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文檔簡介
1、指針式儀表被廣泛應用在工業(yè)測量和控制領域中,成為測量外部電量或非電量信號的重要指示工具,所以研究指針儀表自識別技術顯得非常重要。由于指針式儀表表面為玻璃,工作在各種工業(yè)現(xiàn)場,因此采用機器視覺技術獲取的儀表圖像往往無法達到理想要求。在自然光下拍攝的儀表圖像也會因光照不均而呈現(xiàn)大面積陰影區(qū)域,大大增加圖像后續(xù)處理的難度。此外,分析指針儀表圖像可知有效信息和背景的灰度均比較單一,非常容易引起光照不均、反射不均、曝光等光照問題,使采集到的圖像對
2、比度比較差。
本文在架構好光照模型的基礎上,主要研究儀表圖像的預處理技術,具體體現(xiàn)為在光照非均勻的儀表圖像上增強隱藏在陰影區(qū)域內的信息,特別是針對中間出現(xiàn)高光區(qū)域、兩邊出現(xiàn)陰影區(qū)域,且前景目標信息和背景對比度較差的圖像,從而方便儀表圖像的后續(xù)處理,以使儀表平臺達到自識別的要求。主要做了以下幾個方面的工作:
1.儀表圖像的傾斜校正和定位分割:分析采集到的指針儀表圖像的特點,首先采用Hough變換,檢測出表盤區(qū)和
3、非表盤區(qū)相交的直線,判斷其傾斜角度,然后旋轉相應的角度進行傾斜校正。傾斜校正后的儀表圖像還包括表盤和周圍裝置部分無效信息等,為了后續(xù)圖像處理能更好更準確地提取出待識別信息,本文結合儀表面板的表盤和其他部件之間有比較明顯的分界的特征,采用最大類間方差法(OTSU)自動定位分割出儀表表盤。
2.儀表圖像增強:主要有兩部分:改進的同態(tài)濾波和基于自適應多尺度Retinex理論的局部增強算法。針對分割后的儀表圖像,首先采用改進的同態(tài)
4、濾波對分割后的圖像進行預處理,消除光照不均的影響。再通過基于自適應多尺度Retinex理論的局部增強算法,有效增強了儀表圖像中隱藏在大面積陰影區(qū)域的信息。
3.儀表圖像去噪:由于增強后的圖像還留有大量噪聲,嚴重影響圖像后續(xù)特征的獲取,通過分析噪聲產生的類型,對比研究了幾種常見的去噪技術對于指針儀表的去噪效果,采用基于二維維納濾波的儀表圖像去噪方案,有效去除儀表圖像的噪聲干擾。
4.儀表圖像反射鏡的去除:采用O
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