[发明专利]一种数字式仪表识别方法

权利要求书

1.一种数字式仪表识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集数字式仪表图像，提取数字区域；

对所述数字区域进行倾斜矫正；

对倾斜矫正后的数字区域图像进行预处理；

对倾斜矫正后的数字区域进行分割操作，得到单个数字图像；

对所述单个数字图像采用模板匹配方法进行数字识别，得到模板匹配数字结果；

判断所述单个数字图像与模板的匹配率是否高于设定的阈值：

若是，则将所述模板匹配数字结果作为所述单个数字图像识别的结果；

若不是，则采用人工神经网络重新识别所述单个数字图像，得到识别结果。

将所述单个数字图像的识别结果组合为与所述数字式仪表图像对应的读数。

2.根据权利要求1所述的数字式仪表识别方法，其特征在于，所述提取数字区域具体为：

对采集的数字式仪表图像进行灰度化操作，将彩色图像转化为灰度图像；

利用大津算法对所述灰度图像进行二值化，得到二值化图像，使得原图像中颜色较深的仪表数字部分呈黑色，其余部分呈白色；

对所述二值化图像进行形态学闭操作，消除图像上黑色部分的间断与孔洞；

对图像上的黑色部分进行轮廓检测并得到其最小外接矩形，根据矩形的长宽及位置删除多余轮廓，保留位于图像中心的背景颜色较深的矩形数字区域；

记录所述矩形数字区域的位置坐标，根据所述位置坐标在所述灰度图像上提取数字区域。

3.根据权利要求1所述的数字式仪表识别方法，其特征在于，所述对数字区域进行倾斜矫正具体为：

对数字区域的灰度图像进行高斯滤波，消除图像上的高斯噪声；

利用Canny算子进行边缘检测，突出数字区域的直线边框；

利用基于Hough变换的直线检测算法找到包含图像像素点最多的直线，根据其与水平方向的夹角对高斯滤波前的数字区域灰度图像进行旋转，实现对数字区域的倾斜矫正。

4.根据权利要求1所述的数字式仪表识别方法，其特征在于，所述对倾斜矫正后的数字区域图像进行预处理具体为：

使用中值平滑滤波抑制图像中的椒盐噪声；

对图像进行灰度值均衡化与局部自适应二值化，消除由于光照不均匀对图像产生的影响，使数字呈白色，背景呈黑色。

5.根据权利要求1所述的数字式仪表识别方法，其特征在于，所述对倾斜矫正后的数字区域进行分割操作，得到单个数字图像具体为：

计算图像中各行像素值的和，记录像素值发生突变的行位置；

计算图像中各列像素值的和，记录像素值发生突变的列位置；

根据所述发生突变的行位置与发生突变的列位置从所述数字区域中将单个数字分别提取出来。

6.根据权利要求1所述的数字式仪表识别方法，其特征在于，所述对所述单个数字图像采用模板匹配方法进行数字识别是通过以下方式实现：

将所述单个数字图像的穿线特征及梯度分布特征与数字0-9的标准图像对应的穿线与梯度分布特征进行分别对比，得到个数字图像读数。

7.根据权利要求6所述的数字式仪表识别方法，其特征在于，所述对所述单个数字图像采用模板匹配方法进行数字识别具体为：

将单个数字图像转化为宽m像素，高n像素的固定大小数字图像；

对所述固定大小数字图像提取穿线特征，包括多个水平穿线特征和多个垂直穿线特征；

对所述固定大小数字图像提取多个梯度分布特征：计算所述单个数字图像的水平方向和竖直方向的梯度图像，然后通过给梯度图像划分不同的区域，进行区域亮度值的统计；

将所述单个数字图像的穿线特征、梯度分布特征与所述数字0-9的模板比较，得到所述单个数字图像与所述多个标准图像的匹配度，匹配度最高的标准图像对应的数字即为所述单个数字图像的读数；

所述数字0-9模板是通过与待识别图像相同的提取方式提取的穿线与梯度分布特征。