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        1. 北京北信科遠(yuǎn)儀器有限責(zé)任公司

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          復(fù)雜儀器儀表盤面背景中目標(biāo)字符的提取與識(shí)別

          2016-7-14  閱讀(983)

          復(fù)雜儀器儀表盤面背景中目標(biāo)字符的提取與識(shí)別于旭V黃時(shí)Ilf(1.沈陽(yáng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)分院;2.中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化所,遼寧沈陽(yáng)110000)綜合了多種圖像處理和分割方法,取長(zhǎng)補(bǔ)短,綜合優(yōu)化,排除了復(fù)雜圖像背景中的各種干擾因素,對(duì)圖像變化有一定的自適應(yīng)能力。該方案在給定的圖像樣本中取得了很好的識(shí)別效果,達(dá)到了實(shí)用化的水平。儀器儀表盤面的圖像處理與識(shí)別是非電子設(shè)備與現(xiàn)代電子設(shè)備的接合點(diǎn)之一,因而這一具有指導(dǎo)意義的技術(shù)方案有廣闊的應(yīng)用背景。

            1背景儀器儀表盤面的圖像處理與識(shí)別是非電子設(shè)備與現(xiàn)代電子設(shè)備的接合點(diǎn),這一技術(shù)有著廣闊的應(yīng)用背景。一方面,在某些應(yīng)用場(chǎng)合中,由于非電子儀器儀表本身所固有的優(yōu)勢(shì),它們?nèi)詫㈤L(zhǎng)期的存在而不會(huì)被電子儀器儀表所取代。而在信息技術(shù)己經(jīng)逐漸應(yīng)用到各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域的今天。要使它們?cè)谝粋€(gè)現(xiàn)代的自動(dòng)化系統(tǒng)中與其它電子設(shè)備聯(lián)合協(xié)作,發(fā)揮它們自身的作用。就需要解決它們與電子系統(tǒng)之間的通信問(wèn)題。在不改動(dòng)原有的非電子儀器儀表設(shè)備的情況下,通過(guò)攝像機(jī)獲取圖像后對(duì)目標(biāo)進(jìn)行提取和識(shí)別以獲取需要的信息,這無(wú)疑是把非電子儀器儀表嵌入到電子自動(dòng)化系統(tǒng)中的*的途徑。另一方面,當(dāng)前己經(jīng)安裝并正在運(yùn)作許多系統(tǒng)上也安裝著幾乎無(wú)法計(jì)數(shù)的非電子儀器儀表,要對(duì)這些系統(tǒng)進(jìn)行信息化、自動(dòng)化改進(jìn)也需要解決以上所述的問(wèn)題。由此可見(jiàn)在各式各樣的儀表圖像中定位并識(shí)別出所需要的信息的問(wèn)題具有極其廣闊的應(yīng)用背景。

            儀器儀表盤面圖像中給目標(biāo)字符的提取和識(shí)別帶來(lái)困難的有諸多因素,其中主要有:a)盤面上其他字符與目標(biāo)字符共存給定位與字符的提取帶來(lái)干擾。如何區(qū)分目標(biāo)字符與干擾字符是一個(gè)必須解決的問(wèn)題。

            盤面上各種各樣的點(diǎn)、線、圖標(biāo)可能造成的誤識(shí)別。

            周圍環(huán)境光線的原因使盤面上出現(xiàn)的亮斑、暗斑給目標(biāo)字符提取和識(shí)別帶來(lái)的干擾。

            各種可能出現(xiàn)的圖像的幾何變形等。

            國(guó)內(nèi)外的大量研究和實(shí)踐證明,單純的目標(biāo)定位提取與識(shí)別方法都有很多的局限性。尤其是復(fù)雜圖像背景中的目標(biāo)提取與識(shí)別更需要在各種方法之間取長(zhǎng)補(bǔ)短,綜合優(yōu)化。本文提出了一種綜合運(yùn)用各種圖像處理和分割方法在復(fù)雜儀表背景中提取和識(shí)別字符的方案。實(shí)踐證明這一方案保證了目標(biāo)字符提取與識(shí)別的魯棒性和準(zhǔn)確性,并且有很好的實(shí)時(shí)性。

            2總體方案借鑒人讀取和識(shí)別復(fù)雜圖像背景中的目標(biāo)字符的思維過(guò)程。首先我們的注意力會(huì)集中到需要:于旭-1963~),男,遼寧沈陽(yáng)人,講師,從事圖像處理與模式識(shí)別研究f去激0-1!

