基于图像处理的复杂指针式仪表的识别

　　1引言

　　目前，仪表的自动读数识别系统常见的是单指针表盘的识别。所谓的复杂仪表就是仪表的表盘结构为多指针，且指针形状为较复杂的图形(如水表)。本文以水表为例，提出了应用图像处理和识别技术的解决方案。由于水表有多个指针指示水表的读数，且读数相互间存在关联。每个指针及其环绕的刻度圆构成圆形区域，称为子表盘。各子表盘均匀分布在以整个表盘的中心为圆心、半径为R的圆周上，所以需要对分布的每一个子表盘的指针读数进行识别。

　　2指针式仪表的识别方法

　　根据以L对水表表盘结构的分析，综合图像处理的一般过程，具体的实现方法分以下几个步骤。

　　2.1阑值迭代二值化

　　为了提取感兴趣的区域，必须对图像进行分割，将背景(不感兴趣的区域)和物体(感兴趣的区域)分割开来。最常用的图像分割的方法是把图像灰度分成不同的等级，然后用设置灰度门限将图像二值化，分割出有意义的区域。如灰度图对有用的区域是其中的指针区域，灰度值较小(较暗)，而其它灰度值较大(较亮)的表盘是我们不感兴趣的。指针和表盘之间有较大对比度。因此在实际均匀的光照条件下，可以自动搜索出一个个较为合适的阂值将图像二值化，灰度值大于该阑值的点变为白色，否则变为黑色。二值化后的结果如图1所示。

　　自动搜索算法如下:首先随机确定一个阂值T，(T务0)，然后分别求出灰度大于T的像素的灰度平均值M.和MZ，在求出T，(Ml+MZ)/2，确定一个终止的条件e=0.ool，判断是否ITn一Tl

　　2.2基于结构的指针式仪表的图像分割

　　就表盘的结构而言，多个指针均匀分布在一个同心圆周上，相互间隔为400，而且信息集中在半径为:个像素的圆环带上。这部分占整个图像的面积不大，其它的部分是无用的区域，可忽略不计。根据对结构的分析，采用相对坐标系来处理。在像素的映射模式下，坐标原点在窗口区域左上角，向右为x轴正方向，向下为y轴正方向。圆心的坐标由于拍摄的位置比较固定，经过比对，设图像像素为MxN，确定圆心的坐标为图像的中心坐标(M12，N12)，也就是这个图片的中心位置，图像中任意一个像素的坐标(I，J)相对于中心位置的坐标(X.，Y;)，其中xi=M/2一J，Y二N/2一1。根据结构分析，其指针区域的同心圆半径的范围在r个像素之间。所以采用扫描像素的方法，保留圆环区域中像素的灰度值，设置圆环区域外的像素都为255(白色)。处理后的图像如图2所示。

　　2.3指针轮廓的提取

　　指针轮廓的提取采用的是掏空内部点的方法，如果图像中有一点为黑，且它的8个相邻点皆为黑，则将该点删除。算法为: