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        基于自適應投影法的數(shù)字分割算法研究

        2023-03-20 10:16:37趙麗
        電子產(chǎn)品世界 2023年12期

        趙麗

        關鍵詞:水平投影;垂直投影;自適應投影法;數(shù)字分割

        0引言

        目前工業(yè)生產(chǎn)中各類儀表數(shù)據(jù)主要采用人工讀取。人工讀取存在很多缺點:儀表位置隱蔽,人工不易讀??;人工無法實時監(jiān)控同一個儀表;人工讀取速度較慢,并且可能泄露信息;不同的工作人員由于受到主觀因素的干擾,在讀取數(shù)據(jù)時,結果會有一定的誤差。因此,采用智能的讀取方法具有必然性。智能的儀表讀取方法既能減少人為因素的干擾,又能實現(xiàn)高效地讀取。相關算法包括模板匹配、機器學習訓練、骨骼提取等。但是上述算法針對不同情況的準確率不同,不具備普適性。

        本文提出了一種自適應投影法,可以對工業(yè)現(xiàn)場各種儀表數(shù)字進行識別,同時采用一系列的預處理操作,并通過實驗確定了分割和預處理的順序,達到了最佳的分割效果。

        1圖像分割

        數(shù)字分割是將數(shù)字圖片中的數(shù)字分割出來,便于之后的特征提取和分類器訓練。本文采用投影法對數(shù)字表盤進行切分。

        1.1投影數(shù)字分割算法

        投影法可分為水平投影和垂直投影。水平投影主要是指二維圖像在y軸上的投影,即統(tǒng)計每一行像素的數(shù)量,表明圖像在水平方向上的特征。垂直投影主要是指二維圖像在x軸上的投影,即統(tǒng)計每一列像素的數(shù)量,表明圖像在垂直方向上的特征。

        運用投影法進行數(shù)字分割,步驟如下。

        步驟1:數(shù)字圖片列掃描。對數(shù)字圖像從左到右逐列掃描,記錄每列像素點個數(shù),并將其投影到水平面上,得到垂直投影圖。人為設定一個閾值,在垂直投影圖上逐列掃描獲得每列的像素和,達到閾值則進行分割,直至將所有數(shù)字在垂直方向上都分割出來。如果該數(shù)字圖片中有3個數(shù)字,那么垂直投影結束后應該分割出來3個圖片,且3個圖片的左右邊緣均是數(shù)字本身的邊緣,但是圖片上下仍存在多余部分。

        步驟2:數(shù)字圖片行掃描。對數(shù)字圖像從上到下逐行掃描,記錄每行像素點個數(shù),并將其投影到垂直面上,得到水平投影圖。設定一個閾值將所有數(shù)字在水平方向上分割出來。由步驟1可知,垂直投影后的圖片上下存在多余部分,經(jīng)過了水平投影后,可得到只含有數(shù)字區(qū)域的部分,上下多余的部分將被分割掉,從而得到精確的數(shù)字區(qū)域。投影數(shù)字分割算法流程如圖1所示。

        1.2投影數(shù)字分割算法的改進

        雖然上述投影數(shù)字分割算法可以得到精確的數(shù)字,但仍存在一些問題,本文對其做出以下改進。

        圖像的分割閾值是人為規(guī)定的,不具有魯棒性,不同的圖片分割效果差別很大?;诖耍疚倪x擇遍歷垂直和水平投影中的像素點,統(tǒng)計像素點個數(shù)和,選擇所有像素點個數(shù)的平均值作為閾值。針對不同情況的數(shù)字圖片,這種改進方式均可以選擇一個合適的閾值進行分割,效果較好。

        此外,即使選擇了自適應閾值,如果圖片中存在獨立、細小的雜質或者干擾物,那么它們也有可能被分割出來。針對這種情況,本文選擇設定像素閾值為1000個,如果像素和小于該值就證明該圖片為干擾圖片,將其刪去;如果像素和大于該值就證明該圖片為正常數(shù)字圖片,即可進行后續(xù)的分類器預測。

        2圖像預處理

        圖像預處理是數(shù)字分割中較關鍵的一步,預處理效果與后續(xù)數(shù)字分割精確性有直接關系。現(xiàn)場圖片因光照、溫度、霧霾等影響,采集照片的清晰度并不能得到有效保障,因此,需要經(jīng)過一系列的預處理過程。

        本文對圖像進行了一系列的預處理操作,依次為二值化、腐蝕和去除小面積干擾。通過上述操作對圖像中出現(xiàn)的各種噪聲信息進行處理,可以最大化地利用有效信息,為后續(xù)操作提供便利條件。

        3實驗結果分析

        為了驗證本文算法的有效性,本文收集了各個工業(yè)現(xiàn)場變電站現(xiàn)場的圖片,其中包括各種復雜的環(huán)境。圖2為現(xiàn)場采集數(shù)字儀表圖片的分割效果。

        本文算法對于有粘連的數(shù)字處理效果更好,由于受到外界光線以及拍攝角度的干擾,拍攝出來的數(shù)字上方可能會有粘連。如果直接對其進行特征提取和訓練,圖片分割結果可能有誤,如圖片中本有3個數(shù)字,但在單獨進行數(shù)字分割時,有可臺旨分割成2個數(shù)字甚至1個數(shù)字。而采用本文的算法后,可以將所有的數(shù)字完整分割出來,粘連圖片投影分割效果如圖3所示。

        即使數(shù)字之間存在粘連,本文算法仍然可以將數(shù)字區(qū)域準確分割出來,并且分割之后的數(shù)字較清晰。只要分割出來的數(shù)字保持一個正常的清晰度,后續(xù)就可以準確識別該數(shù)字。

        確定了算法的流程順序后,本文選擇了3組數(shù)字圖片進行測試(圖4),發(fā)現(xiàn)分割效果均較好,從而驗證了本文算法的有效性。

        觀察3組分割效果圖可以發(fā)現(xiàn),本文算法具有較好的普適性。針對3個數(shù)字的圖片、2個數(shù)字的圖片和中間有干擾顏色區(qū)域的圖片,本文算法均可以準確分割。

        4結語

        本文對戶外復雜環(huán)境下的表盤數(shù)字分割算法進行優(yōu)化。采用水平投影與垂直投影相結合的方法對數(shù)字進行分割,得到每個數(shù)字的精確邊緣,再分別對其進行預處理,從而精確地進行數(shù)字分割。通過改變算法的流程,可以發(fā)現(xiàn)本文設定的算法流程可以精確識別出數(shù)字,具有較高的識別準確率。與其他方法相比,本文算法適用性強,可應用于各種形式圖片的數(shù)字識別,準確性高,具有較高的推廣價值。

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