水表图像数字字符识别技术研究

"这篇硕士学位论文来自南京理工大学，作者何珣，导师孙怀江，专业是计算机软件与理论，发表于2007年6月1日。论文主要研究了水表表头数字读数的自动识别方法，以解决人工抄表的弊端，涉及图像处理、字符识别等技术。" 在计算机技术日益发达的背景下，各行各业都在寻求自动化或半自动化的管理方式。水表的自动抄表技术应运而生，其中的关键步骤之一就是水表图像中的数字字符识别。这篇论文重点研究了这一过程。 论文中提到的图像处理流程包括四个主要部分：图像预处理、图像倾斜矫正、数字字符分割和字符识别。预处理阶段，首先需要对水表图像进行去噪和二值化处理。由于光照条件不固定，传统的Bernsen算法可能会出现伪影，因此论文采用了LEVBB算法进行二值化，以获得更准确的图像效果。 接下来是图像倾斜矫正，论文利用Hough变换检测水表边缘的直线，通过统计平均确定水表的倾斜角度，再通过仿射变换和双线性插值旋转，实现图像的校正。 数字字符分割则涉及多个步骤。首先，利用先验知识粗略分割出5个数字字符的位置。接着，通过去黑边框、开运算去噪和连通域分析去除大面积污迹，对单字符图片进行精细化处理。最后，运用投影分割法细化分割，精确获取每个数字字符的位置。 字符识别部分分为整字识别和半字识别。整字识别采用模板匹配，以汉明距离作为判断依据；半字识别则采用基于特征的模板匹配算法，两者均取得了较高的识别正确率。 关键词涵盖了图像去噪、二值化、字符分割、模板匹配和字符识别等核心概念，这些都是自动水表读数识别技术的基础。这项研究对于推动智能水表系统的发展具有重要意义，有助于提高抄表效率，减少人为错误，为智慧城市的建设提供技术支持。