水表数字读数识别技术：图像分割与字符识别详解

"这篇硕士论文主要探讨了水表表头数字读数的识别方法，包括图像预处理、图像倾斜矫正、数字字符分割和字符识别四个关键步骤。作者何珣在导师孙怀江的指导下，针对光照条件变化和经典Bernsen算法的伪影问题，采用了LEVBB算法进行图像二值化。通过Hough变换确定水表倾斜角度并进行仿射变换矫正。字符分割过程中，运用先验知识粗分割，然后通过扫描、开运算、连通域处理细化分割，最后利用投影分割法实现精确位置确定。字符识别部分，整字识别采用模板匹配和Hammming距离，半字识别则采用特征匹配算法，取得了高识别准确率。" 这篇硕士论文是关于水表自动读数技术的研究，旨在解决传统人工抄表的效率低下和错误率问题。在图像处理方面，首先进行了图像预处理，包括去除噪声和二值化。二值化过程中，由于光照条件的不确定性，作者选择了LEVBB算法，它能有效地避免经典Bernsen算法可能导致的伪影，提高二值化效果。接着，通过Hough变换检测水表边框的直线，统计平均得到水表的倾斜角度，再应用仿射变换配合双线性插值旋转，完成图像的倾斜矫正。 在字符分割阶段，论文提出了一套完整的方法。首先，利用水表结构的先验知识进行粗分割，定位5个数字字符的大致位置。随后，通过扫描、去黑边框、开运算去噪以及连通域分析去除大面积污迹，优化单字符图像，使其适合进行投影分割。最终，采用了投影分割技术，通过对水平投影结果的分析，精确确定每个数字字符的位置。 字符识别部分，论文区分了整字和半字两种情况。整字识别采用模板匹配，基于Hammming距离来确定最佳匹配，而半字识别则利用特征匹配算法，确保了较高的识别正确率。这种方法对于水表图像中的数字字符识别具有较高的准确性和鲁棒性，为自动抄表系统提供了有力的技术支持。 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，全面反映了论文的研究内容和技术路线。通过这些技术和算法的应用，论文为水表自动读数技术的进步提供了新的思路和解决方案。