随着轨道交通线路的快速建设,交通运输的安全保障工作越来越重要,行车安全问题已成为运输工作中的关键问题。轨道状态检测已经成为保障列车安全的重要手段。图像分割是图像识别和图像分析的重要基础处理,在整个研究中起承前启后的作用。嵌入式以体积小、功耗低、结构简单、可靠性高、性价比高等系列优点得到了广泛的应用,运用嵌入式系统平台处理轨道图像,精准、快速地提取出重要区域,如钢轨、扣件、轨枕等区域,就能为后续的钢轨断裂检测、扣件定位分析、轨枕缺陷处理打好基础,研究轨道图像快速分割对轨道检测有着重要的意义。本文内容如下:本文基于轨道图像的轮廓特征分析,选用二值形态学对轨道图像进行分割研究。首先对图像预处理的去噪、增强和边缘检测的各阶段进行了实验对比分析。通过仿真算法给图像添加椒盐和高斯噪声后滤波处理,以峰值信噪比和算法运行时间为标准对比滤波前后效果,最终在均值、中值、维纳和SNN滤波算法中,保留中值滤波做去噪处理;采用灰度直方图均衡化增强图像对比度,对比验证了均衡化的重要性;在增加梯度算子的基础上,优化并验证梯度算子差分计算的抗噪性能,并且实验论证了改进后Sobel算子的优良处理效果;在预处理的基础上,通过对比试验选取了多方向覆盖面大、尺度合理的滤波结构元素形态处理轨道图像,研究并验证了形态学变换序列级联滤波器的突出抗噪性能和滤波效果,上述过程都经过Matlab对比论证。算法实现上,研究了基于Linux内核操作系统的程序移植、外设驱动以及多任务调度管理等功能,搭建了OpenCV与嵌入式Linux系统平台的应用环境,使用了QT连接OpenCV函数库,编写了应用于嵌入式平台的轨道图像分割算法软件,设计了基于嵌入式的轨检小车图像采集处理硬件电路,对关键电路阐述说明,分析图像分割结果,验证算法的实用性。