            362遼寧大學(xué)學(xué)報(bào)自然科學(xué)版識(shí)別的字符所在的區(qū)域范圍,我們稱此為初步定位。接下來(lái)人眼對(duì)所有目標(biāo)字符逐個(gè)掃描。掃描過(guò)程中,確定字符的位置,排除對(duì)字符的各種干擾,并zui終識(shí)別字符。本文中我們分別以字符的定位分割、歸一化和匹配識(shí)別來(lái)代替這一掃描過(guò)程。

            初步定位正如人把注意力集中到目標(biāo)區(qū)域。

            通過(guò)初步定位可以縮小圖像的處理范圍。這樣不僅可以提高識(shí)別的速度,更重要的是可以排除儀表盤面圖像上非目標(biāo)字符所帶來(lái)的干擾。初步定位通過(guò)利用儀表盤面圖像中的一些特征來(lái)完成,如目標(biāo)字符通常都在某些幾何框架中。

            字符的分割與提取主要是要區(qū)分目標(biāo)字符圖塊與干擾圖像塊。一般來(lái)說(shuō)非字符圖塊都屬于和背景有不同顏色灰度或者有不同大小的連通區(qū)域。目標(biāo)字符提取中可以根據(jù)這些不同的圖像特征對(duì)目標(biāo)字符圖塊和非目標(biāo)圖塊加以區(qū)分。本文中根據(jù)樣本圖像的特點(diǎn),選擇根據(jù)連通區(qū)域面積的大小這一特征來(lái)判定是否字符圖像塊的。

            歸一化是識(shí)別之前的必要步驟。由于在不同的圖樣中目標(biāo)字符大小各異,歸一化就成了模版匹配識(shí)別的基礎(chǔ)。就是在同一幅圖像中,由于拉伸、傾斜等幾何變形的影響,或者各個(gè)字符本身大小的不一致。這些都要求在識(shí)別之前對(duì)字符圖塊進(jìn)行歸一化。

            針對(duì)字符的特征提取和識(shí)別算法有許多種。

            在本文中所采用的樣本圖像中的目標(biāo)字符字體比較規(guī)范,且需要識(shí)別的字符數(shù)量很少,所以字符的識(shí)別算法我們采用快速簡(jiǎn)便的模板匹配法。

            總體方案流程3方案實(shí)現(xiàn)3.1初步定位在樣本圖像的上方和下方都有非目標(biāo)字符存除。樣本圖像中有助于目標(biāo)字符的定位的比較明顯的特征是目標(biāo)字符的四周有一矩形邊框的存在。尤其是目標(biāo)字符的上下兩邊框形成了明顯的兩條平行直線。我們根據(jù)這一特點(diǎn)來(lái)完成初步定位。首先采用robert算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。邊緣檢測(cè)所得的圖像由黑白二色構(gòu)成,是檢測(cè)平行直線預(yù)備步驟。平行直線的檢測(cè)采用算法。

            檢測(cè)出兩平行直線后,取兩平行直線之間的圖像部分作為后邊運(yùn)算處理的對(duì)象。

            robert算子邊緣檢測(cè)結(jié)果3.2字符的分割與提取對(duì)初步定位后的目標(biāo)字符所在部分圖像進(jìn)行自適應(yīng)閾值處理,得到二值圖像。從閾值處理的結(jié)果可以看出,字符所構(gòu)成的黑色連通區(qū)域與非字符的黑色連通區(qū)域之間有比較顯著的面積差異。由字符所構(gòu)成的黑色連通區(qū)域的面積要明顯大于非字符的黑色連通區(qū)域。因此我們根據(jù)連通區(qū)域的大小來(lái)差別是否字符。

