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我国的水资源比较匮乏,虽然淡水资源总量位列世界第四,但是人均水资源量仅为世界平均水平的1/4,因此,合理的使用和管理水资源对国家的长久发展至关重要。应运而生的各种自动化抄表技术大都还存在很多不足,无法实现真正的自动化查抄或读取的数字误差率较大。为此本文提出了一种改进后的水表示数自动识读方法。本课题在对目前自动化抄表系统研究近况和发展趋势进行深入研究之后,结合实际的工程项目和目前图像识别技术,提出了一种水表示数自动识读方法,通过实验证明该算法满足系统的设计要求。本文的主要工作包括:(1)从图像的预处理着手,首先对由于拍摄的图片过度曝光和由彩色图片转换成灰度图像的过程中的颜色丢失问题进行了分析。针对图像灰度化过程中的像素丢失问题,提出了基于图像灰度化的SIFT图像匹配方法,加入色彩偏移量来提高灰度图的对比度;针对过度曝光问题,首先对灰度图加入曝光偏移量,然后对灰度图进行归一化处理。最后综合两部分内容就得到改进后的图像特征匹配算法。实验证明此算法的有效性。(2)在示数区的定位和提取方面,利用SIFT算法进行特征点匹配并查找“m~3”标志,结合后续操作实现自动定位水表示数区。采用Canny算子对水表的轮廓进行定位,使用投影法定位待识别的示数区;针对示数区不水平和焦距大小不一的图像,采取仿射变换法对图像使用旋转变换和尺度变换;对示数区进行垂直方向投影,对字符进行分割细化并做归一化处理。实验证明该方法抗噪性好,识别精度高。(3)在字符识别方面,针对半字和整字提出了两种不同的方法。针对整字字符采取标准模板匹配法进行识别;针对半字字符通过对上下连续半字字符进行扫描,根据求出的待识别的上下半字和每个模板的匹配系数进行识别判断,从而确定半字字符的取值。实验证明,算法识别正确率较高。