基于圖像處理的水位自動(dòng)讀取

姜曉玉，花再軍

（1.南京理工大學(xué) 理學(xué)院，江蘇 南京 210014；2.河海大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院，江蘇 南京 210098）

水位試驗(yàn)臺(tái)是檢驗(yàn)水位計(jì)的設(shè)備，它依賴于高精度的銦鋼水位尺（以下簡稱水尺）。檢測過程中，檢測人員要頻繁的從水尺讀數(shù)，工作繁瑣且易出錯(cuò)。從此工程背景出發(fā)，文中提出基于圖像處理的水尺讀取方法，給出了處理步驟、方法和處理結(jié)果，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)讀數(shù)。

1 基于投影的水位圖像的感興趣區(qū)域分割

本系統(tǒng)采用的攝像機(jī)分辨率為659×494像素，視野范圍近10 cm，相當(dāng)于每像素分辨率為0.2 mm，每厘米有50像素。圖1（a）為攝像機(jī)采集的包含水位的水尺圖像，需要從圖像中分離出含水位線水管部分圖像，識(shí)別出水位線，然后在水尺上找到水位線位置附近兩條厘米刻度線，計(jì)算出水位的毫米位上的數(shù)值，最后結(jié)合系統(tǒng)中精度為3 mm的激光水位計(jì)的測量結(jié)果得出精確的水位。

水管、水尺和背景有著灰度差異，且水管和水尺的圖像具有垂直特性。將彩色圖像灰度化，依照投影算法[2]y（j）=，對(duì)灰度圖像做垂直投影，投影圖上出現(xiàn)較大突變，如圖1（b）所示。檢測此突變位置即可找到水管和水尺的邊界位置，分割結(jié)果如圖1（c）所示。

2 水位線檢測

對(duì)分離出的水管部分圖像進(jìn)行處理，定位水位線位置。水面是空氣和水的分界面，存在亮度的變化，且玻璃管具有較強(qiáng)的反光作用，導(dǎo)致水位面的圖像灰度較上下兩側(cè)的灰度小。采用算法對(duì)水管部分圖像進(jìn)行水平投影計(jì)算，結(jié)果如圖2所示，觀察發(fā)現(xiàn)水位線的水平投影明顯小于兩側(cè)，以局部最小值作為水位線位。

3 刻度線檢測和定位

定位水位線后，需要在水尺上確定水位線附近的兩條厘米刻度線的位置。因?yàn)槊坷迕状蠹s相當(dāng)于50像素，截取水尺圖像中水位線上下各70像素內(nèi)子圖像區(qū)域作為后續(xù)處理的圖像，這樣保證區(qū)域內(nèi)有至少2條厘米刻度線，并且相對(duì)于在整個(gè)圖像區(qū)域計(jì)算可減小后續(xù)處理的運(yùn)算量，截取的水尺部分圖像如圖3（a）所示。

3.1 邊緣檢測

圖1 水尺圖像Fig.1 Images of watert ruler

圖2 水平投影結(jié)果Fig.2 The result of horizontal projection

圖像最基本的特征是邊緣，所謂邊緣是指其周圍像素灰度有階躍變化或屋頂狀變化的那些像素的集合，它存在于目標(biāo)與背景、目標(biāo)與目標(biāo)、區(qū)域與區(qū)域、基元與基元之間。經(jīng)典的、最簡單的邊緣檢測方法是對(duì)原始圖像按像素的某鄰域構(gòu)造邊緣檢測算子，如Canny算子，Roberts算子，Sobel算子，Prewitt算子，Laplacian算子[3]等。Canny算子是一類具有優(yōu)良性能的邊緣檢測算子，它在許多圖像處理領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用?；舅枷胧?先對(duì)處理的圖像選擇一定的Guass濾波器進(jìn)行平滑濾波，然后采用一種稱之為“非極值抑制”技術(shù)，得到最后所需的邊緣圖像[3]。我們用Canny算子對(duì)水尺區(qū)域進(jìn)行邊緣檢測，檢測結(jié)果如圖3（b）所示，邊緣非常豐富。但刻度線具有水平特性，且刻度相對(duì)集中，根據(jù)這些特點(diǎn)對(duì)提取的邊緣結(jié)果用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)作進(jìn)一步處理，提取刻度線信息。

圖3 檢測結(jié)果Fig.3 The result of operatoration

3.2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算是針對(duì)二值圖像的圖像處理方法，近年來在數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本運(yùn)算包括膨脹、腐蝕、開運(yùn)算、閉運(yùn)算[4]。采用形態(tài)學(xué)方法，選取結(jié)構(gòu)元素對(duì)邊緣二值圖像進(jìn)行閉運(yùn)算，圖像中刻度線將連為一體，與數(shù)字部分分隔開。再進(jìn)行一次開運(yùn)算，進(jìn)行一定程度的濾波，去除一些小的孤立噪聲點(diǎn)。開運(yùn)算結(jié)構(gòu)元素選為

