趙大興 王 博 周唯倜 孫國棟

湖北工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院， 武漢， 430068

基于有向線段重構(gòu)輪廓與成對(duì)幾何直方圖的緩解閥蓋圖像匹配算法

趙大興 王 博 周唯倜 孫國棟

湖北工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院， 武漢， 430068

針對(duì)貨運(yùn)列車緩解閥蓋缺失故障的檢測，提出一種基于輪廓有向線段重構(gòu)與成對(duì)幾何直方圖的匹配方法。該方法首先根據(jù)最大弦長和極半徑確定采樣初始位置，并根據(jù)局部彎曲度評(píng)價(jià)機(jī)制對(duì)輪廓進(jìn)行動(dòng)態(tài)分級(jí)采樣；然后以采樣點(diǎn)為端點(diǎn)按逆時(shí)針順序構(gòu)建有向線段，依次計(jì)算每對(duì)線段間的有向相對(duì)角和歸一化當(dāng)量距離，并最終將其作為該對(duì)線段的雙重特征描述子計(jì)入二維直方圖；最后使用巴氏距離對(duì)二維直方圖間的相似性進(jìn)行度量。實(shí)驗(yàn)分析表明，該算法對(duì)旋轉(zhuǎn)、縮放和平移等幾何變換有較好的魯棒性，同時(shí)也兼顧了檢測效率，滿足了列車故障檢測的實(shí)時(shí)性要求。

緩解閥蓋；匹配；有向線段；成對(duì)幾何直方圖

0 引言

當(dāng)前，我國鐵路正向著“客運(yùn)高速化”和“貨運(yùn)重載化”的方向快速發(fā)展，列車在高速重載條件下，其運(yùn)行安全問題顯得尤為重要。利用貨運(yùn)列車運(yùn)行故障動(dòng)態(tài)檢測系統(tǒng)(trouble of moving freight car detection system，TFDS)快速準(zhǔn)確地識(shí)別故障，可有效克服人工檢測的隨機(jī)性和局限性，對(duì)列車檢測工作具有重要意義。輪廓是識(shí)別物體形狀的最直觀特征，基于輪廓的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)近年來已廣泛應(yīng)用于航空航天、軍事、醫(yī)學(xué)、傳媒、農(nóng)業(yè)、人工智能等領(lǐng)域，但在列車檢測方面鮮有應(yīng)用。吳曉雨等[1]提出一種改進(jìn)的形狀上下文算法，該算法利用尋找包含輪廓采樣點(diǎn)數(shù)量最多的角度區(qū)間的方式改變圖像角度，并計(jì)算對(duì)應(yīng)區(qū)域的匹配代價(jià)，從而克服形狀上下文無旋轉(zhuǎn)不變性這一缺點(diǎn)；師文等[2]提出一種基于輪廓重構(gòu)和特征點(diǎn)弦長的圖像檢索方法，該方法首先對(duì)輪廓進(jìn)行降維重構(gòu)，并在新定義的支持域內(nèi)計(jì)算輪廓點(diǎn)的特征強(qiáng)度從而篩選出有效特征點(diǎn)，最后構(gòu)建相應(yīng)特征點(diǎn)和輪廓點(diǎn)間的弦長特征函數(shù)作為特征描述子，該方法在噪聲樣本庫中具有良好的檢索性能。

緩解閥[3]是貨運(yùn)列車制動(dòng)系統(tǒng)中的重要組成部分，位于車體底部，當(dāng)列車制動(dòng)無法取消(閘瓦抱死輪對(duì)無法復(fù)位)時(shí)，通過拉動(dòng)緩解閥將副風(fēng)缸空氣排出，從而使制動(dòng)風(fēng)管空氣迅速向副風(fēng)缸補(bǔ)充，使閘瓦離開輪對(duì)。由于列車運(yùn)行中振動(dòng)或其他人為因素，緩解閥蓋缺失并使閥體暴露在外的現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，所造成的內(nèi)部閥面缺油、揚(yáng)塵堵塞、橡膠密封件加速老化等故障嚴(yán)重影響列車安全，同時(shí)因其位于列車底部，背景環(huán)境較為復(fù)雜，人工檢測和TFDS識(shí)別均存在一定難度。本文結(jié)合現(xiàn)有研究成果，提出的緩解閥蓋匹配識(shí)別算法幾乎不受旋轉(zhuǎn)、縮放、平移的影響，具有較強(qiáng)的魯棒性。

