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基于圖像處理的指針式儀表示數自動判讀算法研究

作者:李瑩 時間:2015-06-08 來源:電子產品世界 收藏
編者按:本文為了獲取指針式儀表的示數,研究了基于圖像處理的示數自動判讀算法。根據采集到的儀表示數圖像,首先采用預處理增強、降采樣及二值化、旋轉投影指針的方法提取出指針所在的區域;然后選取備選區域并進行二值化處理,在備選區域中定位了針尖的位置;最后對刻度線進行標記和排序,完成了示數判讀。結果表明,測量的214幅圖像中,誤差小于儀表最小分度值5%的讀數占85.05%。

  根據pi點的坐標,設置感興趣區域大小為hr×wr,可以在原圖中得到兩塊備選子區域。以某圖像為例,備選子區域如圖4所示,針尖一定位于兩個子區域中的一個。

本文引用地址:http://www.j9360.com/article/274754.htm

2.2 基于LoG算子邊緣檢測的

  由于針尖區域內刻度線的邊緣特征明顯,因此采用基于Laplacian of Guassian(LoG)算子邊緣檢測的處理方法。設原圖像為I(x, y),邊緣檢測后輸出圖像為O(x, y),則:

(4)

  其中,;*是卷積符號。將式(4)變換為:

(5)

  由于,則LoG模板為:

(6)

  式(6)中參數δ的計算公式為:

(7)

  其中,Int是取整運算;m是模板寬度,取m=min(hr , wr)/7。通過求取O(x, y)中過零點的軌跡即可得到原圖像的邊緣點,最后的闕值為:

(8)

  其中,c的取值范圍是0~1,是所有邊緣點灰度值之和,N是邊緣點的總數。

2.3 備選子區域篩選

  對于處理結果,針尖區域包含了針尖和刻度線。本文的針尖區域遠離圖像中心,對于第i個備選區域,定義判斷值Ji如下:

(9)

  其中,Ni是二值圖中連通域的數目,是所有連通域面積之和,c0、c1、c2是常數。通過計算兩塊備選區域的判斷值,選擇判斷值較大的區域即可得到針尖所在區域。

2.4 針尖定位

  在第2.3節的基礎上,對針尖定位的步驟是:

  (1)將僅含指針連通域的ROIBW逆時針旋轉角度i*得到ROI'BW,從指針連通域所連接邊界對側的邊界開始搜索,判斷是否出現分叉點。判斷方法是:統計該行所有寬度大于2的非零區間的數目,如果有兩個這樣的區間且距離不小于2,說明存在交叉點。設這一對區間的端點坐標分別是(x1, x2)和(x3, x4),則交叉點橫坐標為。若逐行搜索至ROI'BW高度的一半仍未發現分叉,跳至第(4)步。

  (2)根據將ROI'BW分為左右兩部分,記為lr,計算兩部分連通域的面積slsr。如果,則在ROI'BW中將面積較小的一側置零,跳轉至第(4)步。

  (3)若(2)中條件不滿足,分別計算lr中連通域面積占該連通域外接矩形框面積的比例RlRr,在ROI'BW中將比例較小的一側置零。

  (4)從指針連通域所連接邊界對側的邊界開始逐行搜索,找到的第一個非零行的行坐標即針尖位置的縱坐標,將該行豎直投影,投影曲線左右兩端非零點的橫坐標均值視為針尖位置的橫坐標。

  (5)將ROI'BW中的針尖坐標變換到ROIBW,進而得到針尖在原圖像I中的針尖坐標。

3 刻度線標記及讀數

3.1 基于逐步搜索的刻度線標記

  定位針尖后,搜索刻度線的步驟為:


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