基于圖像處理的指針式儀表示數(shù)自動判讀算法研究

　　根據(jù)p_i點的坐標(biāo)，設(shè)置感興趣區(qū)域大小為h_r×w_r，可以在原圖中得到兩塊備選子區(qū)域。以某圖像為例，備選子區(qū)域如圖4所示，針尖一定位于兩個子區(qū)域中的一個。

2.2 基于LoG算子邊緣檢測的二值化

　　由于針尖區(qū)域內(nèi)刻度線的邊緣特征明顯，因此采用基于Laplacian of Guassian(LoG)算子邊緣檢測的二值化處理方法。設(shè)原圖像為I(x, y)，邊緣檢測后輸出圖像為O(x, y)，則：

(4)

　　其中，;*是卷積符號。將式(4)變換為：

(5)

　　由于，則LoG模板為：

(6)

　　式(6)中參數(shù)δ的計算公式為：

(7)

　　其中，Int是取整運算;m是模板寬度，取m=min(h_r , w_r)/7。通過求取O(x, y)中過零點的軌跡即可得到原圖像的邊緣點，最后的闕值為：

(8)

　　其中，c的取值范圍是0~1，是所有邊緣點灰度值之和，N是邊緣點的總數(shù)。

2.3 備選子區(qū)域篩選

　　對于二值化處理結(jié)果，針尖區(qū)域包含了針尖和刻度線。本文的針尖區(qū)域遠離圖像中心，對于第i個備選區(qū)域，定義判斷值J_i如下：

(9)

　　其中，N_i是二值圖中連通域的數(shù)目，是所有連通域面積之和，c₀、c₁、c₂是常數(shù)。通過計算兩塊備選區(qū)域的判斷值，選擇判斷值較大的區(qū)域即可得到針尖所在區(qū)域。

2.4 針尖定位

　　在第2.3節(jié)的基礎(chǔ)上，對針尖定位的步驟是：

　　(1)將僅含指針連通域的ROI_BW逆時針旋轉(zhuǎn)角度i*得到ROI'_BW，從指針連通域所連接邊界對側(cè)的邊界開始搜索，判斷是否出現(xiàn)分叉點。判斷方法是：統(tǒng)計該行所有寬度大于2的非零區(qū)間的數(shù)目，如果有兩個這樣的區(qū)間且距離不小于2，說明存在交叉點。設(shè)這一對區(qū)間的端點坐標(biāo)分別是(x₁, x₂)和(x₃, x₄)，則交叉點橫坐標(biāo)為。若逐行搜索至ROI'_BW高度的一半仍未發(fā)現(xiàn)分叉，跳至第(4)步。

　　(2)根據(jù)將ROI'_BW分為左右兩部分，記為l和r，計算兩部分連通域的面積s_l和s_r。如果，則在ROI'_BW中將面積較小的一側(cè)置零，跳轉(zhuǎn)至第(4)步。

　　(3)若(2)中條件不滿足，分別計算l和r中連通域面積占該連通域外接矩形框面積的比例R_l和R_r，在ROI'_BW中將比例較小的一側(cè)置零。

　　(4)從指針連通域所連接邊界對側(cè)的邊界開始逐行搜索，找到的第一個非零行的行坐標(biāo)即針尖位置的縱坐標(biāo)，將該行豎直投影，投影曲線左右兩端非零點的橫坐標(biāo)均值視為針尖位置的橫坐標(biāo)。

　　(5)將ROI'_BW中的針尖坐標(biāo)變換到ROI_BW，進而得到針尖在原圖像I中的針尖坐標(biāo)。

3 刻度線標(biāo)記及讀數(shù)

3.1 基于逐步搜索的刻度線標(biāo)記

　　定位針尖后，搜索刻度線的步驟為：