本發明涉及鋼軌圖像處理，尤其涉及雙目多重曝光的鋼軌視覺感知方法及裝置。
背景技術：
1、本部分旨在為權利要求書中陳述的本發明實施例提供背景或上下文。此處的描述不因為包括在本部分中就承認是現有技術。
2、目前，軌道檢測主要采用動態非接觸式方式，例如高速綜合檢測列車、軌道檢查車和鋼軌探傷車等，其中結構光技術是重要的組成部分之一。基于結構光原理的鋼軌成像系統在自然光照下采集圖像時會面臨一系列技術挑戰，成像原理如圖1所示，通過兩個相機和兩個激光器對鋼軌進行圖像采集。然而，自然光照強度的動態范圍非常寬廣，夜間低至cd/，白天可達cd/。但一般相機能夠捕獲動態范圍只有0-255，獲取的圖像信息不能完全表現自然場景的高動態范圍圖像（hdr），且由于硬件設備技術的局限性，以及外部環境影響，例如環境光、天氣和太陽高度等，經常出現過度曝光和曝光不足的情況，導致單個傳感器捕獲的圖像無法有效、全面地描述成像場景內容。因此，參考圖1，目前采集的鋼軌圖像存在如下問題：
3、（1）環境光干擾：自然光中的強光會干擾結構光投影圖案的清晰度，導致相機接收到的編碼信息失真。這種干擾會直接降低測量精度，甚至使部分區域無法解碼；
4、（2）動態范圍不足：自然場景中存在高光和陰影區域，單一曝光設置難以同時捕捉亮部和暗部的細節，例如，強光區域可能過曝，而陰影區域可能欠曝，導致信息丟失；
5、（3）表面反射特性差異:?不同材質的物體表面反射率不同，高反射率表面（如鋼軌光帶區域）可能導致結構光圖案過曝，而低反射率表面信號微弱難以解碼。
6、為了解決上述問題，現有技術中通常有兩種方法可以提高成像設備的動態范圍：硬件設計和軟件技術。前者可以直接提高曝光量和成像質量的效率，但成本高，實用性有限。而軟件技術：一種是使用相機響應函數（crf）重建高動態范圍圖像。另一種是采用多曝光圖像融合(mef)技術，將不同曝光的輸入圖像融合成信息豐富、色彩鮮艷的圖像，不需要考慮相機曲線校準、hdr重建和色調映射，與第一種方式相比，mef技術提供了一種簡單、經濟、高效的方式。但是，軟件技術方法通常是較為通用的方案，為每個輸入圖像生成一個權重映射圖，并將融合圖像計算為所有輸入圖像的加權平均值。現有的方法無法很好的適用在鋼軌圖像動態范圍提高的融合處理中，丟掉了鋼軌圖像的一些顯著特征和有效信息，導致融合后鋼軌圖像質量下降，無法滿足后續的圖像處理要求。
技術實現思路
1、本發明實施例提供一種雙目多重曝光的鋼軌視覺感知方法，用以保留圖像中的顯著特征和空間細節，提高鋼軌圖像融合質量，該方法包括：
2、獲取雙目相機和激光器拍攝鋼軌同一位置的低曝原始圖、高曝原始圖；
3、分別在低曝原始圖、高曝原始圖劃分為多個塊，計算每個塊的塊特征；所述塊特征包括局部能量、局部質量和空間一致性；局部能量反映與激光條紋相關的有效信號占比，局部質量反映基于塊劃分的多個子區域之間的相似性，空間一致性反映塊與光帶能量中心的垂向距離；
4、利用低曝原始圖的每個塊的塊特征進行權重分配、加權融合得到低曝初始權重圖，利用高曝原始圖的每個塊的塊特征進行權重分配、加權融合得到高曝初始權重圖；
5、基于引導濾波原理，將低曝原始圖作為引導，分別對低曝初始權重圖、高曝初始權重圖進行權重修正，得到低曝權重修正圖、高曝權重修正圖；
6、利用低曝權重修正圖、高曝權重修正圖逐像素進行加權融合得到融合圖像。
7、本發明實施例還提供一種雙目多重曝光的鋼軌視覺感知裝置，用以保留圖像中的顯著特征和空間細節，提高鋼軌圖像融合質量，該裝置包括：
8、圖像數據獲取模塊，用于獲取雙目相機和激光器拍攝鋼軌同一位置的低曝原始圖、高曝原始圖；
9、塊特征計算模塊，用于分別在低曝原始圖、高曝原始圖劃分為多個塊，計算每個塊的塊特征；所述塊特征包括局部能量、局部質量和空間一致性；局部能量反映與激光條紋相關的有效信號占比，局部質量反映基于塊劃分的多個子區域之間的相似性，空間一致性反映塊與光帶能量中心的垂向距離；
