基于图像处理技术的仪表识读算法设计与实现

论文摘要

随着图形图像技术的发展,现在的识别技术准确率越来越高,识别速度越来越快。采用仪表识读系统来改装传统仪表,已经成为一种解决仪表信息化问题的有效解决方案,并得到广泛研究和应用。本文主要针对仪表识读系统的图像处理模块,基于图像灰度化、中值滤波、双精度求阈值、模板匹配等算法完成对采集的仪表图像进行自动处理,并最终实现仪表自动识别功能。在设计中,本文首先对采集到的图像进行灰度化处理,将彩色图像转化为较为容易处理的黑白图片,再基于中值滤波方法将图片中的噪音部分消除：第二本文基于软件定位坐标切割方法,将需要研究的表盘更加细化地表现出来：第三,为了取得二值化图像,本文对剪裁完的图像与背景图像进行叠加处理,得到图像的增强黑白图像,再利用双精度法获得最佳阈值,将图像二值化；第四,对二值化图像在进行水平投影和垂直投影,得到峰宽谷宽等一系列数据,利用这些数据得到字符的起始点和终结点,并切割出字符；最后,对比三种较为常用的字符识别方法,采用了较为实用的模板匹配法对切割出的字符和选定的模板图进行对比验证,并最终输出仪表表盘数据。本文所实现功能采用Matlab7.0软件进行开发。通过实验,本设计最终能够形成可应用于电力能耗监测等多种领域的仪表自动化解决方案。本文方法敏感性高、鲁棒性强、操作完全自动、具有很高的实用价值和广阔的市场前景。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 课题研究背景与意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.4 本文研究内容与结构
• 第二章 仪表识读系统介绍
• 2.1 仪表识读系统简介
• 2.2 图像采集模块
• 2.3 图像处理模块
• 2.4 无线通讯模块
• 2.4.1 GPRS通讯
• 2.4.2 Wi-Fi通讯
• 2.4.3 ZigBee通讯
• 2.5 小结
• 第三章 图像处理技术概述
• 3.1 图像处理简介
• 3.2 图像数字化
• 3.3 图像增强
• 3.3.1 图像增强的分类
• 3.3.2 基于小波变换的图像增强原理
• 3.4 图像分割
• 3.5 字符识别
• 3.6 Matlab语言
• 3.7 本章小结
• 第四章 仪表识读算法设计
• 4.1 仪表图像处理流程
• 4.2 图像处理过程
• 4.2.1 图像灰度化
• 4.2.2 中值滤波
• 4.2.3 剪裁图像
• 4.2.4 图像增强
• 4.2.5 图像二值化
• 4.2.6 边缘检测
• 4.2.7 投影分析
• 4.2.8 字符切割
• 4.2.9 字符识别
• 4.3 本章小结
• 第五章 仪表识读算法实现与验证
• 5.1 仪表识读算法实现
• 5.2 仪表识读不同算法验证
• 5.3 本章小结
• 第六章 结论与展望
• 参考文献
• 致谢