基于數(shù)字圖像處理的電表液晶屏識別研究

王彩云

摘要：該文從數(shù)字圖像處理的基本原理和方法著手，通過相機采集圖像，然后對圖像進(jìn)行處理和分析，對所有圖像中電表圖像的共同圖像特征，通過設(shè)計合適的圖像特征提取技術(shù)，實現(xiàn)目標(biāo)與背景的可靠分離，從而實現(xiàn)對智能電表上液晶屏的識別和定位。

關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理；液晶屏；識別

中圖分類號：TP311文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044(2012)15-3679-05

Digital Image Processing Based on the Ammeters LCD Screen Recognition Research

WANG Cai-yun

（Shenzhen Longgang Vocational Technical School, Shenzhen 518172,China）

Abstract: This article from the basic principle of digital image processing and method to begin, through the camera image acquisition, and then the image processing and analysis, on all images in a meter image common image feature, through an appropriate design of image fea ture extraction, target and background of the reliable separation, thus realizing the intelligent meter LCD screen to identify and positioning. Key words: digital image processing; LCD Screen; identification

隨著我國信息化建設(shè)和國際化發(fā)展進(jìn)程的加快，自動識別技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用在各個工程領(lǐng)域，利用數(shù)字圖像識別技術(shù)對國家電網(wǎng)實現(xiàn)對電表智能化，自動化的管理上起到了關(guān)鍵技術(shù)作用。由于液晶屏作為電表上非常明顯的標(biāo)志物，因此提取液晶屏作為圖像處理特征，對實現(xiàn)整個電表的識別與定位打下了可靠的基礎(chǔ)。下面從數(shù)字圖像處理中的顏色轉(zhuǎn)換、中值濾波、直方圖均衡化、及二值化提取算法等原理與技術(shù)，講述如何實現(xiàn)對國家標(biāo)準(zhǔn)智能電表液晶屏的識別與定位。

1智能電表圖像采集和預(yù)處理

用普通數(shù)碼相機拍攝得到的國家標(biāo)準(zhǔn)電表圖像，如圖1所示。從這組照片中了解到實際圖像中電表情況的復(fù)雜性，一幅圖像中可能存在一個或多個電表，電表的擺放角度或水平、或垂直、或與圖像水平線成一定角度，電表的背景也比較復(fù)雜。此外，由于照明或拍攝角度的不同，得到的電表圖像可能存在比較強的反光，這些因素增加了液晶屏識別和定位的難度。

基于圖像分析，將RGB圖轉(zhuǎn)化為HSL圖后，再分離得到H圖、S圖和L圖，效果如圖2所示。從圖2中可看到，其中的H圖和S圖中電表的液晶屏、液晶屏的周邊以及表身具有與圖像背景較大區(qū)分度的特征，這些特征即使在具有較強反光和亮度不同時仍然存在，這在H圖中表現(xiàn)得尤其明顯，因此選擇H圖作為實驗下一步的研究對象。

將圖2中的色調(diào)圖通過中值濾波［1］平滑去噪和直方圖均衡化灰度拉伸處理之后，可得到如圖3所示的色調(diào)圖及其灰度分布的直方圖。

選擇全局灰度均值作為閾值對圖3中的色調(diào)圖進(jìn)行二值化，實現(xiàn)目標(biāo)與背景的分離，實驗效果如圖4所示得到二值化［2］圖像。分析圖4可知液晶屏具有明顯的特征，且與圖像其它部分顯著分離開；此外，液晶屏的周圍及電表表身區(qū)域在二值化色調(diào)圖中基本上呈現(xiàn)白色。因此，可以通過這幾個特征在二值化后的色調(diào)圖中識別出液晶屏。

2使用形態(tài)學(xué)提取算法實現(xiàn)液晶屏識別與定位

為了使圖4所示的二值化色調(diào)圖中液晶屏與圖像其它部分的分離更徹底，以便實現(xiàn)液晶屏的分割，一種有效的途徑就是通過對二值化色調(diào)圖進(jìn)行開操作或閉操作處理。如圖5所示是分別進(jìn)行兩次開操作或兩次（或多次）閉操作得到的結(jié)果。