形態(tài)學(xué)處理結(jié)果如圖4（a）所示，此時(shí)刻度部分已經(jīng)連成了一體。對(duì)結(jié)果進(jìn)行標(biāo)記[4]，提取出連通最大的部分[5-6]—刻度區(qū)域，結(jié)果如圖4（b）所示。

圖4 形態(tài)學(xué)處理結(jié)果Fig.4 The result of morphologic process

3.3 厘米刻度線檢測

厘米線是最長的刻度線，但由于光照，圖像斑點(diǎn)噪聲等原因造成了刻度線的部分?jǐn)嗔押腿笔?。采用直接的投影方法可能不能找到厘米刻度線，刻度線除了長度特點(diǎn)外還具有象素位置偏左的特點(diǎn)。采用一種代權(quán)重的投影方法。依據(jù)圖像的特點(diǎn)，設(shè)定靠近左側(cè)的像素權(quán)重高于右側(cè)的像素?？潭榷祱D像用 x（i，j）表示，其寬度為 w，高度為 h，權(quán)重為（w-j），算法如下：

該算法為一系列加減法運(yùn)算，速度較快。處理后結(jié)果如圖5所示。

圖5 加權(quán)水平投影計(jì)算結(jié)果Fig.5 The result of weighted horizontal projection

由于在邊緣檢測中產(chǎn)生了雙邊緣現(xiàn)象，圖5中兩條厘米刻度線均出現(xiàn)了雙峰，需要進(jìn)一步確定刻度線的準(zhǔn)確位置。對(duì)上述檢測結(jié)果中的最大的4個(gè)峰檢測，鄰近的兩個(gè)峰代表了同一條厘米刻度線，兩者的中間位置認(rèn)為就是厘米線的真正位置。后文將從測量誤差方面驗(yàn)證這樣選取的合理性。

4 水位計(jì)算

水位線上側(cè)厘米刻度線像素位置yH，下側(cè)厘米刻度線像素位置yL，水位線像素位置為yw，水位臺(tái)系統(tǒng)的激光水位計(jì)測得的水位為H厘米，激光水位計(jì)的測量誤差不超過0.3 cm。水尺測得的水位為L厘米。激光水位計(jì)測得的水位毫米位上的數(shù)值是不準(zhǔn)確的，需經(jīng)由水尺測量的結(jié)果來校正。水位校正過程如下：

水位的毫米數(shù)

激光水位計(jì)測得的水位H的整數(shù)部分Hint；激光水位計(jì)測得的水位H的小數(shù)部分Hfrac。

如果 Lfrac-Hfrac>0.5，則 L=Hint-1+Lfrac；

如果 0≤Lfrac-Hfrac<0.5，則 L=Hint+Lfrac；

如果 Hfrac-Lfrac>0.5，則 L=Hint+1+Lfrac；

如果 0≤Hfrac-Lfrac<0.5，則 L=Hint+Lfrac；

5 誤差分析

水位誤差小于0.4 mm，優(yōu)于激光水位計(jì)的精度3 mm，且達(dá)到誤差小于0.5 mm的指標(biāo)。

6 結(jié) 論

通過區(qū)域提取，邊緣檢測，形態(tài)學(xué)處理以及加權(quán)投影方法得到了水位的測量值，水位測量誤差<1 mm，可替代人工讀數(shù)。

[1]花再軍，黃鳳辰，陳釗.組態(tài)王在十米水位試驗(yàn)臺(tái)中的應(yīng)用[J].工業(yè)控制計(jì)算機(jī)，2011，24（9）：24-25.HUA Zai-jun，HUANG Feng-chen，CHEN Zhao.The implementation of KingView software in ten-meter water-level testing and calibration platform[J].Industrial Control Computer，2011，24（9）：24-25.

[2]全書海，薛志華，王琴，等.基于投影圖像分布特征的車牌定位算法研究與實(shí)現(xiàn)[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)：交通科學(xué)與工程版，2005，29（6）：879-882.QUAN Shu-hai，XUE Zhi-hua，WANG Qin，et al.Implementation and research of vehicle license plate locating method based on the distributed character of projection image[J].Journal of Wuhan University of Technology：Transportation Science&Engineering，2005，29（6）：879-882.

[3]賈云得.機(jī)器視覺[M].北京：科學(xué)出版社，2000.

[4]岡薩雷斯.數(shù)字圖像處理[M].2版.阮秋琦譯.北京：電子工業(yè)出版社，2007.

[5]任明武，楊萬扣，王歡，等.一種基于圖像的水位自動(dòng)測量新方法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2007，43（22）:204-206.REN Ming-wu，YANG Wan-kou，WANG Huan，et al.New algorithm of automatic water level measurement based on image processing[J].ComputerEngineeringand Applications，2007，43（22）:204-206.

[6]劉治鋒.基于圖像的水位自動(dòng)檢測研究[D].南京：南京理工大學(xué)，2004.