1 緩解閥蓋匹配識(shí)別流程

圖1所示的白色矩形框標(biāo)記部位即為緩解閥蓋， TFDS系統(tǒng)[4]識(shí)別緩解閥蓋的總體匹配識(shí)別流程如下：對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理和輪廓提取，選取圖像區(qū)域內(nèi)最大面積輪廓；結(jié)合輪廓極半徑和最大弦長確定采樣點(diǎn)初始位置，并通過三角形局部彎曲度評(píng)價(jià)單元及動(dòng)態(tài)步長對(duì)輪廓進(jìn)行動(dòng)態(tài)采樣；按逆時(shí)針方向依次連接各采樣點(diǎn)，將輪廓重構(gòu)為一系列首尾相接的有向線段集；分別以每一條有向線段為基礎(chǔ)邊，依次計(jì)算該有向線段與其他有向線段的歸一化當(dāng)量距離特征描述子和有向相對(duì)角特征描述子；最后，計(jì)算上述描述子的二維直方圖作為輪廓整體特征，并通過Bhattacharyya距離[5]計(jì)算其與模板圖像二維直方圖[6]的相似度，從而完成對(duì)緩解閥蓋的匹配識(shí)別。

圖1 TFDS采集的緩解閥蓋圖像Fig.1 The image of release valve bonnet taken by TFDS

2 輪廓有向線段重構(gòu)

2.1 圖像預(yù)處理和目標(biāo)輪廓提取

TFDS系統(tǒng)運(yùn)行的復(fù)雜環(huán)境使得所采集圖像不可避免地存在噪聲干擾等情況，這將對(duì)后續(xù)輪廓有向線段重構(gòu)和匹配特征提取產(chǎn)生嚴(yán)重影響。為確保得到緩解閥蓋完整清晰的輪廓，采用顏色空間系數(shù)為12、坐標(biāo)空間系數(shù)為3的6×6雙邊濾波[7]框?qū)D像進(jìn)行“保邊去噪”處理，然后基于8連通Freeman鏈碼提取目標(biāo)圖像輪廓，其中具有最大閉合面積的封閉輪廓即為緩解閥蓋輪廓，如圖2所示。

圖2 緩解閥蓋輪廓Fig.2 The contour of release valve bonnet

2.2 采樣點(diǎn)初始位置的確定

輪廓采樣點(diǎn)作為構(gòu)建有向線段集的重要基礎(chǔ)，決定了后續(xù)成對(duì)有向線段特征描述子的計(jì)算準(zhǔn)確度和匹配精確度，因此采樣前需以一個(gè)約定標(biāo)準(zhǔn)來確定采樣初始位置及順序，且使其不受尺度、旋轉(zhuǎn)和平移等幾何變化的制約。本文以輪廓極半徑和最大弦長相結(jié)合的方式確定采樣初始位置。

首先，定義輪廓C由點(diǎn)集{Pn|Pn=(xn,yn),n=1,2,…，T}構(gòu)成，其中T為輪廓像素點(diǎn)總數(shù)。尋找輪廓內(nèi)部的最大弦長，得其兩端端點(diǎn)為Pi=(xi,yi)和Pj=(xj,yj)，端點(diǎn)對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)在原輪廓序列中的索引值為Ii=i、Ij=j；然后，設(shè)輪廓形心坐標(biāo)為O(x0,y0)，其計(jì)算公式為

(1)

采用歐氏距離計(jì)算端點(diǎn)Pi和Pj處對(duì)應(yīng)的極半徑ρi與ρj，即

(2)

n=1,2，…，T

接著，比較上述兩處極半徑大小，極半徑較大處對(duì)應(yīng)的弦長端點(diǎn)即為輪廓采樣初始點(diǎn)，將其在輪廓序列中的索引值置為0，即

(3)

