王延華，李 騰，張 沛，張印寶

（1.北京交通大學(xué) 電氣工程學(xué)院，北京100044；2.北京南瑞埃森哲信息技術(shù)中心有限公司 北京100094；3.北京市電力公司 北京100031）

結(jié)合HSV與局部Hough變換的指針式儀表識(shí)別算法

王延華1，李 騰1，張 沛2，張印寶3

（1.北京交通大學(xué) 電氣工程學(xué)院，北京100044；2.北京南瑞埃森哲信息技術(shù)中心有限公司 北京100094；3.北京市電力公司 北京100031）

隨著電力系統(tǒng)行業(yè)對(duì)自動(dòng)化程度的要求不斷提高，關(guān)于指針式儀表識(shí)別技術(shù)有待進(jìn)一步改進(jìn)。傳統(tǒng)檢測(cè)常常忽視陰影的影響，速度及準(zhǔn)確性也常常不能滿足要求，文章提出一種實(shí)用性強(qiáng)的識(shí)別算法。首先通過(guò)HSV空間變換操作消除陰影對(duì)指針識(shí)別的影響，結(jié)合減影法得到指針圖像，然后利用Canny算法實(shí)現(xiàn)指針邊緣的檢測(cè)，再通過(guò)消除指針兩端復(fù)雜圖像以實(shí)現(xiàn)局部區(qū)域的Hough變換，最終利用指針夾角判別指針讀數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本算法的陰影消除效果明顯，識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性得到了較大提高。

指針式儀表；HSV空間變換；減影法；邊緣檢測(cè)；Hough變換

指針式儀表由于其成本低、讀數(shù)直觀等優(yōu)點(diǎn)，在我國(guó)電力系統(tǒng)行業(yè)有著廣泛的應(yīng)用。但目前變電站記錄數(shù)據(jù)還是以人工判讀為主，效率低下，檢修人員工作負(fù)擔(dān)較重。模式識(shí)別技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)等智能視頻監(jiān)控技術(shù)在儀表判別方面發(fā)展迅速，但是圖像處理技術(shù)都不是很完善。

在指針式儀表識(shí)別中，基于Hough變換的角度法和基于鄰近刻度線的距離法是兩種主要方法[1-2]。王瑞[2]等人提出了一種改進(jìn)角度法，通過(guò)比較待測(cè)指針與相鄰刻度的弧度代替垂直距離來(lái)提高精度；孫鳳杰[3]等人提出指針位置識(shí)別算法，通過(guò)指定圓心和半徑，利用同心圓環(huán)搜索法確定指針位置，進(jìn)而計(jì)算角度，方法簡(jiǎn)單，實(shí)時(shí)性好，但是指針預(yù)處理效果對(duì)結(jié)果影響較大；劉薇[4]等人提出基于彩色區(qū)域識(shí)別的快速指針識(shí)別算法，該算法效率高，但是事先需要采集空表盤，非常不方便；周泓[5]等人提出通過(guò)色彩空間變換進(jìn)行圖像分割，可有效消除背影等其他因素干擾，但是對(duì)非彩色指針進(jìn)行指針提取效果不明顯。

文中為了提高預(yù)處理效果，在HSV色彩空間變換后采用減影法以消除陰影，并通過(guò)限定扇形區(qū)域的Hough變換以提高運(yùn)算速度，實(shí)現(xiàn)了識(shí)別精確穩(wěn)定的目的。

