[发明专利]基于机器视觉的便携式船舶水尺自动检测和识别方法

权利要求书

1.基于机器视觉的便携式船舶水尺自动检测和识别方法，其特征在于，包含以下步骤： 

1）进行水尺视频图像的采集，将获取视频按帧截取图像，对当前帧图像进行平滑和去噪等图像预处理； 

2）利用Canny算子进行边缘检测，将得到的边缘线进行连接，获得新图像，对图像进行几何校正，本方法采用仿射变换进行几何形状校正，即是由水尺图像的一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间； 

3）对经几何校正的图像利用霍夫变换找到其中最长的两条边缘线并标记，这两条线分别是水迹线和吃水线，根据水迹线始终在吃水线上方这一经验原理，去掉其中两条最长边缘线中位于上方的水迹线，从而确定真实吃水线位置； 

4）对图像中的船舶水尺刻度采用基于三叉点特征的结构特征提取方法，水尺刻度的三叉点特征从细化处理后的图像上提取，是图像中多个彼此相邻的同类特征点的集合，利用水尺刻度三叉点的位置特征，构造图像的特征模板，利用模板匹配实现水尺数字的机器自动识别； 

5）在获得水尺刻度检测结果后，借鉴人工检测时检测人员的工作经验，结合点和线的检测方法，首先剔除吃水值明显偏离均值的数据，然后对其它数据采取加权平均的方法，对代表波浪平台期的变化相对缓慢的数值权重增加，对变化幅度大的数值权重减少，最终得出并显示船舶吃水的具体数值。 

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的便携式船舶水尺自动检测和识别方法，其特征在于，步骤2）中，几何校正的算法流程如下： 

（1）计算所有边缘点的坐标； 

（2）尝试不同的x方向倾斜度，计算变换后的边缘点坐标； 

（3）找出校正后边缘图像的上切线和下切线； 

（4）计算校正后边缘图像的切线到边缘的像素的最大距离，如果这个距离最大，则说明这个切线刚好与两个数字相切，这个方向就是图像倾斜的方向； 

（5）计算仿射矩阵，将原图中像素点{p＝(x,y),x∈R,y∈R}对应到新的坐标系中的像素点{p′＝(x′,y′),x′∈R,y′∈R}，通过仿射变换 

计算矩阵对坐标进行放缩，旋转，平移后取得新坐标的值。 

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的便携式船舶水尺自动检测和识别方法，其特征在于，步骤4）中，水尺数字的机器自动识别过程包括数字区域的定位、标准字符模板的建立与字符特征提取。 

4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的便携式船舶水尺自动检测和识别方法，其特征在于，数字区域的定位的算法流程如下， 

（1）找到图像中第一个为1的点，据此设置矩形的初始位置和大小； 

（2）如果矩形上沿上有像素的值大于0，则矩形上沿向上移动一个像素，直到矩形上沿上的像素值都为0； 

（3）按步骤（2）的方法，依次寻找矩形的下沿、左沿和右沿； 

（4）如果矩形的大小大于5×5（除去噪声的干扰），则将该矩形保存下来； 

（5）将图像上该矩形覆盖的区域置为0，便于寻找下一个矩形； 

（6）重复（1）～（5）的步骤，直到图像上所有像素都为0。

5.根据权利要求3所述的基于机器视觉的便携式船舶水尺自动检测和识别方法，其特征在于，标准字符模板的建立过程包含样本训练与水尺刻度的三叉点特征提取，其中，样本训练的流程如下： 

（1）读入要训练的水尺图像样本，函数实现对图像读入； 

（2）使用Canny算子对图像进行边缘检测； 

（3）几何变换，对水尺图像的倾斜和变形进行校正，采用逐步试探的方式对水尺图像的倾斜进行校正； 

（4）数字区域的定位，计算所有数字部分图像的包围框； 

（5）数字特征提取，提取数字部分图像的三叉点特征，并把提取的特征和相应的数字保存到模式数据库中。