[发明专利]一种基于对称性特征的仪表指针图像识别方法

摘要

本发明通过提取被识别图像中对称性特征，并在此基础上进一步处理得到被识别指针的一系列参数信息；在全景图的感兴趣区域内，对边缘像素点在指针转角和参考距离的量化空间上进行累计矩阵投票，得到若干组候选指针对称轴。通过指针边缘像素点共线性特性和指针对称轴线段对应的图像像素值近似一致性特点，对候选指针进行提炼，使得最终的对称像素点对基本上都属于指针。候选指针合并去除重叠的候选指针，选择边缘像素点集最多的候选指针作为最终的指针识别结果。本发明能够克服表盘文字符号、光照不均以及部分遮挡等干扰因素，准确提取各种仪表指针的参数信息。

主权项

一种基于对称性特征的仪表指针图像识别方法，其特征包括，仪表定位：利用指针仪表模板在图像中进行模板匹配，得到仪表图像的ROI区域；候选指针提取：在ROI区域内根据对称性特征提取若干组候选指针的对称轴及其对称边缘像素点对，具体包括，步骤1：将ROI区域图像由RGB转为灰度图像，采用自适应Canny边缘检测算子提取灰度图像的边缘，并计算每个边缘像素点的梯度方向，记边缘像素点集为Ω；步骤2：定义[θmin,θmax]为仪表指针的转角范围，[ρmin,ρmax]为仪表指针的对称轴与参考点Pr(x,y)的参考距离范围，定义初始累积矩阵Φij←0，其中，θmin≤i≤θmax,ρmin≤j≤ρmax；对任意的转角θ，θmin≤θ≤θmax，首先，将所有边缘像素点旋转θ角，得到边缘像素点集Ωθ；其次，计算旋转后的边缘像素点到图像原点O(0,0)的距离，将Ωθ按照距原点距离大小进行分组，得到分组后的边缘像素点集Ωθk，其中，M、N分别表示ROI区域的高度、宽度；最后，对任意的k，任意两个边缘像素点Pi与Pj，Pi,Pj∈Ωθk，若Pi与Pj同时满足：①点对距离约束、②点对方向约束、③点对对称轴参考距离约束；则置Φij←Φij+1，其中，θmin≤i≤θmax,ρmin≤j≤ρmax，行索引i＝θ表示指针对称轴的旋转角索引，列索引j为像素点Pi与Pj的中点到参考点Pr(x,y)的距离，表示指针对称轴的参考距离索引；步骤3：计算累积矩阵Φ中前T个最大值，以此作为候选指针的对称轴，相应的行索引表明了指针对称轴的旋转角，列索引表明了指针对称轴的参考距离，记前T个候选指针的对称轴两侧对称边缘像素点集分别为La与Ra，其中，a＝1,2,…,T；候选指针提炼：去除非候选指针边缘的对称边缘像素点对，使得最终的对称像素点对基本上都属于候选指针，获得经过提炼后的候选指针对称边缘像素点对；候选指针合并与选择：去除重叠的候选指针，获取指针识别结果。