            在。這些非目標(biāo)字符需要在初步定位階段進(jìn)行排publishingH眶閾值變化后圖像http://www。。cnki。。net垂直映射效果圖首先我們對(duì)閾值化后的圖像進(jìn)行垂直方向映射,以確定字符所構(gòu)成的黑色連通區(qū)域的水平方向的位置。經(jīng)過(guò)垂直映射之后,面積大的黑色連通區(qū)域仍然會(huì)在映射圖像中形成大的黑色連通區(qū)域。由此可以通過(guò)映射圖像中各個(gè)黑色連通區(qū)域的大小來(lái)判定它是否由字符連通區(qū)域所映射而成。從而進(jìn)一步確定字符連通區(qū)域在水平方向的位置。但是,在垂直映射過(guò)程中個(gè)別字符連通區(qū)域的映射會(huì)與非字符黑色連通區(qū)域的映射重疊或連接在一起,這樣就無(wú)法準(zhǔn)確判定字符連通區(qū)域的水平位置。我們采用多次映射排除干擾的方法解決這一問(wèn)題。

            映射圖像帶干擾效果示意圖不可識(shí)別判定示意圖。

            垂直映射之后取出圖像中的各個(gè)字符圖塊,再對(duì)各個(gè)字符塊進(jìn)行水平方向的映射,確定各個(gè)于干擾黑色連通區(qū)域,縮小字符圖塊。

            再次對(duì)各個(gè)字符圖塊進(jìn)行垂直方向的映射。

            去除屬于干擾黑色連通區(qū)域準(zhǔn)確的得到zui終目標(biāo)字符圖形塊的位置,進(jìn)而提取出各個(gè)目標(biāo)字符圖塊。

            3.3歸一化本文中,歸一化把經(jīng)過(guò)以上處理得到的字符圖塊縮放成與模板大小一致,以便進(jìn)行模板匹配識(shí)別。

            3.4本文的樣本圖像中所需識(shí)別的字符只有10個(gè)字符為印刷體,我們采用快速簡(jiǎn)便的模板匹配算法進(jìn)行識(shí)別也取得了達(dá)到實(shí)用化的效果。但是對(duì)于有嚴(yán)重缺損的字符,應(yīng)提取其他特征進(jìn)行識(shí)別。

            模式匹配的過(guò)程中采用自適應(yīng)模式匹配策略。當(dāng)相似度較小時(shí),做出不能識(shí)別的判定。

            3.5試驗(yàn)結(jié)果在作者試驗(yàn)室所拍攝的100幅隨機(jī)圖樣中,DEMO程序的識(shí)別正確率達(dá)到了100%在CPU為In的PentiumHI-550,內(nèi)存128M的PC機(jī)上運(yùn)行DEMO程序,每幅圖像的處理和識(shí)別時(shí)間和不超過(guò)0.1s.在現(xiàn)場(chǎng)工程實(shí)踐中這一技術(shù)方案也獲得了較好的效果。

            4總結(jié)本文提出了一套針對(duì)復(fù)雜儀器儀表盤面圖像背景的目標(biāo)字符提取和識(shí)別的技術(shù)方案。該方案借鑒了擬人化識(shí)別的思路。首先縮小檢測(cè)目標(biāo)字符的區(qū)域范圍,排除目標(biāo)字符的干擾。再通過(guò)判定連通區(qū)域大小的方法來(lái)排除非字符連通區(qū)域的干擾,同時(shí)確定字符構(gòu)成的連通區(qū)域之準(zhǔn)確位置,zui后采用經(jīng)典的模式匹配方法,對(duì)目標(biāo)字符圖塊進(jìn)行歸一化并識(shí)別。經(jīng)過(guò)對(duì)大量樣本的識(shí)別驗(yàn)證。這一方案能夠很好的解決復(fù)雜儀器儀表盤面圖像背景的目標(biāo)字符提取和識(shí)別問(wèn)題。并且,這一技術(shù)方案目前己在相關(guān)項(xiàng)目中達(dá)到實(shí)用化水平。該方案對(duì)相關(guān)領(lǐng)域的模式識(shí)別問(wèn)題的解決具有一定的指導(dǎo)和借鑒作用。北京富瑞恒創(chuàng)科技有限公司。



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