基于傅里叶变换的数字仪表字轮定位方法

　　0　引言

　　随着信息社会的发展和计算机技术的进步,各行业的管理手段正在从人工管理向自动或半自动方向转化,其中机械式数字仪表的计算机自动抄表在工业和控制领域得到了广泛的应用。尤其是在仪表检定、科学实验、测量控制等需要人工记录的环境下,采用仪表数字的自动抄表技术能够很大程度上提高生产效率。许多文献也对仪表字符识别进行了研究[1],其中,机械式数字仪表字轮定位方法是数字仪表自动抄表系统的关键技术,字轮定位的好坏直接影响到该系统的识别精度。

　　机械式数字仪表字轮定位过程是把仪表的字轮区域完整地从复杂的表盘图像中分割出来。在实际环境下采集的表盘图像时,由于摄像头的安装和光源的光照不均匀的问题会带来图像畸变、图像灰度不均匀等问题,如图1所示,对数字识别结构产生较大的影响,因此对图像进行预处理是字轮定位的难点之一。其次,在字轮区域定位的过程中排除一些干扰因素,得到字轮外边框所包含的字轮区域是另一个难点。

　　目前最常见的定位方法主要有:一是基于投影的方法,该方法主要针对表盘位置相对固定,即倾斜角度较小的表盘图像,先对表盘图像做水平和垂直方向上的积分投影运算,定位仪表字轮的大致区域,再利用Hough变换直线检测法检测字轮边框直线的倾斜角度,采用仿射变换旋转校正字轮区域图像[2]。但对于随机角度倾斜的表盘图像,简单的积分投影运算显然不能定位出字轮大致区域。二是先利用Hough变换直线检测方法在整幅表盘图像中找字轮边框直线及其倾斜角度,再根据边框坐标提取字轮区域[3]。但由于表盘图像存在较长直线信息的干扰,因此该方法在实际应用中的准确率不高,而且对整幅表盘图像进行Hough变换的计算量很大,这直接影响到系统的实时性。

　　文中基于上述方法的优缺点,主要针对任意角度倾斜的仪表图像,提出了基于字轮面积和尺寸等先验知识的定位思想。算法具体流程如下:

　　(1)为了便于容易提取字轮信息,对图像作灰度变换的预处理,使字轮的灰度值比周围的灰度值更显著;

　　(2)采用边缘检测和数学形态学处理方法进行有效区域筛选,去除背景中的点噪声干扰;

　　(3)采用快速Fourier变换检测图像倾斜的角度,并以此角度进行图像倾斜校正;

　　(4)采用水平和垂直投影法定位字轮区。

　　1　字轮区域定位

　　1·1　图像灰度变换

　　由图1可以看出,由于图像采集时环境因素的影响,图像的背景与字轮的灰度对比度较低。为了容易地提取字轮信息,必须对图像进行预处理,以增强字轮信息的显著性。在对图像进行分析的基础上,选用了分段线性灰度变换的预处理方法。