水表图像处理：基于先验知识的数字字符粗分割与识别

该资源是一篇关于水表图像数字读数识别方法的硕士论文，作者是何珣，指导教师是孙怀江，来自南京理工大学计算机软件与理论专业。论文主要探讨了如何通过计算机技术自动识别水表图像上的数字，包括图像预处理、倾斜矫正、数字字符分割和字符识别四个步骤。 在【标题】中提到的“基于先验知识的粗分割”是指在水表图像处理中，利用水表图像的结构特点，如数字字符通常位于小矩形内，这些矩形与水表的外边框有固定的比例关系。论文描述了一个方法，首先确定水表外边框的高度（H）和宽度（w），内边框的高度（h）、宽度（w）以及内框数量（n）。然后，通过比例系数a、β计算每个数字字符所在内边框的坐标，实现粗分割。这种方法有助于预先定位数字字符的大致位置，为后续的细分割提供基础。 在【描述】中，论文指出摄像头的固定安装位置确保了水表图像边框的固定大小和比例，这使得比例系数a、β成为常数，可以用于计算内边框坐标。通过这种方式，论文展示了如何根据先验知识进行粗分割，并给出了结果示例。 在【部分内容】中，论文详细阐述了识别过程。图像预处理包括去噪和二值化，使用了LEVBB算法进行二值化。接着，利用Hough变换找到水表边缘，计算倾斜角度并进行仿射变换矫正。字符分割阶段，首先根据水表结构的先验知识进行粗分割，再通过去黑边框、开运算去噪、连通域分析等步骤精细化处理，最终使用投影分割法精确确定字符位置。字符识别部分，整字识别采用模板匹配，半字识别则采用基于特征的模板匹配算法，以提高识别准确性。 整个论文深入研究了水表图像处理的各个环节，为自动抄表系统提供了有效的数字字符识别方法，有助于提升水表读数的自动化水平。