水表图像矫正与数字识别关键技术综述

在本篇硕士学位论文中，作者何珣针对水表表头数字读数的识别问题进行了深入研究。随着计算机技术的广泛应用，自动抄表技术成为提高效率的重要手段，而水表图像数字字符的识别是这一过程中的关键步骤。论文详细探讨了图像处理的各个环节。 首先，图像预处理是整个流程的基础，包括去除水表图像的噪声和二值化。由于经典的Bernsen算法在光照条件变化时可能出现伪影，论文采用了LEVBB算法进行二值化，提高了去噪效果。图像倾斜矫正利用Hough变换检测并确定水表边界线，通过统计平均获取倾斜角度，然后采用仿射变换结合双线性插值进行旋转，确保矫正后的图像清晰无遗漏。 在数字字符分割阶段，先利用先验知识对图像进行粗分割，定位出五个数字字符的大致位置。接着，通过一系列操作如去除黑边框、去噪以及利用连通域处理大面积污迹，进一步优化单字符图片，使其适合进行投影分割。投影分割法在此阶段用于精细分割，以得到每个数字字符的精确位置。 字符识别分为整字识别和半字识别两部分。对于完整的数字字符，作者采用模板匹配方法，以汉明距离作为识别标准；而对于部分字符，采用基于特征的模板匹配算法，提高了识别准确率。这种方法在光照条件各异、图像可能存在倾斜和污渍的情况下，实现了对水表表头数字的有效识别。 这篇论文不仅展示了如何利用仿射变换等高级图像处理技术解决水表图像倾斜问题，还探讨了字符分割和识别的策略，为实际的自动抄表系统提供了技术支持，具有很高的实用价值和学术价值。通过本文的研究，可以为水表自动抄表系统的开发和优化提供有力的理论支持。