基于圖像的水表讀數(shù)智能識別應(yīng)用研究.pdf

1、水表智能識別系統(tǒng)是計算機視覺在日常生活中的一個重要應(yīng)用，而圖像處理和字符識別技術(shù)是其中兩個關(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，構(gòu)建一個水表字符自動識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括圖像預(yù)處理、特征提取和分類器三個部分。 圖像預(yù)處理部分主要基于圖像的HSV色彩空間。對于采集到的彩色水表表盤圖像，分析圖像自身特點，分別提取其V、S和H分量有用信息，并結(jié)合相關(guān)算法，對其進行了有效的預(yù)處理。將圖像格式從RBG空間裝換到HSV空間后：

2、對于V分量，我們利用其對圖像進行灰度化，用Canny算子檢測圖像邊緣，并對所得邊緣圖像使用Hough變換來檢測水表字符邊框以獲得傾角，然后根據(jù)旋轉(zhuǎn)算法進行傾斜校正，讀數(shù)區(qū)域的水平定位也由Hough變換檢測出的平行直線所確定：對于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，并通過實驗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，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：首先進行基于直方圖的閾值分割，然后進行基于字符輪廓的字符粘連分割。最后對所得圖像進行歸一化處理。實驗證明，對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。 在字符特征提取階段，討論了字符的輪廓特征和統(tǒng)計特征提取的優(yōu)缺點，并最終采用統(tǒng)計網(wǎng)格特征：即