>[0110] 从主观观察方面评价，明显本实施例提出的VSR要优于其它方法。值得补充的是， 本实施例提出VSR算法在图像的远端暗区与近端两区均对原图像进行了较好的增强，使远 端暗区的树木清晰可见，近端亮区的信号箱盒边缘与导线更为明显，并且有效的抑制了灰 度溢出效应和光晕效应。从客观指标方面评价，采用图像质量衡量参数对图像质量进行描 述，计算结果如表1第=行所示。
[0111] 显然，本实施例提出VSR算法明显优于其它方法，具体分析如上节所示，运里就不 寶述。
[0112] (4)矮柱信号机
[0113] 当位于巡检机车车顶的面阵相机拍摄矮柱信号机时，由于矮柱信号灯本身发光且 周围场景较暗，因此形成的图像具有较强的亮度不均匀性。为了更好的有利于后端图像浏 览与智能分析，有必要对运种图像进行增强处理。
[0114] 从主观观察方面评价，明显本实施例提出的VSR要优于其它方法。值得补充的是， 本实施例提出VSR算法在图像的高光区（矮柱信号机发光区）与暗区均进行了较好的增强， 并且有效的抑制了灰度溢出效应和光晕效应。从客观指标方面评价，采用图像质量衡量参 数对图像质量进行描述，计算结果如表1第四行所示。
[0115] 显然，本实施例提出VSR算法明显优于其它方法，具体分析如上节所示，运里就不 寶述。
[0116] (5)信号标志牌
[0117] 信号标志牌的成像环境与高柱信号机类似，都表现为空旷的背景与标志牌较为平 整的反射面易导致光照不均匀成像。
[0118] 从主观观察方面评价，明显本实施例提出的VSR要优于其它方法。从客观指标方面 评价，采用图像质量衡量参数对图像质量进行描述，计算结果如表1第五行所示。
[0119] 显然，本实施例提出VSR算法明显优于其它方法，具体分析如上节所示，运里就不 寶述。
[0120] 综上所述，通过计算并向检测人员返回计算得到的图像质量衡量参数EME，可W对 图像的质量进行评价，并通过EME使检测人员可W明确本实施例提出的铁路巡检图像实时 高动态范围绘制方法相比现有的图像处理方法，可W对图像进行更优化的处理，通过本实 施例提出的铁路巡检图像实时高动态范围绘制方法处理后的图像对电务轨旁设备进行检 测时，可W大大提高检查的准确性。
[0121] 实施例2
[0122] 参见图3,本实施例提供一种铁路巡检图像实时高动态范围绘制装置，用于执行上 述的铁路巡检图像实时高动态范围绘制方法，包括：
[0123] 采集模块300,用于根据设定的图像采集时间触发巡检车上设置的图像采集单元 采集电务轨旁设备的图像;其中，图像为灰度图像；
[0124] 预处理模块302,用于将采集的电务轨旁设备的图像输入至图像预处理模型，输入 的图像逐次经述图像预处理模型中的全局自适应处理、局部自适应处理和直方图截断拉伸 处理，输出亮度均匀且适合人眼观测与浏览的高动态范围绘制的图像；
[0125] 其中，全局自适应处理在输入的图像的亮度不满足亮度要求时触发执行，且采用 伽马校正方式对输入的图像进行处理;局部自适应处理采用对数编码和自适应改变局部滤 波模板尺度的图像处理方式对输入的图像进行处理;直方图截断拉伸处理采用直方图截断 拉伸处理方式对输入的图像进行处理。
[0126] 综上所述，本发明实施例提供的图像实时高动态范围绘制装置，提出一种新的基 于变尺度Retinex算法VSR对电务轨旁设备的图像进行图像增强处理，通过对电务轨旁设备 的图像进行全局自适应处理、局部自适应处理和直方图截断拉伸处理，输出亮度均匀且适 合人眼观测与浏览的高动态范围绘制的图像，使得检修人员可W根据处理后的图像对电务 轨旁设备进行巡检，与现有技术中通过人工上道对电务轨旁设备进行巡检的方式相比，无 需人工上道检测，提高了检测人员的安全性，而且维护工作量小，只需很少的人员就可W全 天候完成电务轨旁设备的巡检操作，节约了人力资源;并提高了电务轨旁设备巡检的作业 效率，并且大大提高了检查的准确性。
[0127] 相关技术中，在对电务轨旁设备进行巡检的过程中，由于车速过快导致相机没有 获取到应该巡检的设备的图像，或者获取到的图像不清晰，那么不论是未采集到图像还是 采集的图像不清晰，都会导致检测人员不能通过采集的图像对电务轨旁设备进行检查，需 要重新采集图像，从而降低了检查的效率;所W，为了提高检查的效率，在本实例中，采集模 块，包括：
[0128] 采集频率设置单元，用于根据所需图像分辨率设置巡检车上设置的图像采集单元 的触发脉冲数;其中，图像采集单元包括:巡检车的车顶处设置的高柱相机W及轨道外侧的 拍摄相机，高柱相机为面阵相机，轨道外侧的拍摄相机采用线阵相机。