最后，從索引值為0的點(diǎn)開始依次對(duì)序列中點(diǎn)的索引值進(jìn)行重置，賦予輪廓新的點(diǎn)集順序。

2.3 輪廓關(guān)鍵點(diǎn)采樣

本文算法的核心思想是將大量成對(duì)有向線段的特征描述信息統(tǒng)計(jì)入一個(gè)二維直方圖中，以該二維直方圖作為輪廓的宏觀特征描述，與模板進(jìn)行相似性度量。為保證二維直方圖描述的客觀準(zhǔn)確性，有向線段的總體數(shù)量的豐富度和輪廓關(guān)鍵位置有向線段的集中度需得到保證,即在局部輪廓較復(fù)雜的地方需增大采樣點(diǎn)密集度，而在局部輪廓相對(duì)平緩處，采樣點(diǎn)密集度無需增加。因此，本文提出一種基于局部彎曲度的分級(jí)動(dòng)態(tài)步長規(guī)劃采樣算法。

2.3.1 基準(zhǔn)步長的確定

通常情況下步長的確定以輪廓周長作為參考，若基準(zhǔn)步長過大，則能忽略輪廓局部信息豐富之處，若基準(zhǔn)步長過小，則會(huì)增加無謂計(jì)算量。大量實(shí)驗(yàn)表明，當(dāng)輪廓重構(gòu)有向線段數(shù)量不低于100時(shí)，最終二維直方圖的描述準(zhǔn)確性較好，因此基準(zhǔn)步長初步定為輪廓周長的百分之一。然而，相同周長輪廓存在復(fù)雜度不同的情況，僅以周長作為參考所得基準(zhǔn)步長并不完全適用。為此，本文引入了基準(zhǔn)步長修正系數(shù)K：

K=4πS/L2

(4)

式中，S為輪廓面積；L為輪廓周長。

K值范圍為(0,1]，其幾何意義為：輪廓面積與同等周長圓面積的比值，當(dāng)該比值趨近于1時(shí)，表示該輪廓近似于標(biāo)準(zhǔn)圓，當(dāng)比值愈趨近0時(shí)，表示該輪廓很復(fù)雜。將K值作為對(duì)輪廓整體復(fù)雜程度的衡量指標(biāo)，對(duì)基準(zhǔn)步長進(jìn)行修正，修正后的基準(zhǔn)步長sB為

sB=TK/100

(5)

2.3.2 基于三角形單元的局部彎曲度評(píng)價(jià)機(jī)制

首先，取局部輪廓曲線段C′為研究對(duì)象，設(shè)C′上某點(diǎn)為起始點(diǎn)Pi，采樣步長為s，則以s為間隔分別取第2點(diǎn)Pi+s和第3點(diǎn)Pi+2s，并以該3點(diǎn)構(gòu)建三角形局部彎曲度評(píng)價(jià)單元，如圖3所示。

圖3 三角形局部彎曲度評(píng)價(jià)單元Fig.3 The triangular evaluation element oflocal curvature

然后，以該局部輪廓第1點(diǎn)和第3點(diǎn)所連接的弦長與其余兩段弦長之和的比值，作為其局部復(fù)雜度，即

(6)

2.3.3 分級(jí)動(dòng)態(tài)采樣

(7)

令二級(jí)動(dòng)態(tài)步長s=s-sd，依次重新構(gòu)建三角形局部彎曲度評(píng)價(jià)單元，直至Ei小于t或s≤4時(shí)將Pi和Pi+2s存入序列V。最后重置s=sB，再以Pi+2s作為下一步采樣的起點(diǎn)。最終采樣完成時(shí)，動(dòng)態(tài)序列V的容量擴(kuò)充為N，即有N個(gè)采樣點(diǎn)。

2.4 有向線段構(gòu)建

按原輪廓逆時(shí)針方向?qū)⑿蛄蠽中N個(gè)采樣點(diǎn)依次連接，則兩兩相鄰的采樣點(diǎn)即為各有向線段的首尾端點(diǎn)，共計(jì)N條有向線段，并將每段首尾分別標(biāo)記為1和2，如圖4所示。

