基于種子填充的指針式儀表自動識別算法

朱玉欣+孫立輝

摘 要

針對指針式儀表自動識別中的指針提取，提出了一種基于種子填充的指針式儀表自動識別方法。算法主要由基于種子填充的指針提取算法和基于改進Hough變換的指針識別算法組成。算法首先運用差影法獲取種子點，然后采用行掃描法提取指針，最后通過改進的Hough變換對指針式儀表進行讀數識別。實驗表明，種子填充法有效提取了指針特征，為后續獲取較好的識別效果奠定了基礎，整個算法高效快速，獲得了較好的識別效果。

【關鍵詞】指針式儀表 種子填充 Hough變換

指針式儀表由于其結構簡單、價格低廉、使用和維護方便等特點，在各行各業中得到廣泛應用。目前，工業生產中指針式儀表大多是由人工進行讀數，但當工作環境惡劣時（如強輻射、野外、高溫、低溫），工作人員將無法長時間停留。因此，實現指針式儀表自動識別具有重要意義。

目前許多學者對指針式儀表讀數問題進行研究，指針式儀表識別包括指針提取和儀表讀數識別兩部分。常見的指針提取算法主要有基于閾值法、基于邊緣法、基于差影法、基于顏色提取法。

薛建榮等[2]提出了基于閾值法的指針提取算法，算法通過設置一個或多個合適的閾值將指針和背景區分開，但該方法適用于單一類型的指針儀表。陳杰來等[3]采用小波變換算法對圖像邊緣進行檢測，通過邊緣確定指針位置，此方法計算量較大，易受噪聲干擾，可能會檢測出大量無用邊緣，進而影響后續讀數識別的準確性。LI[5]提出了一種基于最大灰度相減法的識別方法，算法通過實際圖像與模板圖像相減得到指針位置，該方法簡單快速但適用于背景變化不大且指針修長的儀表。冀辰宇等[6]提出了基于顏色的儀表指針提取方法，算法通過使用彩色提取和形態學圖像處理技術，成功提取了攜帶彩色信息的指針，此方法算法簡單，提取效果良好，但適用于彩色指針式儀表。孫鳳杰等[7]提出了主色提取法，此方法對較差光照條件下的彩色指針區域具有良好的提取效果，但不適用于非彩色指針儀表。

指針式儀表識別已經有很多方法，并取得了一定的成果，但是還存在一些問題，如上述的指針提取算法往往適用于某類特定指針式儀表。因此，本文依據指針式儀表的指針均經過軸心這一特點，將軸心作為種子點，規定種子的生長規則，運用行掃描法實現了指針的提取。基于種子填充的指針提取算法具有一定的通用性，對于大多數儀表而言，只需要確定種子點位置，就可用該算法提取指針。

1 基于種子填充的指針提取

本文指針提取算法流程圖如圖1所示，主要由以下幾個步驟組成：選取種子的、種子生長、提取感興趣區域等。

1.1 種子填充算法原理

種子填充算法又稱為邊界填充算法，其基本思想是：從多邊形區域的一個或一組點開始，由內向外將與種子特點相似（如顏色范圍、灰度級）的鄰域像素點附加到種子上，不斷重復生長，直到滿足特定的條件為止。種子填充算法常用四連通域和八連通域進行填充。圖2為種子填充的過程。

1.2 種子點的選取

本文采用差影法獲取種子點，首先使用模板圖像與實際圖像相減得到指針位置，通過Hough變換檢測出兩條直線，兩條直線的交點即為種子點。如圖3所示的差影法種子點選取。

1.3 種子填充

填充過程中，搜索填充區域需要一定的時間和空間開銷，為了減少這些開銷，本文采用行掃描法進行搜索填充，即在填充過程中，將每一行中所有滿足生長規則（該點在特定像素值區間即可）的像素進行填充，行掃描法的過程如下。

（1）選取種子點，獲取其像素特點，并將此種子點壓入堆棧；

（2）從堆棧中取出一個像素，將該像素的左右鄰域像素與其進行比較，若滿足生長規則，則填充像素，并在填充過程中判斷每個填充位置的上、下兩行中鄰域像素是否滿足規則，將需要填充的鄰域像素壓入堆棧；

（3）檢查堆棧中的像素，并將已填充的像素去除；

（4）重復執行（2）（3）過程，直至堆棧空為止。

基于行掃描填充算法的指針提取結果如圖4所示。

1.4 提取感興趣區域

種子填充算法只在指針區域進行填充，但是指針在整幅圖像中占據較小的空間，為減少后續識別算法運算量，將指針區域作為感興趣區域（ROI）提取出來。如圖5所示為ROI提取結果。