10、初始權重圖計算模塊，用于利用低曝原始圖的每個塊的塊特征進行權重分配、加權融合得到低曝初始權重圖，利用高曝原始圖的每個塊的塊特征進行權重分配、加權融合得到高曝初始權重圖；
11、權重修正模塊，用于基于引導濾波原理，將低曝原始圖作為引導，分別對低曝初始權重圖、高曝初始權重圖進行權重修正，得到低曝權重修正圖、高曝權重修正圖；
12、融合處理模塊，用于利用低曝權重修正圖、高曝權重修正圖逐像素進行加權融合得到融合圖像。
13、本發明實施例還提供一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述雙目多重曝光的鋼軌視覺感知方法。
14、本發明實施例還提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述雙目多重曝光的鋼軌視覺感知方法。
15、本發明實施例還提供一種計算機程序產品，所述計算機程序產品包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述雙目多重曝光的鋼軌視覺感知方法。
16、本發明實施例中采集低曝原始圖、高曝原始圖，分別對低曝原始圖、高曝原始圖進行塊劃分，然后計算初始權重圖，即融合每個塊的局部能量、局部質量和空間一致性特征分布，最后，基于引導濾波計算修正權重圖，再基于每個像素加權求和得到融合圖像。本發明實施例充分考慮了鋼軌結構光圖像特征，提出分塊再進一步分區域的相似性度量，并且利用鋼軌光帶居中、軌距角固定垂向位置的特點，提出光帶能量中心引導的空間一致性，保留軌頭核心檢測區域信息，直接過濾非軌頭區域的無效信息，強化了軌頭關鍵區域質量評估，本發明實施例有效解決了環境光干擾、動態范圍不足和表面反射特性差異引起的鋼軌圖像質量下降問題，與現有技術相比，本發明實施例更好地保留圖像中的顯著物體和空間細節，融合了鋼軌受表面反射影響的圖像細節，提高了鋼軌圖像融合質量。
1.一種雙目多重曝光的鋼軌視覺感知方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，分別在低曝原始圖、高曝原始圖劃分為多個塊，計算每個塊的塊特征，包括：
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，分別在低曝原始圖、高曝原始圖劃分為多個塊，計算每個塊的塊特征，包括：
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，分別在低曝原始圖、高曝原始圖劃分為多個塊，計算每個塊的塊特征，包括：
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，利用低曝原始圖的每個塊的塊特征進行權重分配、加權融合得到低曝初始權重圖，利用高曝原始圖的每個塊的塊特征進行權重分配、加權融合得到高曝初始權重圖，包括：
6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，基于引導濾波原理，將低曝原始圖作為引導，分別對低曝初始權重圖、高曝初始權重圖進行權重修正，得到低曝權重修正圖、高曝權重修正圖，包括：
7.一種雙目多重曝光的鋼軌視覺感知裝置，其特征在于，包括：
8.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至6任一所述方法。
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至6任一所述方法。
10.一種計算機程序產品，其特征在于，所述計算機程序產品包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至6任一所述方法。