基于圖像的水表讀數(shù)智能識(shí)別應(yīng)用研究.pdf

1、水表智能識(shí)別系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)在日常生活中的一個(gè)重要應(yīng)用，而圖像處理和字符識(shí)別技術(shù)是其中兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。在此論文中，我們根據(jù)真彩水表圖像自身的特點(diǎn)，構(gòu)建一個(gè)水表字符自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括圖像預(yù)處理、特征提取和分類器三個(gè)部分。 圖像預(yù)處理部分主要基于圖像的HSV色彩空間。對(duì)于采集到的彩色水表表盤圖像，分析圖像自身特點(diǎn)，分別提取其V、S和H分量有用信息，并結(jié)合相關(guān)算法，對(duì)其進(jìn)行了有效的預(yù)處理。將圖像格式從RBG空間裝換到HSV空間后：

2、對(duì)于V分量，我們利用其對(duì)圖像進(jìn)行灰度化，用Canny算子檢測(cè)圖像邊緣，并對(duì)所得邊緣圖像使用Hough變換來(lái)檢測(cè)水表字符邊框以獲得傾角，然后根據(jù)旋轉(zhuǎn)算法進(jìn)行傾斜校正，讀數(shù)區(qū)域的水平定位也由Hough變換檢測(cè)出的平行直線所確定：對(duì)于S和H分量信息，在圖像二值化中得到充分利用：我們提出彩色水表圖像基于S分量閾值法與H分量閾值法融合的二值化方法和基于色彩聚類與H分量閾值法融合的圖像二值化方法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了這兩種方法在彩色水表圖像二值化中的有

3、效性；并探討了兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，最終選取了基于色彩聚類與H分量閾值法融合的圖像二值化方法。字符分割步驟，考慮到字符粘連情況的存在，采用雙次分割辦法：首先進(jìn)行基于直方圖的閾值分割，然后進(jìn)行基于字符輪廓的字符粘連分割。最后對(duì)所得圖像進(jìn)行歸一化處理。實(shí)驗(yàn)證明，對(duì)于我們采集到的水表圖像，此種基于HSV空間圖像預(yù)處理方法比之RGB空間有顯著的優(yōu)勢(shì)。 在字符特征提取階段，討論了字符的輪廓特征和統(tǒng)計(jì)特征提取的優(yōu)缺點(diǎn)，并最終采用統(tǒng)計(jì)網(wǎng)格特征：即