基于数字图像处理技术的多指针型水表自动识读系统研究

论文摘要

传统的自来水公司需要专门人员到用户家中进行人工抄表和收费管理,既耗费了人力又给用户带来麻烦。目前出现很多新型水表便于自动读取水量和收费。但由于居民及工业中普遍已安装的水表大部分是多指针型仪表,更换新水表,涉及管道和电子线路的改造问题,既费时费力难以推广也需要很大的成本。所以通过水表上方安装摄像头,远程传送水表图片,经数字图像处理技术实现水表读数的自动识读具有重大意义。本文设计了多指针型水表自动识读系统。论文的主要研究内容如下：(1)针对表盘灰度图像中指针的灰度值与表盘背景灰度值相似的问题,本文采用多尺度Retinex低通滤波算法对水表彩色图像进行光照补偿处理与图像增强。使原图中红色指针的对比度更加明显,进而为提高指针区域分割的准确性提供了可靠的数据基础。(2)选用C均值聚类算法对水表指针区域的进行图像分割。本算法充分考虑了红色指针分量的灰度值与表盘背景和黑色指针灰度值之间存在的分类特性,根据图像灰度级将像素分为三类,并通过C均值聚类算实现分类。仿真结果表明该方法优于大津法、区域生长法等常规分割算法。(3)在面向二值图像的图像后处理阶段,本文首先基于二值图像形态学操作进行去噪处理。对于个别无法通过图像相态学操作进行滤除的噪声区域,本文提出根据质心距离曲线的分类识别算法对指针区域和非指针区域进行区分,达到全面去噪的目的。(4)应用最小二乘法实现指针圆心坐标及表盘水平零刻度线方向的求取,并通过相应的几何关系进行指针读数的快速计算。设计了对于多指针水表读数获取的自动识别算法,该算法可分别对子表盘数量级以及各子表盘指针刻度进行自动识读,经实验表明该算法具有较好的鲁棒性与识别准确度。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 课题技术难点
• 1.4 课题研究内容与章节安排
• 第2章 多指针型水表图像预处理
• 2.1 图像增强技术概述
• 2.1.1 基于空域的图像增强方法
• 2.1.2 基于频域的图像增强方法
• 2.2 基于单尺度与多尺度Retinex的表盘光线补偿技术
• 2.2.1 Retinex算法的基本思想
• 2.2.2 Retinex算法步骤
• 2.2.3 单尺度Retinex
• 2.2.4 多尺度Retinex（MSR）
• 2.3 水表表盘图像增强算法对比实验结果与分析
• 2.4 本章小结
• 第3章 基于模糊C均值聚类算法的指针分割
• 3.1 图像分割概述
• 3.1.1 图像分割的定义
• 3.1.2 图像分割常用算法
• 3.2 基于模糊C均值聚类算法的水表指针分割
• 3.3 水表指针分割算法对比实验及结果分析
• 3.4 本章小结
• 第4章 指针型水表数值自动识读算法研究
• 4.1 水表二值图像的去噪
• 4.1.1 基于形态学的二值图像的去噪
• 4.1.2 基于水表指针质心距离曲线模板去噪
• 4.2 水表指针提取及水表表盘中心与半径确定
• 4.2.1 水表指针提取
• 4.2.2 基于最小二乘法的水表表盘中心及半径确定
• 4.3 水表指针读数计算
• 4.3.1 初步确定水表表盘方向的两种方法
• 4.3.2 基于最小二乘法确定各子表盘零刻度方向
• 4.3.3 确定各子表盘的数量级
• 4.3.4 确定每个子表盘的读数
• 4.3.5 指针型水表自动识读系统识读步骤
• 4.4 本章小结
• 第5章 指针型水表自动识读系统实验与分析
• 5.1 指针型水表自动识读系统实验
• 5.2 指针型水表自动识读系统实验误差分析
• 第6章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