1 HSV顏色空間及指針提取

1.1 HSV空間變換

攝像頭采集的圖像一般是24位真彩圖，紅綠藍(lán)（RGB）分別占據(jù)8位，此時(shí)若直接灰度化，會(huì)將有用的色彩信息去除，陰影等會(huì)使圖像模糊，對(duì)后續(xù)的指針識(shí)別產(chǎn)生影響。而HSV空間（也稱HSB空間）是包含色調(diào)H、飽和度S、明度V屬性的一種顏色空間，其中亮度（明度）主要反應(yīng)陰影的變化[5-6]?；诮㈥幱敖y(tǒng)計(jì)模型可以判斷圖像內(nèi)像素點(diǎn)是否為陰影區(qū)域，但建立模型復(fù)雜且耗時(shí)。人的視覺系統(tǒng)經(jīng)常采用HSV色彩空間，它比RGB色彩空間更符合人的視覺特性，并且圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中的大量算法都可以在HSV色彩空間中使用，從而大大簡(jiǎn)化圖像分析和處理的工作量?；谔卣鞯年幱跋椒ㄕ抢脠D像的屬性進(jìn)行陰影消除，也就是陰影覆蓋前后色度、飽和度屬性變化不大或者變化輕微，因此，本文選擇將RGB顏色空間轉(zhuǎn)換成基于視覺原理的HSV顏色空間，通過(guò)對(duì)其中的色度飽和度操作進(jìn)行圖像處理來(lái)消除陰影的影響。

HSV空間的3個(gè)分量采用人們比較親近的方式來(lái)描述顏色：色調(diào)描述純色的屬性，飽和度可以度量純色被白光稀釋的程度，明度表示顏色的明亮程度（陰影包含在明度分量中），其中RGB空間到HSV空間的轉(zhuǎn)換關(guān)系如下公式。

給定一副代表性的監(jiān)控儀表圖像如圖1（a），將其轉(zhuǎn)換到HSV空間后色調(diào)圖、飽和度圖和明度圖如下，可以看出指針及表框等的陰影主要包含在明度圖里。

圖1 RGB轉(zhuǎn)HSV顏色空間結(jié)果

1.2 指針提取

在變電站電磁測(cè)量環(huán)境中，電工儀表的位置通常都是固定的，這為自動(dòng)化程度的提高和智能化管理提供了一個(gè)重要平臺(tái)，通過(guò)安裝固定的監(jiān)控器來(lái)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期的監(jiān)控。由于視頻監(jiān)控設(shè)備相對(duì)于指針式儀表位置一般是相對(duì)靜止的，儀表處做旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)的主要是待識(shí)別的指針，這有兩方面的好處，第一，儀表盤區(qū)域可以根據(jù)編程中常用ROI函數(shù)來(lái)提取，表盤指針旋轉(zhuǎn)圓心圖像坐標(biāo)也可根據(jù)幾何位置用鼠標(biāo)選定（編程設(shè)置）記下，方便后續(xù)圖像處理；第二，通過(guò)拍攝的幀圖片使用減影法[1-4]可以很好的提取出指針，主要是指將帶有指針的儀表和無(wú)指針的儀表的二值化圖像相減，得到只含有指針的圖像，但是由于很難獲取無(wú)指針的圖像，所以常常通過(guò)采集兩幅不同位置的指針儀表二值圖像進(jìn)行按位邏輯運(yùn)算來(lái)獲得。

通常在做邏輯運(yùn)算時(shí) （假定二值化后指針像素位為1），將兩幅指針在不同位置的指針儀表進(jìn)行邏輯與運(yùn)算可以獲得無(wú)指針的儀表圖，進(jìn)行或運(yùn)算可以獲得包含兩個(gè)指針的儀表圖，進(jìn)行異或運(yùn)算可以只獲得兩條指針，但是對(duì)于較寬指針或者呈長(zhǎng)三角形狀的指針，當(dāng)待測(cè)指針與基準(zhǔn)指針角度相差較小時(shí)，進(jìn)行異或運(yùn)算或減運(yùn)算會(huì)獲得邊緣斜指針，會(huì)對(duì)之后的邊緣檢測(cè)直線角度造成影響，如圖2（a）所示黑白兩條為模擬出的不同角度指針，指針相對(duì)角度較小，在直接做減運(yùn)算后會(huì)形成圖2（b）所示邊緣傾斜指針，在指針寬度很大情況下影響也會(huì)更大。所以本改進(jìn)方案增加一條基準(zhǔn)指針，如圖2（c）所示豎直指針，通過(guò)使用這條較大角度基準(zhǔn)線做減法來(lái)形成良好邊緣指針，結(jié)果如圖2（d）所示。

