一种数字仪表显示值识别的预处理算法

　　数字仪表以其高精度、易读取、可设置等优点在工业和控制领域得到了广泛的应用。虽然大多数字仪表都有数字输出接口,但在相当一部分应用环境,如 仪表检定、科学实验、测量控制等,仍需要对仪表显示值进行人工记录。因此,开展仪表显示值实时识别研究,采用OCR技术实现仪表数值自动采集具有十分重要 的实用价值。

　　要实现仪表显示值的自动识别,必须首先将数字区域从原始图像中正确分割出来,同时为便于后继的特征提取,往往要对数字区域图像进行二值化、滤波 和数字切分处理,这些统称为预处理。由于后继的特征提取和数字识别将直接作用于预处理后的单个数字图像,因此预处理性能的优劣已成为制约系统识别率的一个 重要因素。本文提出了一种适合仪表显示值识别的预处理算法,该算法主要包括数字区域自动定位分割、目标图像二值化和数字精确切分三部分。实验证明,该算法 抗干扰能力强、预处理效果好,完全满足了应用系统的要求。

　　1　理论基础

　　1.1　帧间差分法

　　在运动或变化目标检测研究中,帧间差分法是一种行之有效的方法,该方法通过对不同图像帧进行差异分析确定发生变化的目标[1]。帧间差分法主要包括以下两步:

　　(1)计算差分图像。设ft(x,y),f′t(x,y)分别是t和t′时刻的两帧图像,则差分图像可由公式(1)求得

　　1.2　数学形态学滤波

　　数学形态学是基于集合论而发展起来的,其基本操作是腐蚀和膨胀。腐蚀可以滤除图像中的噪声,而膨胀可以恢复目标原始大小。开运算充分结合了两者 的优点,可以得到形状、尺寸和灰度值与原目标相似的图像,并达到去除噪声和干扰的目的。设结构元素为B,图像点阵构成的集合记为A,则B对A的开运算 [2]可定义为

　　开运算的关键是选择合适的结构元素B。B选得太小,则不能完全消除噪声;选得太大又会丢失数字细节部分。本文对标准开运算进行了调整,采用不同 的腐蚀和膨胀结构元素。试验表明,当腐蚀采用3×3的结构元素,而膨胀运算采用5×5的结构元素时可获得非常好的效果。滤波实例如图1所示。

　　1.3　投影直方图

　　投影直方图是以图像的某个方向作为横轴,将与该轴正交方向上所有图像点的灰度值总和作为纵轴的直方图[3]。投影直方图可以非常直观地反映出图 像点相对于轴向的空间分布情况。对于大小为M×N的二值图像f(x,y),取X轴或Y轴作为投影的横轴,由式(4)和式(5)可分别求出X轴的投影分布函 数HX(x)和Y轴的投影分布函数HY(y)。