基于改進Canny檢測與Hough變換的儀表圖像識別算法

姚 洋, 彭道剛, 王志萍

(上海電力大學 自動化工程學院, 上海 200090)

指針式儀表(比如溫度表、流量表、濕度表、壓力表等)作為一種結構簡單、成本低、安裝方便且可靠性較高的常用測量儀器,能夠非常直觀地顯示出待測數據的變化,因此被廣泛應用于工業生產、國防軍工等領域[1]。如何更加快速、精確地獲取它們的測量數據是其應用領域中亟需解決的問題[2-6]。

在圖像獲取過程中,拍攝角度、儀表位置、污漬及光照不均勻等因素會導致圖像存在大量噪聲,嚴重影響儀表讀數識別精度[7];且圖像邊緣信息是圖像中的關鍵信息,對物體識別具有重要意義,對目標輪廓及區域內相對位置的檢測結果將直接影響圖像識別精度。因此,邊緣檢測技術是儀表圖像分析領域研究的重點和難點。

傳統的邊緣檢測算法有Sobel算法、Log算法、Krich算法、Roberts算法等,但其處理效果并不理想[8]。1986年,CANNY J首次提出了Canny邊緣檢測算法(以下簡稱“Canny算法”),能有效彌補其他傳統邊緣檢測算法的不足,因此Canny算法被認定為邊緣檢測方法中較好的算法[9]。但其缺點是對噪聲魯棒性低,檢測圖像會多處出現偽邊緣、孤立邊緣點等問題,影響后續的檢測精度。

為解決以上問題,本文提出了一種改進的Canny算法,采用5×5鄰域計算各像素點梯度幅值,并通過自動選擇最佳雙閾值的方法提高邊緣檢測精度,再結合Hough變換技術進行儀表指針位置定位,得到了較好的應用效果。

1 儀表圖像預處理

指針式儀表采用圖像預處理技術的目的是為了將表盤區域從復雜背景中提取出來,從而更加精確地獲得儀表的讀數。……