根據(jù)圖5所示的結(jié)果，設(shè)計基于輪廓提取的液晶屏提取算法如下【algorithm_img_1】：

（1）對二值化色調(diào)圖開操作i次（i從2開始），在得到的色調(diào)圖中進(jìn)行輪廓提取，通過以下方法對屏幕進(jìn)行篩選：

（1.a）刪除面積過?。ū纫壕翗?biāo)準(zhǔn)面積的20%還?。┖兔娣e過大（比液晶屏標(biāo)準(zhǔn)面積的180%還大）的輪廓；此外，由于輪廓所圍區(qū)域為白色，計算得到的面積為負(fù)值，而在色調(diào)圖中液晶屏為黑色，所以還可以直接刪除所圍面積為負(fù)值的輪廓。

（1.b）采用傾斜矩形對輪廓進(jìn)行擬合，計算所得到的擬合矩形的面積、擬合面積相對誤差（擬合矩形面積與輪廓面積之差，再除以擬合矩形面積，該指標(biāo)主要衡量矩形擬合的可信度）以及長寬比，當(dāng)擬合矩形面積不位于標(biāo)準(zhǔn)面積20%和180%之間，或擬合面積相對誤差大于0.2，或長寬比不位于1.2和2.8之間時，則刪除輪廓。通過篩選的“液晶屏”信息保存為鏈表，設(shè)其鏈表頭為Screen HeadOpen。如果ScreenHeadOpen == NULL，并且i < iMax（最大操作次數(shù)，一般2到1次即可），則令i = i + 1，返回（1）繼續(xù)查找。

（2）針對ScreenHeadOpen鏈表中的每一個元素（可能的液晶屏），通過電表已有的幾何信息，計算液晶屏四周的矩形環(huán)以及四個方向（上、下、左、右）的表肚矩形在圖像中的位置，然后在閉操作兩次的二值化色調(diào)圖上統(tǒng)計這些區(qū)域的黑像素概率（即黑點總數(shù)除以像素總數(shù)），當(dāng)矩形環(huán)黑像素概率小于0.1并且表肚矩形黑像素概率小于0.1時，確認(rèn)該“液晶屏”與矩形環(huán)以及表肚矩形構(gòu)成一個電表。所有通過確認(rèn)的電表信息保存為鏈表，設(shè)其鏈表頭為DianbiaoHeadOpen。

（3）將（1）中對二值化色調(diào)圖開操作i次，換成閉操作i次，進(jìn)行類似的（1）~（2）的處理流程，最后得到確認(rèn)的電表信息保存為鏈表，其鏈表頭為DianbiaoHeadClose。

（4）對比DianbiaoHeadOpen鏈表和DianbiaoHeadClose鏈表中的每一個元素，計算液晶屏中心坐標(biāo)的相對誤差，確認(rèn)兩個電表是否完全相同，如果相同，則刪除其中一個；最后，將剩余的電表信息進(jìn)行合并，得到DianbiaoHead。

上述算法處理得到實際效果如圖6所示，實現(xiàn)電表的液晶屏的識別和定位,從而實現(xiàn)智能電表粗定位。

3結(jié)論

通過對智能電表進(jìn)行圖像采集、預(yù)處理及分割算法，從RGB圖到色調(diào)圖系列處理，最后鎖定對色調(diào)圖作為二值圖進(jìn)行提取算法，實現(xiàn)智能電表液晶屏的識別與定位。實際應(yīng)用中，除了基于色調(diào)圖的信息，還可以通過紋理特征實現(xiàn)對目標(biāo)的識別和定位，這將在以后的學(xué)習(xí)工作中值得繼續(xù)探討。

參考文獻(xiàn)：

[1]岡薩雷斯.數(shù)字圖像處理[M].北京:電子工業(yè)出版社,1998.

[2]劉雯雯.基于數(shù)字圖像處理的電表號碼識別系統(tǒng)的研究[J].東北林業(yè)大學(xué),2009.