李杰

（承德石油高等?？茖W(xué)校 熱能工程系，河北 承德067000）

通常，由CCD 攝像頭拍攝到的指針表圖像是低質(zhì)量的，存在的噪聲較多，如：光源照射強(qiáng)弱、指針表表盤干凈程度以及CCD 攝像頭的移動(dòng)速度等因素等會(huì)影響圖像的質(zhì)量。圖像預(yù)處理為的是盡可能去除噪聲，加強(qiáng)前景和背景的對(duì)比度。一幅理想的指針表表盤圖像是一幅二值化的黑白圖像，但想得到理想圖像卻并不容易。預(yù)處理后得到一幅清晰基本上無粘連無斷裂且盡可能存在少量或不存在偽特征點(diǎn)的指針圖像，供自動(dòng)計(jì)算讀數(shù)，尤為重要。自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)預(yù)處理算法設(shè)計(jì)的好壞不僅影響圖像處理后的效果，而且還直接影響到指針表自動(dòng)識(shí)別的準(zhǔn)確度、速度及其穩(wěn)定性。為此，提出了改進(jìn)歸一化算法、圖像增強(qiáng)算法及數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)表盤圖像預(yù)處理等算法，極大地降低了自動(dòng)讀數(shù)的誤差，提高識(shí)別準(zhǔn)確性；另一方面縮短了表盤圖像預(yù)處理所用時(shí)間，從而提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。

1 自動(dòng)識(shí)別流程

采用CCD 攝像頭作為傳感器，攝取到指針表表盤圖像后，把其轉(zhuǎn)換為指針表表盤灰度圖像，經(jīng)歸一化處理、圖像增強(qiáng)、二值化、二值化濾波去噪、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理及細(xì)化等處理流程，最后進(jìn)行指針識(shí)別與自動(dòng)讀數(shù)[4]。指針表圖像自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)流程框圖如下圖1 所示。

圖1 指針表圖像自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)流程圖

2 圖像預(yù)處理

一般情況下我們采集到的指針表表盤圖象質(zhì)量不會(huì)很高，有著很多地干擾等噪聲。所以，必須對(duì)采到的表盤灰度圖像時(shí)行預(yù)處理（歸一化，圖像分割處理，圖象增強(qiáng)處理，二值算法與細(xì)化處理等），就可將具有較多噪聲干擾的初始指針表表盤灰度圖像處理成一幅刻度線基本沒有粘連、沒有斷裂的二值化黑白相間的指針表表盤圖像。

2.1 歸一化

歸一化算法是把原始指針表表盤圖角上的每一個(gè)像素點(diǎn)加工處理，進(jìn)行灰度值改變，清除指針表表盤表面的殘留噪聲以及光源光照強(qiáng)度對(duì)表盤圖像的影響。通常把圖象進(jìn)行w×w（16×16）分割為小的子塊，對(duì)子塊分別求其灰度均值Mi 和灰度方差Vi。那么，按如下公式求取子塊的灰度均值與方差：

其中I（x，y）是子塊中像素（x，y）的灰度值，其進(jìn)行歸一化算法處理的目的是使其方差均值能夠調(diào)整到可控的預(yù)期范圍，如以G（i，j）表示像素點(diǎn)（x，y）經(jīng)過歸一算法化處理后的值，那么第I 個(gè)子塊運(yùn)行歸一化算法處理后所得到的灰度值按如下所示：

2.2 圖像平滑

經(jīng)過歸一化處理以后的指針表表盤圖象，我們使用平均法對(duì)它進(jìn)一步平滑處理。圖像進(jìn)行讀取的時(shí)候由于隨機(jī)噪聲等各個(gè)方面的干擾破壞了原來圖像的真實(shí)性，因此利用另外一種方法平滑濾波就能夠極大的降低隨機(jī)噪聲的干擾，從而大大地提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性、可靠性。濾波后要想得到更加清晰的圖象，并且有均勻可靠的對(duì)比度，通過利用3×3 模板進(jìn)行平滑處理。原圖中每個(gè)象素點(diǎn)的灰度值是這樣處理的，把它與周邊緊密相接鄰的8 個(gè)象素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行相加處理，從而得出新的圖象，新圖中其像素的灰度值用這種方法得得出的平均值來替代。公式如下：

其中：G（i，j）用來代表原來圖象第i 行第j 列，那么這樣的象素點(diǎn)運(yùn)用歸一化處理后的象素值NewG（i，j）來表示。運(yùn)用平滑模板對(duì)圖2 進(jìn)行處理濾波可獲得如圖3 所示的指針表表盤圖象。

其中：G（i，j）i 行第j 列，那么這樣的象素點(diǎn)運(yùn)用歸一化處理后的象素值NewG（i，j）來表示。運(yùn)用平滑模板對(duì)圖2 進(jìn)行處理濾波可獲得如圖3 所示的指針表表盤圖象。

