[发明专利]一种避雷器仪表读数的自动识别方法

摘要

本发明公开了一种避雷器仪表读数的自动识别方法，将避雷器仪表的识别分为区域分割和读数识别两部分；首先利用连通域检测算法和矩形拟合算法将仪表表盘分割成多个区域；然后利用先验知识检测这些区域，保留代表指针区域和数字区域的连通域；再次对两个连通域进行最小面积矩形拟合，得到两个具有偏转角度的矩形；根据角度对图像进行旋转校正，然后从校正图像中分割出指针和数字区域；最后，分别利用角度法和卷积神经网络法对指针区域和数字区域进行读数识别。本发明能够同时完成指针读数识别和数字读数识别，能够对图像进行有效的校正，提高读数的精确度。

主权项

1.一种避雷器仪表读数的自动识别方法，其特征在于：包括以下步骤：1)图像预处理：利用高斯金字塔下采样图像，将输入的仪表图像降低分辨率，然后将彩色图像转换为灰度图像，并对灰度图像进行滤波处理；2)区域分割：根据仪表识别区域的特点，确定图像分割的具体流程如下：a1)边缘提取和形态学处理；使用Canny算子进行边缘检测，得到一个二值图像，然后利用膨胀处理连接断裂的边缘；a2)连通域检测；以像素的8领域为邻接关系，寻找并标记图像中的连通域，整幅图像将被分成N个连通域；a3)计算每个连通域的外接矩形；包含某个连通域的所有像素点的正矩形就是这个连通域的外接矩形；a4)滤除干扰连通域；根据指针区域和数字区域在表盘的相对位置信息，可以滤除掉一些面积过小、面积过大、比例信息差距大等不正确的外界矩形，也即过滤掉不合格的连通域；设图像的分辨率为w*h，外界矩形的信息为：(x_i,y_i,width,height)，其中前两个信息代表矩形顶点的坐标，后两个信息代表矩形 的宽度和高度；当这个矩形满足以下(I)、(II)、(III)任一条件时，删除其所对应的联通域；如果剩余的连通域>2，占用的百分比最多的作为保留项；如果将满足(I)、(II)、(III)中任一条件的联通域滤除后，剩余的连通域个数为2，则进入步骤a5)，否则，对剩余的连通域按下式进行计算：其中分子代表连通域内有效点的个数，分母代表外界矩形的面积；将计算结果进行排序，选出其中最大的两个，即为剩余的两个连通域；a5)对剩余的两个连通域进行最小面积矩形拟合；最小面积矩形是指能够包含连通域内所有像素点的面积最小的矩形，而这个矩形很可能是倾斜的；设拟合的两个矩形的中心点分别为p₁(x₁,y₁)和p₂(x₂,y₂)，偏转角分别为θ₁和θ₂，计算a6)根据θ校正彩色图像和二值图像；校正是通过空间变换将原始的图像映射为新的图像，将原始坐标按下式转换为新的坐标：其中，两行三列的矩阵称为仿射矩阵；仪表图像校正时只进行旋转校正，不进行平移，因此仿射矩阵为: 在进行空间变换时，从输出图像的像素点反过来寻找对应于输入图像的位置，若映射的像素点非整数，则利用一阶插值法计算该点像素值；若映射的像素点超出输入图像的范围，则将该点赋值为零；a7)从校正的二值图像中分割出指针区域P₁，并从校正的彩色图像中分割出指针区域P₂和数字区域P₃；具体分割步骤为：c1)以校正后的二值图像为对象，检测其中的连通域，拟合连通域的外接矩形并计算矩形的中心点坐标p(x_i,y_i)；c2)将所有的中心点坐标和步骤a5)的p₁(x₁,y₁)和p₂(x₂,y₂)进行比较，保留坐标最接近的两个矩形；c3)从校正的图像中分别分割出P₁,P₂,P₃；3)读数识别：避雷器仪表有指针和数字两个读数区域，使用Hough变换检测直线和角度法识别指针读数；使用投影法分割数字、神经网络法识别数字；完成整个仪表的读数识别。