圖2 減影法提取指針

文中進(jìn)行的指針識(shí)別是要消除部分陰影的，所以減法運(yùn)算是在HSV空間進(jìn)行，指針提取步驟如下：

1）將RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間，選擇特征明顯的H分量和S分量指針圖分別做減法運(yùn)算，兩減法的結(jié)果再做相加運(yùn)算，以突出指針特征；

2）對(duì)于做減影法運(yùn)算后得到的指針圖，通過(guò)計(jì)算外接矩形框[7]的斜率大小來(lái)判斷選擇的基準(zhǔn)指針是否角度合適，否則選擇另一條指針作為基準(zhǔn)再次做減影運(yùn)算；

3）在對(duì)圖像進(jìn)行減運(yùn)算后，圖像上會(huì)出現(xiàn)椒鹽等噪聲，使用中值濾波[3-4，8]這一典型的非線性濾波技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行濾波，定義如下：一組數(shù)x1，x2，x3…xn按照值的大小排列：

其中，y稱為x1，x2，x3…xn的中值，中值濾波器為含有奇數(shù)個(gè)像素的滑動(dòng)窗口，窗口中心的像素值用窗口內(nèi)其他像素的中值替代。中值濾波可以克服常見濾波器均值濾波、方框?yàn)V波器等帶來(lái)的圖像細(xì)節(jié)模糊，而對(duì)濾除脈沖干擾及掃描噪聲非常有效，在平滑噪聲的同時(shí)不會(huì)使邊緣模糊。最后得到指針提取效果如圖3所示?？梢钥闯?，待識(shí)別指針保留完整且表盤區(qū)域雜點(diǎn)少，有利于后續(xù)指針邊緣提取。

圖3 提取指針圖

4）對(duì)圖像進(jìn)行Canny邊緣檢測(cè)，保留圖像的主要信息。Canny邊緣算子[7]是一個(gè)具有濾波、增強(qiáng)、檢測(cè)的多階段的優(yōu)化算子，其邊緣檢測(cè)功能相對(duì)于其他幾種邊緣檢測(cè)算子都要好[9]，其優(yōu)點(diǎn)是去噪能力比較強(qiáng)，提取的邊緣質(zhì)量高，而且具有單像素寬，減少了后續(xù)Hough變換的計(jì)算量，提高了算法的效率。

2 局部Hough變換

為了從邊緣檢測(cè)圖像中計(jì)算出指針的讀數(shù)，采用Hough變換求得指針角度，由指針的角度和刻度的線性關(guān)系得出示數(shù)。Hough變換[2-10]的原理是將圖像空間的任意一點(diǎn)（x0，y0）變換到極坐標(biāo)空間中的一條正弦曲線（θ，ρ），轉(zhuǎn)變關(guān)系如下：

其中，ρ為原點(diǎn)到直線的距離，θ為直線的角度，通過(guò)掃描所有像素點(diǎn)（x0，y0），并且遍歷所有的θ值，ρ和θ對(duì)應(yīng)相等的點(diǎn)即為共線；記錄所有共線的ρ和θ以及相應(yīng)的共線點(diǎn)數(shù)；最后對(duì)共線點(diǎn)數(shù)設(shè)定適當(dāng)?shù)拈y值提取目標(biāo)直線。其最大的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)噪聲不敏感、抗干擾性強(qiáng)、魯棒性較好。

然而，圖像空間的像素點(diǎn)數(shù)越多，Hough變換的計(jì)算量越大[10]，考慮到邊緣檢測(cè)后的指針兩端通常不規(guī)則，并會(huì)對(duì)Hough變換造成一定的影響，比如檢測(cè)到多條直線，在計(jì)算平均斜率時(shí)增加誤差。因此本文在通過(guò)邊緣檢測(cè)[11]減少像素點(diǎn)的基礎(chǔ)上，通過(guò)遍歷所有邊緣像素點(diǎn)，保留到指針旋轉(zhuǎn)中心像素點(diǎn)的距離滿足一定范圍的像素點(diǎn)，如圖4（a），從而消除無(wú)用像素點(diǎn)。無(wú)用像素消除結(jié)果如圖4（b），只有扇形內(nèi)的數(shù)據(jù)被保留。圖4（c）中的黑色線段為進(jìn)行Hough變換后檢測(cè)到的指針邊緣線段，其展示在白色背景下的效果圖。

