路信息化建设的推势，预计到２０１１年年底将达到３５０套。ＴＦＤＳ采集的进，图像分析与处理技术在铁路行业得到了广泛应用，货车配件图像质量的优

3、劣，直接决定了动态检车员能图像质量评价的研究在铁路运输行业也越来越引起关否在规定的时间内准确、快速地发现货车故障。目前，注。图像质量评价方法一般分为主观质量评价方法和中国铁路对ＴＦＤＳ图像是否清晰的界定完全依赖于［９］。中国铁路ＴＦＤＳ图像质量客观质量评价方法２种动态检车员的自我感觉，即ＴＦＤＳ动态检车员作业评价目前采用主观评价的方法。时，根据发现故障的难易程度以及对图像亮度、对比主观评价方法依靠人眼来主观判断图像质量，即度、清晰度等的主观感受对ＴＦＤＳ图像质量的优劣做为所有的评价者提供相同的图像观察条件，评价者根出评价。这种评价的结果因人而异，随意性大，无法对据自己对图像的感受进行评分

4、，最终根据多个评价结图像做出量化评价，缺乏普遍认同的统一标准。果得到该图像的最终评价结果。由于人是图像的最终ＴＦＤＳ作为货车列检技术检查的全新手段，在推接受者，因此，主观评价方法的评价结果通常能够较好广应用的同时，必须逐步建立完善的ＴＦＤＳ技术标准地反映图像的实际质量。体系。ＴＦＤＳ图像质量评价标准作为ＴＦＤＳ技术标准而无参考客观评价方法是仅仅使用待评价的图体系的重要组成部分，其意义在于：（１）在ＴＦＤＳ设备像，使用某种算法，对原始图像或者经过变换的图像定型审查、运用验收等工作中，对设备质量进行有量化进行分析，计算一些相关的参数，最后得到待评价图指标的考评；（２）对ＴＦＤＳ图片质量进行实

5、时评价，当像的量化质量评价。客观质量评价方法要考虑到人图片质量影响动态检查效果时，进行自动报警，提示有眼的一些视觉特性，使得评价结果尽量接近主观评关人员进行设备维护；（３）在分析动态检车员漏检原因价的结果。时，由自动化评价方法对漏检图片质量进行评定，准确无论是主观评价方法还是客观评价方法，都需要界定责任；（４）通过对图像评价指标的分析，摸索规律，进行人工观察和对比，都存在着评价过程时间长的问确定影响ＴＦＤＳ故障自动识别效果的具体指标。题，而且主观评价方法受环境、情绪、阅历等影响而不１图像质量评价方法简介稳定，客观评价方法的评价指标和人眼主观感受相差较大、评价成本较高、处理过程不能实现自动

6、化，所以影响图像质量的因素与人类视觉感知、心理学等都无法适应大数据量图像评价的要求。具体到铁路运输行业，按每列货车５０辆编组、ＴＦＤＳ探测每辆货车收稿日期：２０１１－０８－１０作者简介：曹志鹏（１９８６－），男，博士研究生。５３幅图片计算，ＴＦＤＳ探测每列货车图片的总量达到·１２·货车故障轨边图像检测系统（ＴＦＤＳ）图像质量自动化评价方法研究曹志鹏，魏振忠，张广军，赵长波２６５０幅。以２４ｈ通过６０列货车计算，动态检车员每２．１．１高频滤波卷积核Ｈ尺度的确定天需要人工评价的图片数量高达１６万幅。使用不同尺寸的Ｈ进行滤波，相当于关注原始图像中不同大小的细节，大的卷积核关注图像中大尺度２ＴＦ

7、ＤＳ图像质量自动化评价方法的结构，而小的卷积核关注图像中小尺度的结构。卷目前，无参考图像质量评价的方法可以大致分为积核过大，会使得相邻的边缘互相干扰。因此可以使两大类：用３×３的卷积核，或者在不同尺度上对原始图像进行（１）使用图像本身灰度值作为质量评价的输入信高频和低频滤波。息，根据图像灰度值的全局以及局部特征来考察图像２．１．２阈值ｔｈ的选取质量，是一种直接的方法，与人眼对物体的直观感受比为保留梯度图像中强边缘，使用迭代的方法自适