圖4 有向線段示意圖Fig.4 The sketch of oriented line segment

圖5 輪廓有向線段重構(gòu)Fig.5 Contour reconstructed by oriented line segment

3 改進(jìn)的成對(duì)幾何直方圖匹配方法

鏈碼編碼直方圖(chain code histogram，CCH)[7]是一種用來統(tǒng)計(jì)輪廓Freeman鏈碼編碼8種走向(用數(shù)字0～7表示)出現(xiàn)次數(shù)的直方圖，而成對(duì)幾何直方圖[8](pairwise geometrical histogram，PGH)可認(rèn)為是CCH算法思想的延伸應(yīng)用，其核心思想是對(duì)目標(biāo)輪廓特征信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并將其納入二維直方圖，作為對(duì)目標(biāo)形狀的整體描述，其基本原理如圖6所示。分別以不規(guī)則多邊形的每一條邊為基準(zhǔn)邊，依次計(jì)算其余邊與基準(zhǔn)邊之間的最大距離dmax、最小距離dmin和夾角α，作為兩條邊的一組幾何特征描述子，然后，用一個(gè)二維直方圖統(tǒng)計(jì)上述所有特征描述子，如圖7所示。

圖6 PGH基本原理Fig.6 The rationale of PGH

圖7 二維直方圖中的一對(duì)有向線段特征描述子Fig.7 A pair of oriented line segment feature descriptors in two dimensional histogram

然而，在以緩解閥蓋為目標(biāo)對(duì)象的實(shí)驗(yàn)過程中發(fā)現(xiàn)，最終直方圖匹配效果并不理想，出現(xiàn)了目標(biāo)辨識(shí)度較差甚至誤匹配的現(xiàn)象，同時(shí)尺度不變性也無法保證。為此，本文對(duì)原始成對(duì)幾何直方圖算法做進(jìn)一步改進(jìn)。

3.1 有向相對(duì)角

由圖6可知，夾角α范圍為(0,π/2]，針對(duì)100條以上線段兩兩之間構(gòu)成的夾角而言，該范圍顯得過于集中，并不足以反映整體輪廓特征。為擴(kuò)大特征描述子數(shù)據(jù)在直方圖角度坐標(biāo)的分布，增強(qiáng)特征描述子直方圖的辨識(shí)度，本文以有向相對(duì)角βi取代原PGH算法中的夾角α，對(duì)直方圖的角度范圍進(jìn)行拉伸處理。處理方法如下：基于2.3節(jié)中賦予重構(gòu)線段的方向?qū)傩?，任取一?duì)有向線段為研究對(duì)象，以圖8為例，在目標(biāo)圖像平面坐標(biāo)系內(nèi)，分別計(jì)算基準(zhǔn)邊m和其對(duì)應(yīng)邊n與X軸正向的方向角αXm、αXn，則有向相對(duì)角βi為

(8)

由式(8)可知，有向相對(duì)角βi的大小與所選坐標(biāo)系無關(guān)，對(duì)旋轉(zhuǎn)具有不變性，同時(shí)由于賦予了有向線段方向?qū)傩?，使得βi的范圍擴(kuò)展為(0,2π)。

圖8 成對(duì)有向線段示意圖Fig.8 The sketch of pairwise oriented line segment

3.2 歸一化當(dāng)量距離

由圖7二維直方圖可知，在有向相對(duì)角范圍十分接近的情況下，若成對(duì)有向線段的最大最小距離范圍(dmin,dmax)存在重合，則在直方圖中勢必會(huì)產(chǎn)生相互干擾。本文約定一個(gè)當(dāng)量距離Di，用單一變量Di來描述成對(duì)有向線段間的距離特征，從而避免最大最小距離范圍(dmin,dmax)描述輪廓整體特征時(shí)直方圖出現(xiàn)疊加干擾的現(xiàn)象。Di的計(jì)算公式為

(9)

考慮到TFDS系統(tǒng)是在列車運(yùn)行期間動(dòng)態(tài)采集圖像[9]，拍攝環(huán)境比較復(fù)雜，為保證輪廓描述的尺度不變性，對(duì)當(dāng)量距離Di進(jìn)行歸一化處理。設(shè)最大當(dāng)量距離為Dmax，歸一化當(dāng)量距離R表示為

(10)

