基于改进Hough变换的列车轨道边沿检测

李晓光 万通 谭宇航

摘 要：针对列车轨道边沿的检测，提出的改进的Hough变换检测方法，首先利用Canny算子对图像进行边缘检测，然后二值化处理，视其中的白色点为边缘点，最后将直线空间转换为参数空间，获取直线函数，得到直线结果，实验结果证明，本文算法能有效提取轨道列车边沿。

关键词：轨道检测;边沿检测;Hough变换;图像处理

一、 引言

铁路运输作为基本的运输方式之一，一直以来在各国交通运输领域中都占据着主导地位，其对各国的经济发展有着特殊且重要的作用，铁路运输在给社会经济和人们的生活带来巨大提高与改善的同时，也使得铁路交通事故呈增长态势，每一起铁路交通事故都给国家和人民带来了非常严重的损失，这使得列车的行车安全逐渐成为大众关注的焦点，为了保障列车行车安全，轨道环境检测是最重要的检测环节，检测到轨道上的环境情况可以为列车提供环境数据，一旦有危险情况发生，可以提前发出预警信号，辅助列车提前采取措施。而轨道环境检测中轨道外沿的检测尤其重要，双轨之间的环境才是决定列车行车安全的关键，因此本文针对轨道外沿检测提出了改进的Hough变换检测算法。

二、 改进的Hough变换原理

1962年Paul Hough提出了用于检测图像中直线的Hough变换算法，该算法将直线由直角坐标系变换到参数坐标系，利用参数空间的信息计算各个点是否处于同一条直线上，算法容错性好，鲁棒性强，能够较好地处理局部遮挡、覆盖等问题，但是由于参数的离散化导致结果不精确，其分布效应容易产生虚假直线，计算复杂度比较高，运算速度较慢。

本文针对传统Hough变换算法存在的问题，提出了改进的Hough变换算法。

（一）基于Canny算子的图像边缘检测

边缘是图像中目标的轮廓，利用灰度变化率表征是否为目标的轮廓，Canny算子在原有的一阶微分算子基础上，增加了非最大值抑制和双阈值处理两项改进。利用非最大值抑制不仅可以有效地抑制多响应边缘，还可以提高边缘的定位精度，利用双阈值可以有效减少边缘的漏检率。利用Canny算法进行边缘检测主要包括以下四个步骤：

（1）利用高斯函数对图像进行平滑滤波;

（2）计算梯度值与方向角;

（3）非最大值抑制，将在梯度方向上具有最大梯度值的像素作为边缘像素保留，其他像素删除。

（4）滞后阈值化，设定高阈值和低阈值，任何像素对边缘算子的响应高于高阈值，记为边缘点，高低阈值之间需二次判断，判断其四邻域像素是否有边缘点，若有，则记为边缘点，否则不是边缘点，响应低于低阈值视为噪声。

（二）Hough变换直线提取

利用点与线的对偶性，将影像坐标系中一条直线上的所有点通过参数表达式转换到参数坐标系中，形成N条直线。由于影像空间中一条直线上所有点的斜率和截距数值一样，因此，这些直线的相同点是聚焦于同一点。然后再使用累加器进行每个点的累计，寻找累加器中的峰值，从而提取直线。这就将检测问题从原始影像空间的整体变换到参数空间中的局部问题。

一条直线在直角坐标系下的直线方程式为：

直线方程式中，k是斜率，b是截距，（x，y）为直线上任意一点的坐标。在直线处于垂直状态的时候，此时的斜率和截距取值范围是无限大。然后，将直角坐标系中的某一直线使用参数方程表达式变换到极坐标系中。其中，极坐标方程为：

当直角坐标系中的任意一点（x1，y1）作为已知量，那么k，b为变量坐标。将极坐标系（ρ，θ）作为变换空间，那么点（x1，y1）在极坐标系中的参数方程式为：

ρ表示极点O与点P的距离。θ表示按逆时针方向，射线与极轴的夹角，也称为极角。直角坐标系中直线上的所有点通过极坐标方程转换到极坐标系中可以得到N条正弦曲线，这些正弦曲线聚焦于同一点。

三、 整体实验流程

本文先对图像使用Canny算子檢测得到边缘点，然后使用Hough变换提取直线，整体流程如图1所示。

四、 实验结果

在Visual Studio中对视野良好，轨道交叉，光线不均匀等不同的轨道图像进行了检测，检测结果如图所示。

从图2中可以看出，本文算法能够在光线不均匀的情况下很好地实现对轨道边沿的检测，但从图二和图三可以看出，在轨道出现转弯角度时，本算法只能检测到轨道中直线的部分，要完成对带弧度的轨道的检测，尚需要进一步开展研究。

五、 总结

为了保障轨道行车安全，检测轨道边沿是关键的检测步骤之一，本文提出了改进的Hough变换检测方法完成平直轨道边沿的检测，首先利用Canny算子对图像进行边缘检测，然后二值化处理，视其中的白色点为边缘点，最后将直线空间转换为参数空间，获取直线函数，得到直线结果，通过用各种不同背景下轨道检测结果对比可知，本文算法能有效提取轨道列车边沿。

参考文献：

[1]刘通，陈浩，沈鸣，等.随机Hough变换提取空间碎片激光测距有效回波[J].中国激光，2016（4）.

[2]鹿传国，冯新喜，孔云波，等.并行Hough变换航迹起始[J].雷达学报，2013（3）.

[3]李明磊，李广云，王力，等.3D Hough Transform在激光点云特征提取中的应用[J].测绘通报，2015（2）.

[4]邢坤，何红艳，岳春宇，等.遥感图像中基于Hough变换的直线提取算法[J].航天返回与遥感，2015（1）.

[5]徐南，周绍光.基于图像分块和线段投票的遥感道路边缘线提取[J].国土资源遥感，2015（1）.

[6]宋晓宇，郭寒冰，袁帅，等.基于自适应阈值区间的动态采样Hough变换直线检测算法[J].沈阳建筑大学学报（自然科学版），2014（5）.

作者简介：

李晓光，万通，谭宇航，吉林省长春市，长春光华学院。