【摘 要】
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水位检测系统中摄像机采集到的水尺图像可能会存在刻度模糊、局部缺失、小角度旋转等情况,为了克服以上问题和提高在缺乏训练样本时的检测识别效果,提出了一种奇异值分解与稀
【基金项目】
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安徽大学江淮学院院级科研重点项目(2017KJ0002)
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水位检测系统中摄像机采集到的水尺图像可能会存在刻度模糊、局部缺失、小角度旋转等情况,为了克服以上问题和提高在缺乏训练样本时的检测识别效果,提出了一种奇异值分解与稀疏表示相结合的水位检测识别算法,能快速有效测量出水位值。首先在Hue Saturation value(HSV)空间下通过形态学预处理操作提取出水尺目标区域,再运用图像局部及整体的奇异值作为图像特征向量,接着采用稀疏表示的方法进行分类,最后根据分类结果计算出水位值。实验结果表明,该算法对水尺刻度不清或旋转等情况具有较强鲁棒性,能对较远距离情况下拍
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