至此，將每對(duì)有向線段的兩種描述子相互關(guān)聯(lián)，便構(gòu)成了其特定的成對(duì)有向線段特征描述子組合(βi,Ri)。為驗(yàn)證有向相對(duì)角描述子和歸一化當(dāng)量距離描述子針對(duì)目標(biāo)圖像幾何變換的魯棒性，對(duì)緩解閥蓋圖像進(jìn)行縮放和旋轉(zhuǎn)以及輪廓有向線段重構(gòu)，如圖9所示。將其成對(duì)描述子去關(guān)聯(lián)化后分別統(tǒng)計(jì)入對(duì)應(yīng)一維直方圖，為便于比較，將各頻率直方塊頂端連接，折線化處理，同時(shí)隱去直方塊，如圖10所示，各條折線十分接近，說明上述兩種描述子對(duì)縮放、旋轉(zhuǎn)等變化均具有良好的不變性，魯棒性較強(qiáng)。

(a)原始輪廓(b)旋轉(zhuǎn)30°，縮放0.8倍

(c)旋轉(zhuǎn)-96°，縮放1.1倍圖9 經(jīng)縮放和旋轉(zhuǎn)變化的輪廓有向線段重構(gòu)Fig.9 Contour reconstructed by oriented line segment after scale and rotation transformation

(a)有向相對(duì)角在幾何變化下的頻率分布

(b)歸一化當(dāng)量距離在幾何變化下的頻率分布圖10 成對(duì)特征描述子在幾何變化下的頻率分布Fig.10 The frequency distribution of geometric transformed pairwise feature descriptors

3.3 成對(duì)幾何直方圖

將所有成對(duì)有向線段特征描述子組合(βi,Ri)統(tǒng)計(jì)入一個(gè)二維直方圖，其中兩個(gè)維度分別為有向相對(duì)角β和歸一化當(dāng)量距離R，并分別選取適當(dāng)?shù)木纸M數(shù)(數(shù)據(jù)范圍除以組距所得值)，該二維直方圖即為成對(duì)幾何直方圖。為在平面視圖中直觀展現(xiàn)二維直方圖視覺效果，本文對(duì)經(jīng)直方圖統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將其范圍限定在[0,255]之間。原立體直方塊在垂直視角下變?yōu)槎S平面上的投影方格，將原直方圖標(biāo)準(zhǔn)化處理的數(shù)據(jù)作為灰度值賦予對(duì)應(yīng)二維平面方格內(nèi)的所有像素點(diǎn)，此時(shí)方格的亮暗程度即可直觀反映出原直方塊的高低程度，如圖11所示，其中有向相對(duì)角均分組數(shù)為18，歸一化當(dāng)量距離均分組數(shù)為10。

圖11 改進(jìn)的成對(duì)幾何直方圖Fig.11 Improved pairwise geometrical histogram

3.4 直方圖相似性度量方法

作為對(duì)目標(biāo)整體輪廓特征的統(tǒng)計(jì)描述，成對(duì)幾何直方圖之間的相似性度量也是緩解閥蓋匹配識(shí)別十分重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，其度量方法的優(yōu)劣直接影響到匹配識(shí)別的最終效果。以匹配準(zhǔn)確性為主要考慮因素，在常用的幾種直方圖相似性度量方法中選擇Bhattacharyya距離來衡量本文成對(duì)幾何直方圖的相似性，其計(jì)算公式為

(11)

其中，H1(i)表示模板直方圖中第i組頻率；H2(i)表示目標(biāo)直方圖中第i組頻率；DB∈[0,1]，DB值越小，表示相似度越高，反之相似性越低。

4 實(shí)驗(yàn)分析

如圖12所示，為驗(yàn)證本文算法效果，從TFDS圖像庫中隨機(jī)抽取編號(hào)為000236的緩解閥蓋圖像(圖12b)，分別對(duì)其進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放處理后，計(jì)算目標(biāo)輪廓與原始模板的相似度，計(jì)算結(jié)果見表1和表2，各計(jì)算結(jié)果保留5位有效數(shù)字。

