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基于数字图像处理的电能表图像识别技术研究与实现

作　者: 杨娟
导　师: 陆锦辉
学　校: 南京理工大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 图像预处理条码定位读数区定位二值化字符识别 Code 128条码
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 143次
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内容摘要

伴随着科学技术的发展以及国民经济的增长,数字图像处理和模式识别,已经成为科学研究、社会生产中不可缺少的工具,电能表自动识别系统,就是其在生活中的应用。为实现电能表读数和条码的自动识别,设计了一个基于数字图像处理的自动识别系统,主要包括：图像的预处理、目标区域的定位与二值化、图像识别三个部分。在电能表图像预处理阶段,为减小电能表外边框对图像识别的影响,采用了一种基于电能表图像灰度分布去除电表外边框的方法；接着采用中值滤波进行图像平滑,以减小噪声对边缘提取的干扰,然后采用Sobel边缘检测算子检测图像的水平边缘,再进行基于Hough变换的倾斜校正,这种方法具有较高的检测精度和速度。根据条形码黑白条间隔排列的特点,采用扫描线法寻找满足条码跳变特征的区域,实现条码的定位；而对于电能表读数区域,采用边缘检测与投影法相结合的定位方法。为有效地将目标与背景分离开来,在图像二值分割时,结合读数区域的特点,在局部极值二值化(LEVBB)法的基础上,提出了一种改进的自适应阈值的分割算法,对于条码,采用了一种将局部阈值与边缘特性相结合的二值化方法,为下一步图像识别奠定了基础。在图像识别阶段,根据数字字符的先验知识,采用一种改进的投影算法对字符进行分割,然后采用结构特征法进行单个字符的识别。接着分析了数字电表中Code128条码的编码规则,并介绍了条码的识别方法。实验证明,本文的方法取得较好的识别效果,具有一定的可行性。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-9
1 绪论  9-14
  1.1 课题背景与意义  9-10
  1.2 数字图像处理与图像识别的研究现状  10-12
    1.2.1 数字图像处理的发展现状  10
    1.2.2 字符识别的发展现状  10-11
    1.2.3 条码识别的研究现状  11-12
  1.3 本文主要研究内容与各章节安排  12-14
2 电表图像预处理  14-30
  2.1 图像灰度化处理  14-15
  2.2 电能表外边框的去除  15-17
  2.3 图像去噪  17-20
    2.3.1 图像噪声的产生和分类  17-18
    2.3.2 去噪方法  18-20
  2.4 图像倾斜校正  20-29
    2.4.1 图像边缘检测  21-24
    2.4.2 Hough变换原理  24-25
    2.4.3 电能表图像校正  25-29
  2.5 本章小结  29-30
3 目标区域定位与二值化  30-50
  3.1 电能表条码区域定位  30-36
    3.1.1 条形码技术概述  30-31
    3.1.2 条形码定位方法  31
    3.1.3 本文的条形码定位方法  31-36
  3.2 电能表读数区域液晶屏边框定位  36-40
    3.2.1 电能表读数区域特征  36
    3.2.2 几种常用的文本定位方法  36-38
    3.2.3 本文电能表读数区域的定位方法  38-40
  3.3 二值化  40-49
    3.3.1 全局阈值法  40-41
    3.3.2 局部阈值法  41-43
    3.3.3 本文液晶屏图像二值化算法  43-45
    3.3.4 本文电表条码图像二值化算法  45-49
  3.4 本章小结  49-50
4 数字图像的识别  50-60
  4.1 电能表读数识别  50-55
    4.1.1 字符分割  50-52
    4.1.2 去除噪声  52
    4.1.3 字符识别方法概述  52-54
    4.1.4 字符特征提取及识别  54-55
  4.2 电能表条形码的识别  55-59
    4.2.1 Code128条码的编码分析  55-57
    4.2.2 Code128条码识别的基本原理与识别方法  57-59
  4.3 本章小结  59-60
5 实验结果与分析  60-62
6 总结与展望  62-64
致谢  64-65
参考文献  65-69
附录  69-72

基于数字图像处理的电能表图像识别技术研究与实现

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