[发明专利]玻璃温度计的检定温度字符识别方法

权利要求书

1.玻璃温度计的检定温度字符识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、获取玻璃温度计的模糊图像，对模糊图像进行边缘检测；

步骤2、对边缘检测后的模糊图像进行轮廓跟踪；

步骤3、采样模糊图像的轮廓模糊特征识别方法点；

步骤4、计算所有轮廓模糊特征识别方法点对的距离分布矩阵和角度分布矩阵；

步骤5、计算出所有轮廓模糊特征识别方法点的模糊贴近度直方图，构成模糊贴近度矩阵；

步骤6、计算两个模糊图像间任意两点的模糊贴近度差异作为代价矩阵，选取最小匹配代价中的最小值的模板字符作为识别的结果。

2.根据权利要求1所述的检定温度字符识别方法，其特征在于，步骤1通过计算一阶导数局部最大值来检测模糊图像边缘，或者通过寻求二阶导数的零点来检测模糊图像边缘。

3.根据权利要求1所述的检定温度字符识别方法，其特征在于，步骤3包括以下步骤：

步骤31、将整个模糊图像的高度缩放到某个给定值附近；

步骤32、动态确定轮廓模糊特征识别方法点的采样数N：首先获取模糊图像的轮廓信息，获取的轮廓信息以数据链的结构储存，每一条轮廓线上的轮廓点都储存在独立的数据链上；统计出所有数据链中的元素个数以得到模糊图像的轮廓点总数M；按照一个预设的比例值x，计算出轮廓模糊特征识别方法点采样数N，N＝M*x；当M值小于预设的阈值时，则认为模糊图像的轮廓信息不足，重新获取玻璃温度计的模糊图像；

步骤33、随机抽取3N个轮廓点作为待选轮廓模糊特征识别方法点；

步骤34、剔除距离相近的待选模糊特征识别方法点：假设待选模糊特征识别方法点数为N_sample，N_sample＝3N，计算所有点之间的距离，得到一个N_sample*N_sample大小的距离矩阵，选取距离最小的一个点对，删除点对中的一个点，同时删除距离矩阵中相关的行和列；循环上述删除过程，直到剩下的模糊特征识别方法点数等于要求的采样数N，以及该N个点之间的距离矩阵D。

4.根据权利要求3所述的检定温度字符识别方法，其特征在于，步骤32所述预设比例值x为7％。

5.根据权利要求1所述的检定温度字符识别方法，其特征在于，步骤4所述距离分布矩阵是以选定的轮廓模糊特征识别方法点为极坐标圆的原点，其他轮廓模糊特征识别方法点所处圆环的标号，将圆分成了：(0,0.125R],(0.125R,0.25R],(0.25R,0.5R],(0.5R,R],(R,2R]，共五个环；所述距离分布矩阵计算方式如下：

假设轮廓模糊特征识别方法点对的距离矩阵为D，用极坐标圆的半径R做除数对D进行归一化处理，得到归一化后的距离矩阵D_Nor＝D/R，根据D_Nor矩阵中所有归一化元素值判断所处圆环的编号，得到距离分布矩阵D_Loc。

6.根据权利要求5所述的检定温度字符识别方法，其特征在于，所述归一化后的距离矩阵中的元素若大于2，则在距离分布矩阵中赋值为0。

7.根据权利要求1所述的检定温度字符识别方法，其特征在于，所述步骤6在进行代价矩阵计算前对模糊贴近度直方图进行了归一化处理：

步骤61、求取当前点p_i的模糊贴近度直方图中点数之和：

步骤62、用点数之和作为除数对模糊贴近度直方图进行归一化处理：

步骤63、遍历所有轮廓模糊特征识别方法点，将整个模糊贴近度矩阵进行归一化；

步骤64、对归一化后的模糊贴近度矩阵利用χ²检测计算代价矩阵。