基于LEVBB算法的水表图像二值化与字符识别流程优化

在本篇硕士学位论文中，作者何珣研究了水表表头数字读数的识别方法，特别是在基于数字化摄像头采集的水表图像处理过程中。论文的核心流程图展示了如何通过RESTful接口调用的方式实现高效且准确的数字识别。 首先，图像预处理是关键步骤，针对光照条件不稳定和经典Bernsen算法可能出现的伪影问题，作者采用了LEVBB算法进行二值化。LEVBB算法的优势在于能适应边界变化并提高二值化的准确性，同时降低了计算时间，确保了边框定位阶段的处理质量。 接着，图像倾斜矫正通过Hough变换检测水表边框的直线，并通过统计平均确定倾斜角度，然后通过仿射变换和双线性插值旋转技术纠正图像偏斜，确保后续处理的稳定性。 数字字符分割则分为两步进行。首先，利用预先获取的水表数字区域大致位置，进行粗分割得到五个数字字符的大致区域。接着，对单字符图像进行细化处理，包括去除黑边框、开运算去噪和利用连通域消除大面积污渍，以便于投影分割。投影分割法能够精确地定位每个字符的位置，确保字符分割的精度。 字符识别采用模板匹配技术，包括整字识别和半字识别。整字识别利用汉明距离作为匹配依据，而半字识别则结合特征模板匹配算法，提高了识别的正确率。这种方法在应对复杂环境下的水表图像识别中表现出较高的实用性。 论文的研究背景强调了计算机技术在自动抄表技术中的重要性，尤其是在水表表头数字识别这一环节。通过这个研究，作者提出了一种有效的方法，不仅提升了识别效率，还考虑到了实际应用中的光照、噪声等因素，具有很高的实用价值。整个流程图和方法的总结提供了深入理解水表图像识别技术的框架，为今后该领域的研究和应用提供了参考。