[发明专利]电力设备标牌图像的识别方法

权利要求书

1.一种电力设备标牌图像的识别方法，其特征在于，包括如下几个步骤：

对电力设备标牌图像进行预处理；

对预处理化的电力设备标牌图像进行二值化处理；

通过边缘检测算子对二值化的标牌图像进行边缘检测处理，并进行图像分割处理；

使用光学字符识别方法和字符识别处理方法对分割图像进行识别，

其中，通过公式1来进行二值化，

g(x,y)=1f(x,y)≥t0f(x,y)<t]]>公式1

f(x,y)为预处理化的电力设备标牌图像的原始灰度图像，t为预定的阈值，g(x,y)为二值化后的灰度图像。

2.根据权利要求1的电力设备标牌图像的识别方法，其特征在于，

预处理包括针对标牌图像的滤波处理，灰度化，直方图灰度修整以及灰度图像对比处理。

3.根据权利要求2的电力设备标牌图像的识别方法，其特征在于，

滤波处理使用巴特沃斯低通滤波器来对电力设备标牌图像进行平滑处理。

4.根据权利要求2的电力设备标牌图像的识别方法，其特征在于，

灰度图像对比处理使用种子填充处理方法，

其中，灰度图像的每个像素包括两个属性，二维坐标位置信息和像素值，位置信息由行和列两格坐标决定，像素值反映亮度、颜色信息。

5.根据权利要求1的电力设备标牌图像的识别方法，其特征在于，

二值化处理的阈值选取法使用全阈值法、局部阈值法或动态阈值法。

6.根据权利要求1的电力设备标牌图像的识别方法，其特征在于，

二值化处理的阈值选取法使用最小误差法、最大方差法、平均灰度值法。

7.根据权利要求1的电力设备标牌图像的识别方法，其特征在于，

边缘检测处理采用Canny算子边缘检测方法，

其中，Canny算子是根据二值化的标牌图像对信噪比与定位乘积进行测度而得到最优化逼近算子。

8.根据权利要求7的电力设备标牌图像的识别方法，其特征在于，

Canny算子边缘检测方法包括：

用高斯滤波器平滑二值化的标牌图像；

用一阶偏导的有限差分来计算二值化的标牌图像的梯度值的幅值和方向；

对梯度幅值进行非极大值抑制；

用双阈值算法检测和连接边缘。

9.根据权利要求1的电力设备标牌图像的识别方法，其特征在于，图像分割处理采用Hough变换。