[0129] 综上所述，在检测车上安装先进的图像采集单元，动态获取沿线电务轨旁设备的 图像数据，并结合地面数据和车载定位信息准确定位设备位置，切实指导养护维修。而且， 通过的获取巡检车的轴头速度传感器检测的巡检车的运行速度的脉冲信息，从而在保证采 集到所有的电务轨旁设备图像的同时，也可W使得采集的图像清晰，满足检测人员的检测 要求，提高了检查的效率，而且可W保证采集的图像信息连续无丢失。
[0130] 相关技术中，如果对获取的图像中的所有像素点都进行图像增强处理，那么有些 正常的像素点在处理后就会亮度过高，导致检测人员不能对处理后的图像进行电务轨旁设 备检查，所W为了只对亮度较低的图像进行增强处理，在本实例中，预处理模块，包括：
[0131] 判断单元，用于通过公： ，判断电务轨旁设备的图 像中需要亮度增强的像素点；其4 S像增强系数，N表示电务 轨旁设备的图像的像素个数，P表示电务轨旁设备的图像中的某一像素点，O表示电务轨旁 设备的图像，O (P)表示P点的灰度值，AL表示电务轨旁设备的图像取对数后的均值。
[0132] 全局自适应处理单元，用于通过公式对电务轨旁设备灰度图像中需要 亮度增强的像素点进行增强，得到全局自适应处理图像;其中，O表示电务轨旁设备灰度图 像，O /表示全局自适应处理图像。
[0133] 综上所述，通过公5 ，判断电务轨旁设备的图像中 需要亮度增强的像素点，并和电努机芳巧爸次度图像甲雨耍亮度增强的像素点进行增强， 避免了对正常亮度的像素点进行增强而导致检测人员不能通过处理后的图像进行电务轨 旁设备检查的缺陷，从而对原始图像进行全局亮度粗调，W供后续模块精细处理。
[0134] 相关技术中，单尺度Retinex算法（Single-scale Retinex, SSR)，等各类Retinex 算法都存在光晕现象和灰度溢出现象，出现光晕现象的原因是假设光源均匀分布导致在邻 近区域亮度差异过大，从而引起处理后图像中表现为亮区出现暗纹W及暗区出现亮纹；出 现灰度溢出现象的原因是局部滤波器导致低对比度的暗区与亮区在处理后形成灰色区域。 而图像中的光晕现象和灰度溢出现象都会导致检测人员不能准确识别电务轨旁设备图像， 所W，为了抑制电务轨旁设备图像中出现的光晕现象和灰度溢出现象，在本实例中，预处理 模块，包括：
[0135] 计算单元，用于根据公式
，计算全局自适应处理图像中 各像素点的抑制灰度溢出参数e(x，y);其中，?/(x，y)表示全局自适应处理图像；
[0136] 边缘检测单元，用于对全局自适应处理图像进行边缘检测，得到全局自适应处理 图像的物体边缘；
[0137] 局部自适应处理单元，用于通过公式Oneパx,y) = log(O'(x,y))-0(x,y)Xlog
[0138： (mask(x，y))，对得到的全局自适应处理图像进行局部自适应处理，得到局部自适应处理后 中间结果图像;其中，
[0139：
[0140] (x，y)表示进行光晕抑制处理的像素点的坐标值，mask(x，y)某个像素点的光晕抑 制参数，?new(X，y)表示局部自适应处理后中间结果图像，0表示进行光晕抑制处理的滤波 方向，r表示进行光晕抑制处理的滤波范围。
[0141] 综上所述，通过在局部自适应处理的过程中采用抑制灰度溢出参数e(x，y)和光晕 抑制参数mask(x，y)对电务轨旁设备图像中出现的光晕现象和灰度溢出现象进行抑制，使 得检测人员可W通过清晰的图像对电务轨旁设备进行更好的检查。
[0142] 本发明实施例所提供的进行铁路巡检图像实时高动态范围绘制方法的计算机程 序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执 行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再寶述。
[0143] 所属领域的技术人员可W清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、 装置和单元的具体工作过程，可W参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再寶述。
[0144] 在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所掲露的系统、装置和方法，可W 通过其它的方式实现。W上所描述的装置实