本发明适用于铁路轨道检测技术领域,提供了一种铁路轨道图像处理方法、系统、存储介质及电子设备。如下步骤：步骤S100：获取铁路轨道图像数据；步骤S200：对所述图像数据进行视频编码,形成第一类型帧I-(a)和第二类型帧组P-(a),步骤S300：将第一类型帧I-(a)和第二类型帧组P-(a)形成图像组G-(a)。由于每张铁路轨道的图像帧之间存在很大的相似度,本申请通过引入视频编码原理,将铁路轨道图像数据编码为第一类型帧I-(a)和第二类型帧P-(a)～(b),并形成图像组G-(a),在第一类型帧I-(a)中存储完整图像,在第二类型帧P-(a)～(b)中存储与上一帧的差量数据,通过这种差量压缩的方式大大提高了对铁路轨道图像数据的压缩率,降低了图像数据量。

本申请提出一种抽水蓄能电站红线超标识别方法及装置。方法包括：获取抽水蓄能电站对应的施工前遥感影像以及施工中遥感影像；基于所述施工前遥感影像以及所述施工中遥感影像,确定所述抽水蓄能电站的施工扰动区域；基于预存的所述抽水蓄能电站对应的红线区域,确定所述施工扰动区域中所有超出所述红线区域的边界点,并将所述所有超出红线区域的边界点集成为面,得到红线超标区域；其中,所述红线区域用于指示所述抽水蓄能电站的标准施工扰动区域。本方案使得抽水蓄能电站施工过程中的施工扰动区域和红线超标区域的提取更加精确、与人工测量相比效率更高、成本更低,大大节省了人力成本以及测量时间。

本发明提供了一种基于动态阈值的桥梁裂缝检测方法,该方法主要包括：首先,对原始数据进行灰度变换、图像增强和滤波等方面的预处理；其次,对预处理后的图像进行二值化和图像分割,得到只含有裂缝区域和大块面积的连通域,并将符合阈值的连通域视为裂缝区域；然后,对裂缝区域进行骨架细化处理,通过像素点的数量计算裂缝的长度、面积信息；最后,对裂缝区域进行矩形有限元分割,计算裂缝的平均宽度。该方法识别精度高,具有良好的工程应用前景。

本发明公开了基于机器视觉的钢包洁净度在线评级方法,包括以下步骤S1：在钢包外壁设置机械臂,机械臂的滑块上设置光学位移台；光学位移台上设置相互配合用于拍摄钢包表面的的显微镜头与摄像机；S2：设置控制机械臂的PLC,以及用于存储钢包外表数据的数据库服务器与处理钢包外表图像的工作站,将PLC、数据库服务器与工作站分别与与交换机相连构成数据交换网络；S3：通过数据库服务器将存储的钢包表面数据通过网络发送给工作站；S4：PLC控制机械臂沿钢包外表面移动,与此同时,摄像机拍摄经过的钢包表面图像；S5：摄像机将拍摄的钢包表面图像发送给工作站进行图像处理分析,记录图像的孔洞、割断与缩小缺陷。

本发明公开了一种滤棒芯线检测装置及方法,涉及滤棒检测技术领域；装置包括控制柜、图像采集单元、操作显示面板和报警灯以及检测模块、判断模块和报警模块,检测模块用于工控机获取检测图像、检测图像预处理、查找带芯线滤棒区域、图像二值化处理和芯线偏移检测,获得芯线偏移距离；判断模块用于工控机将所有的芯线偏移距离分别与预警距离比对,获得芯线偏移距离超过预警距离的芯线超标偏移滤棒数量,满足报警条件时工控机生成报警信息并发送至逻辑控制板,报警条件为芯线超标偏移滤棒数量≥芯线偏移预警数量；方法包括S2检测、S3判断和S4报警；其通过控制柜、图像采集单元、操作显示面板和报警灯以及检测模块、判断模块和报警模块等,实现检测带芯线滤棒效率较高。

本发明公开了一种基于梯度直方图的红外增强方法,包括以下步骤：S1：获取原始红外数据DI,对所述原始红外数据做智能滤波处理,得到滤波后的数据BI；S2：根据梯度的定义,建立滤波后的图像数据BI的二维梯度图GI；S3：计算二维梯度图GI的平均梯度MeanG和最大梯度MaxG,并由平均梯度计算平台阈值ThresP；S4：根据二维梯度图GI统计小于平均梯度MeanG的梯度直方图H；S5：根据平台阈值对梯度直方图进行平台限制,然后对梯度直方图进行均衡化处理。本发明充分考虑人眼视觉系统对梯度强度更加敏感的特性,能够有效改善红外图像的质量,尤其体现在对比度增加、噪声抑制、防止过度增强方面。

本发明属于一种光谱数据校正方法,为解决对地遥感成像中,采用并行采样会导致复原光谱数据奇数行和偶数行存在差异,形成奇偶行明暗相间的现象,即使对奇数行和偶数行乘以一个固定系数进行校正,也会忽略不同亮度等级数据的差异,导致校正不完全的技术问题,提供一种基于直方图匹配的光谱数据校正方法、计算机可读存储介质及终端设备。校正方法为对获取的欠采样数据进行奇偶行拆分并复原,分别统计复原光谱各波段奇数行和偶数行数据的直方图分布,求取各波段奇偶行数据的平均期望直方图和累计直方图,再利用直方图匹配建立奇偶行数据的累计直方图和平均期望累计直方图的灰度级映射关系。

本公开涉及计算机领域,公开了一种镜头阴影校正的方法、装置及存储介质,该方法应用于计算设备,包括：基于预选图像中各颜色通道的像素点的像素值,确定色阶直方图,颜色通道包括R通道、G通道和B通道,针对任意一个颜色通道,基于色阶直方图的像素值和拍摄预选图像使用的相机参数,确定颜色通道的有效像素范围值,以及,将颜色通道中不符合有效像素范围值的像素值,按照有效像素范围值进行调整,得到调整后的像素值,将同一个颜色通道中未调整像素值的像素点和调整像素值的像素点进行融合,得到颜色通道对应的通道图像,以及,将各颜色通道对应的通道图像进行融合,得到目标图像,并对亮度较低的像素点进行调整,提升了对图像亮度的处理效果。

本发明公开了一种基于NSST域的电力设备红外图像增强方法,包括以下步骤：S1,采用NSST变换对原始红外图像进行多尺度多方向的变换,分解为高频分量和低频分量；S2,对低频分量采用海鸥优化算法改进Otsu进行阈值分割,分割为电力设备主体的前景和后景；S3,对分割后的前景采用线性增强,对分割后的后景采用直方图均衡,最后融合为增强后的低频分量图像；S4,经过NSST多尺度变换后得到的高频分量,采用Beeps滤波进行去噪处理；S5,将增强后的高、低频分量进行NSST逆变换,得到增强后的红外图像。本发明明显改善了电气设备红外图像本身质量和视觉效果。

本申请提供了一种伽马曲线生成方法、装置、设备和介质,其中,方法包括：获取当前场景中图像的直方图,将直方图处理为亮区直方图和暗区直方图,以所包含灰度级对应的像素点数量和预设裁剪比例为依据,分别对亮区直方图和暗区直方图进行裁剪补偿处理,基于裁剪补偿处理后的亮区直方图和裁剪补偿处理后的暗区直方图,生成用于对图像进行校正的伽马曲线。本申请提供了一种伽马曲线生成方法、装置、设备和介质,可根据当前场景中图像的直方图,确定与当前场景相适应的伽马曲线,基于确定出的伽马曲线对当前场景中的图像进行校正,能够获得效果较好的图像。