結(jié)合表1和表2數(shù)據(jù)可以看出，對(duì)于縮放和旋轉(zhuǎn)等幾何變換，本文算法具有較好的穩(wěn)定性，縮放變換下的相似值均穩(wěn)定在0.15以下，平均值為0.113 54，而旋轉(zhuǎn)變換下的相似值整體上偏大，但也穩(wěn)定在0.2以下，平均值為0.159 76,略大于縮放變換下的平均值。同時(shí)觀察兩種變換下的相似值標(biāo)準(zhǔn)差，旋轉(zhuǎn)變換標(biāo)準(zhǔn)差略大于縮放變換標(biāo)準(zhǔn)差，說明相似值旋轉(zhuǎn)變換下波動(dòng)較大，即對(duì)旋轉(zhuǎn)變換稍敏感，其主要原因是輪廓點(diǎn)集的順序在旋轉(zhuǎn)變換下會(huì)發(fā)生細(xì)微改變，像素點(diǎn)在映射時(shí)會(huì)有偏移，導(dǎo)致輪廓有向線段重構(gòu)時(shí)出現(xiàn)細(xì)小偏差。

(a)原始模板圖(b)緩解閥圖像編號(hào)000236

(c)緩解閥圖像編號(hào)00090圖12 實(shí)驗(yàn)分析圖像Fig.12 The images of experimental analysis

表1 縮放變換下的相似值數(shù)據(jù)

表2 旋轉(zhuǎn)變換下的相似值數(shù)據(jù)

為驗(yàn)證本文算法效率，再次從TFDS圖像庫中隨機(jī)抽取編號(hào)為00090的緩解閥蓋圖像(圖12c)，對(duì)其進(jìn)行一系列旋轉(zhuǎn)和縮放組合變換后，分別計(jì)算其輪廓與模板的相似度，每組實(shí)驗(yàn)運(yùn)行10次，取其耗時(shí)均值做記錄，如表3所示。

表3 組合變換下的算法耗時(shí)和相似值

觀察表3可得，對(duì)于隨機(jī)抽取的緩解閥蓋圖像，在縮放和旋轉(zhuǎn)組合變換下算法仍具有良好的適應(yīng)性。同時(shí)注意到編號(hào)為1和2的兩組實(shí)驗(yàn)運(yùn)行時(shí)間較長，其原因主要是目標(biāo)圖像在放大情況下，其輪廓點(diǎn)集容量也會(huì)相應(yīng)擴(kuò)大，造成算法處理量增大，因此耗時(shí)較長。但在實(shí)際運(yùn)用過程中，因TFDS圖像采集設(shè)備位于軌道旁固定位置[10]，所攝取圖像并不會(huì)出現(xiàn)大范圍的縮放變化，所以本文算法完全能滿足TFDS檢測的實(shí)時(shí)性要求。

緩解閥蓋匹配識(shí)別實(shí)驗(yàn)環(huán)境為Pentium(R) 3.0GHz，內(nèi)存4.00GB的PC機(jī)，操作系統(tǒng)為32位Windows7，軟件平臺(tái)為VisualStudio2010+OpenCV2.4.9。

5 結(jié)論

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的緩解閥蓋匹配識(shí)別方法對(duì)旋轉(zhuǎn)、平移和縮放等幾何變化均具有良好的適應(yīng)性，基于輪廓?jiǎng)討B(tài)采樣和特征統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的匹配能避免特征點(diǎn)選擇偏差對(duì)匹配結(jié)果造成的影響，具有一定的魯棒性。該方法不僅能滿足TFDS緩解閥蓋檢測的實(shí)時(shí)性要求，同時(shí)也可推廣運(yùn)用于具有不規(guī)則外形的盤蓋類零件檢測。

[1] 吳曉雨, 何彥, 楊磊,等. 基于改進(jìn)形狀上下文特征的二值圖像檢索[J]. 光學(xué)精密工程, 2015, 23(1):302-309.WUXiaoyu,HEYan,YANGLei.BinaryImageRetrievalBasedonImprovedShapeContextAlgorithm[J].OpticsandPrecisionEngineering, 2015, 23(1): 302-309.

[2] 師文, 朱學(xué)芳. 基于輪廓重構(gòu)和特征點(diǎn)弦長的圖像檢索[J]. 軟件學(xué)報(bào), 2014(7):1557-1569.SHIWen,ZHUXuefang.ImageRetrievalBasedonContourReconstructionandFeaturePointChordLength[J].JournalofSoftware, 2014(7):1557-1569.

[3] 譚結(jié)清. 列車制動(dòng)系統(tǒng)的性能分析與研究設(shè)計(jì)[D]. 長沙：中南大學(xué), 2010.TANJieqing.BrakeSystemPerformAnalysisandStudyDesign[D].Changsha:CentralSouthUniversity,2010.