圖4 指針提取過(guò)程圖

3 實(shí)驗(yàn)及實(shí)驗(yàn)分析

為了驗(yàn)證本文的算法有效性，對(duì)從變電站低壓室的電壓表進(jìn)行指針識(shí)別讀數(shù)實(shí)驗(yàn)，電腦配置為CPU酷睿i5 1.60 GHz，內(nèi)存4 G。軟件配置平臺(tái)為操作系統(tǒng)Windows 8.1專業(yè)版，編程軟件Visual Studio 2013[12]，使用Visual C++配置OpenCV2.4.8庫(kù)函數(shù)[13-15]，通過(guò)編程實(shí)現(xiàn)了指針式儀表的圖像預(yù)處理和讀數(shù)，圖表1為對(duì)采集到的6個(gè)不同時(shí)刻的指針讀數(shù)結(jié)果統(tǒng)計(jì)。

表1 識(shí)別電壓表的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

由表1可見，算法對(duì)每一張圖像都能正確讀出示數(shù)，可靠性比較高，儀表讀數(shù)的相對(duì)誤差在0.3%以內(nèi)，測(cè)量精度提高，圖像預(yù)處理對(duì)提高精度的效果明顯，并且圖像識(shí)別和讀數(shù)時(shí)間在0.35 s之內(nèi)，與完整圖像進(jìn)行Hough變換識(shí)別相比，速度得到極大提高，符合實(shí)時(shí)性的檢測(cè)要求。

4 結(jié)束語(yǔ)

文中就實(shí)時(shí)場(chǎng)景中指針式儀表陰影光照等干擾問(wèn)題展開研究，在圖像預(yù)處理階段，采用了HSV顏色空間變換、減影法、邊緣檢測(cè)相結(jié)合的算法，以消除陰影等無(wú)關(guān)干擾；在識(shí)別階段，采用了局部Hough變換識(shí)別示數(shù)的算法。實(shí)驗(yàn)表明，本算法在消除光照和陰影的前提下能更加準(zhǔn)確的提取出指針的邊緣圖像，然后快速準(zhǔn)確的識(shí)別出指針讀數(shù)。本算法研究對(duì)于指針式儀表的快速、精確識(shí)別具有一定的參考研究?jī)r(jià)值。

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Pointer recognition algorithm based on HSV and partial Hough transformations

WANG Yan-hua1，LI Teng1，ZHANG Pei2，ZHANG Yin-bao3
（1.School of Electrical Engineering，Beijing Jiaotong University，Beijing 100044，China；2.NARI Accenture Information Technolgy Center，Beijing 100094，China；3.Beijing Electric Power Company，Beijing 100031，China）

For the increasing demands of automation in power system industry，the identification technology about pointer instrument should be improved further.Interference effects such as the shadow are often ignored in traditional detection methods.Here a more practical，accurate and quick recognition algorithm is proposed.First of all，through transforming all data into HSV space，influence of the shadow could be eliminated；and then，the pointer could be obtained by using subtraction method. Secondly，an edge image of the pointer could be obtained through canny edge detection method.Finally，by eliminating the impact of complex images at both ends of the pointer，and then applying the Hough transform，the reading of the pointer could be identified correctly.Experimental results show that it is efficient to eliminate the shadow impact with this algorithm，and the identification accuracy and speed have been improved greatly.

pointer instrument；HSV space transformation；subtraction method；edge detection；Hough transform

TN98

：A

：1674-6236（2017）02-0110-04

2016-04-16稿件編號(hào)：201604169

國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金（61307123）

王延華（1990—），男，山東鄒城人，碩士研究生。研究方向：模式識(shí)別、智能檢測(cè)。