2 基于改進Hough變換的指針識別算法

2.1 Hough變換的原理

Hough變化的思想是利用圖像和參數空間中點與線的對偶關系，將原始圖像空間中的給定曲線通過曲線表達形式變為參數空間中的一個點。這樣就把原始圖像中給定曲線的檢測問題轉化為尋找參數空間中的峰值問題。

如圖6中，圖6（a）為圖像空間，存在一條直線y=px+q，其中（xi，yi），（xj，yj）是直線上的兩個連。圖6（b）是參數空間，在圖像空間中，點（xi，yi）必定滿足直線方程y1=px1+q，而在參數空間QOP中表示直線q=-pxi+yi。同理，對于點（xj，yj）也可以寫成上述形式。

如圖7所示，在實際運用中，如果圖像空間中直線接近豎直方向，則會由于p的值接近無窮而不方便計算，因此通常使用極坐標來表示，其方程式如（1）所示。

λ=x cosθ+y sinθ （1）

2.1 改進的Hough變換算法

Hough變換在檢測已知形狀時具有受曲線間斷影響小、不受圖形旋轉的影響等優點，但Hough變換也存在檢測精度不夠高，期望的信息檢測不到或檢測到大量冗余數據等缺點。Hough變換是一種一對多的映射，計算量較大，而且對Hough變換的精度要求越高，局限性越明顯。

針對上述問題，本文采用了如下改進的Hough變換算法進行識別：

（1）一般指針式儀表的角度量程在一定的范圍內，因此，在檢測指針所在直線時，只需對該范圍內的直線進行Hough變換即可，這樣就可以減少計算時間。因此在處理圖像前先確定指針旋轉的起始和終止角度，并以此確定參數空間中θ的范圍。這將在參數空間中分出一塊區域，這塊區域包含指針旋轉時對應的所有直線。endprint

在對應參數區域，設置累加器B（λ，θ），對圖像中每個目標特征點根據式（1）找到對應曲線，在角度范圍內按量化步長依次取θ，計算λ，并且累加器對應位置加1。掃描累加器，其中的最大值對應的直線即為所求。

（2）指針式儀表的另一特點即無論指針如何轉動，它都經過表盤軸心（x'，y'），此軸心即指針提取時選取的種子點。將其變換到參數空間中，得到曲線λ=x' cosθ+y' sinθ。在參數空間限定的范圍內，根據θ的值，計算相應的λ值。在初始置零的累加器B（λ，θ）中的相應單元加1，將此時得到的累加器作為指針圖像處理的初始累加器。這樣圖像處理時就不必要每次都對圓心進行計算，減少了計算時間。

3 實驗結果與分析

本文在Visual Studio2010+OpenCV2.4.9環境下，以圖3（a）的指針式儀表為實驗對象進行仿真實驗，并與傳統Hough變換算法在同一實驗環境下的實驗結果進行比較。因采用的儀角度范圍為（0°，360°），為了驗證改進Hough變換算法中的設定角度閾值方法是否有效，本文選取量程20-80（逆時針）范圍進行實驗仿真。分別對20和80刻度時的指針式儀表進行Hough變換，得到的指針角度為18°，162°，據此確定Hough變換的搜索范圍即θ的范圍為（18，162）。

本文利用隨機采集的52幅指針式儀表圖像進行實驗，識別結果對比如表1所示。

由表1可知，本文方法與傳統識別方法相比，識別時間更短，識別效果更好。此方法是本文指針式儀表識別方法中的關鍵算法。通過上表的結果分析可知，種子填充算法提取指針效果良好，提高了后續指針式儀表的識別率。

4 結語

提出了基于種子填充的指針提取方法，其能有效的提取指針特征，為后續指針識別算法奠定了重要基礎。而基于改進Hough變換的指針識別算法通過設定閾值減小搜索范圍從而減少了識別時間。兩種算法相結合，共同實現了指針式儀表的自動識別。在相同實驗環境下與傳統Hough變換識別方法的實驗結果相比較本文識別方法取得了更好的實驗效果，具有一定的實用價值。

參考文獻

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作者簡介

朱玉欣（1988-），女，河北省石家莊市人。碩士學位。研究方向為數字圖像處理。

孫立輝（1971-），男，河北省東光縣人。博士學歷。教授。研究方向為計算機圖像處理方向。

作者單位

河北經貿大學信息技術學院 河北省石家莊市 050061endprint