[4] 鄒榮, 李健康, 徐家祥,等. 復(fù)雜場景下鐵路貨車鎖緊板偏轉(zhuǎn)故障檢測[J]. 鐵道科學(xué)與工程學(xué)報(bào), 2015，12(4):917-922.ZOURong,LIJiankang,XUJiaxiang,etal.DeflectionfaultDetectionforLockingPlateofFreightTrainsunderCoMplexScene[J].JournalofRailwayScienceandEngineering, 2015，12(4):917-922.

[5] 袁慶升, 張冬明, 靳國慶,等. 視頻檢索中圖像信息量度量[J]. 通信學(xué)報(bào), 2016, 37(2):80-87.YUANQingsheng,ZHANGDongming,JINGuoqing,etal.ImageInformationMeasurementforVideoRetrieval[J].JournalonCommunications, 2016, 37(2):80-87.

[6] 孫思遠(yuǎn), 陳莉, 廖鴻森. 基于二維直方圖圖像智能分割的體繪制傳遞函數(shù)設(shè)計(jì)[J]. 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào), 2014, 26(10):1583-1592.SUNSiyuan,CHENLi,LIAOHongsen.TransferFunctionDesignfor3DVolumeRenderingBasedonIntelligent2DHistogramImageSegmentation[J].JournalofComputer-AidedDesignandComputerGraphics, 2014, 26(10):1583-1592.

[7]TOMASIC,MANDUCHIR.BilateralFilteringforGrayandColorImages[C]//InternationalConferenceonComputerVision.Bombay,India:IEEE,1998:839-846.

[8]IIVARINENJ,VISAA.ShapeRecognitionofIrregularObjects[J].ProceedingsofSPIE—theInternationalSocietyforOpticalEngineering, 1999, 2904:25-32.

[9] 孫國棟, 徐威, 梁永強(qiáng),等. 基于形狀上下文的列車擋鍵丟失圖像識(shí)別算法[J]. 鐵道科學(xué)與工程學(xué)報(bào), 2014,11(6):127-131.SUNGuodong,XUWei,LIANGYongqiang,etal.ImageRecognitionAlgorithmforSideFrameKeyofTrainBasedonShapeContext[J].JournalofRailwayScienceandEngineering, 2014,11(6):127-131.

[10] 曾霖. 圖像拼接技術(shù)的研究、實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用[D].武漢： 武漢大學(xué), 2012.ZENGLin.Research,ImplementationandApplicationofImageMosaic[D].Wuhan：WuhanUniversity,2012.

(編輯 蘇衛(wèi)國)

Image Matching Algorithm of Release Valve Bonnet Based on Contours Reconstructed by Oriented Line Segments and Pairwise Geometrical Histogram

ZHAO Daxing WANG Bo ZHOU Weiti SUN Guodong

School of Mechanical Engineering,Hubei University of Technology，Wuhan， 430068

For the missing faults of release valve bonnets in freight cars, an image matching algorithm was proposed herein based on contour reconstructed by oriented line segment and pairwise geometrical histogram. Firstly, the location of initial sampling point was defined by maximum chord length and polar radius, then the contour was dynamically and hierarchically sampled according to an evaluation mechanism of local curvatures. Then adjacent sample points were lined in counter-clockwise order, oriented relative angles and normalized equivalent distances between pairwise oriented line segment were calculated as the dual descriptors, which were counted into the two dimensional histogram. Finally the similarity between histograms was measured by Bhattacharyya distance. The experimental results show that the algorithm may keep robust under the circumstances of rotations, scales and translations, meanwhile the detection efficiency is also well ensured, which may satisfy the instantaneity of the detection on freight cars.

release valve bonnet; matching; oriented line segment; pairwise geometrical histogram

2016-10-10

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51675166，51205115)

TP29

10.3969/j.issn.1004-132X.2017.06.014

趙大興，男，1962年生。湖北工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院院長、教授、博士研究生導(dǎo)師。研究方向?yàn)闊o損檢測與機(jī)器視覺。王 博，男，1990年生。湖北工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院碩士研究生。E-mail:ssgestapo@126.com。周唯倜，男，1994年生。湖北工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院碩士研究生。孫國棟，男，1981年生。湖北工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院副教授、博士。