圖2 原始表盤灰度圖像

圖3 歸一化處理后表盤圖像

2.3 圖像二值化

要想獲得圖像中有價(jià)值的那部分，還得進(jìn)行分割處理，所謂的分割處理就是把它的前景、背景分開，從而把想要的圖象有效部分和不想要的無效圖象部分進(jìn)行明確分開。通過灰度門限設(shè)置域值法可將表盤圖象進(jìn)行很好的二值化分割。從而準(zhǔn)確地確定出有效區(qū)域圖象。圖4 運(yùn)行二值化處理后可得到如圖5所示的圖象。

圖4 平滑后指針表表盤圖像

圖5 二值化后指針表表盤圖像

2.4 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)（Mathematical Morphology），它是建立在嚴(yán)格數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)上的一門學(xué)科，它運(yùn)用一種集合論方法，從而可以定性定量的描述出目標(biāo)幾何結(jié)構(gòu)的學(xué)科。膨脹（或擴(kuò)張）、腐蝕（或侵蝕）、開啟與閉合是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的4 個(gè)基本運(yùn)算，以這4 種為基礎(chǔ)，從而可推導(dǎo)并對(duì)其進(jìn)行組合，構(gòu)成具有多種數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的適用算法。

在灰度指針表表盤圖像處理中，運(yùn)用形態(tài)學(xué)中的膨脹腐蝕算法，能夠除掉脊或谷區(qū)域中的麻點(diǎn)干擾，我們連接脊線上的窄縫，從而脊區(qū)變得更黑，強(qiáng)調(diào)突出脊區(qū)與周邊的對(duì)比度，能夠除掉脊線上所有干擾的小毛刺。同時(shí)，能夠除掉表盤油污造成的刻度線之間相互粘連，除掉我們?cè)陬A(yù)處理進(jìn)修進(jìn)一步造成的相鄰刻度線上的連接或斷裂，造成細(xì)化時(shí)添加虛假刻度線或減少真實(shí)刻度線。目的是盡量把引入的偽特征信息濾除，從而把原始表盤圖像中的真實(shí)信息盡可能多的保留住，把識(shí)別的準(zhǔn)確率提高到最大。從圖5 能夠了解到圖像里或多或少總是存在一些干擾線，所以我們運(yùn)用形態(tài)學(xué)里的膨脹與腐蝕算法，以便處理圖5，就能夠很好地除掉圖象中多余黑點(diǎn)或分叉線造成的干擾。處理后如圖6 所示為濾波后的二值化表盤圖像。

2.5 圖像細(xì)化

細(xì)化算法的引入就是單元化，目的是減少圖中的邊沿象素，使之轉(zhuǎn)化為只有一個(gè)象素寬度的圖像。經(jīng)過腐蝕運(yùn)算后讓它變?yōu)? 個(gè)單位像素的寬度，從而能夠增強(qiáng)圖像的具體特征，并減少多余信息。因此，對(duì)二值化后圖象進(jìn)行細(xì)化，能夠極大提高識(shí)別的準(zhǔn)確性與快速性。經(jīng)細(xì)化處理后如圖7 所示。

圖6 膨脹與腐蝕運(yùn)算后表盤圖像

圖7 細(xì)化后表盤圖像

3 結(jié)論

圖像預(yù)處理的好壞決定最終自動(dòng)讀數(shù)的準(zhǔn)確性，經(jīng)大量實(shí)驗(yàn)證，本文提出的整套預(yù)處理方案：指針表表盤圖象歸一化算法，圖像平滑處理，二值化處理，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)去噪及細(xì)化算法濾波預(yù)處理，其預(yù)處理結(jié)果能夠達(dá)到令人滿意的效果。系統(tǒng)具體實(shí)施均采用VC++編程實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)運(yùn)用了100 塊不同型號(hào)與不同類型的指針類圖像，分別采用人工和軟件進(jìn)行識(shí)別比對(duì)，用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)計(jì)錄，每塊表進(jìn)行不同位置取點(diǎn)（10 個(gè)點(diǎn)），總共取出1000 個(gè)點(diǎn)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，最后985 個(gè)點(diǎn)的自動(dòng)讀數(shù)準(zhǔn)確度高于人工讀取，準(zhǔn)確度高達(dá)98.5%。同時(shí)，實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明該系統(tǒng)識(shí)別出一個(gè)點(diǎn)的計(jì)數(shù)所用的時(shí)間僅為0.4 秒左右，大大高于人眼識(shí)別速度；其識(shí)別精度能夠達(dá)到0.1 度（相對(duì)指針的旋轉(zhuǎn)角度），也遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于人眼對(duì)表盤的識(shí)別精度。以上數(shù)據(jù)進(jìn)一步驗(yàn)證了所提預(yù)處理算法的有效性。