水表数字识别技术：模板匹配与特征识别

"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步骤。作者何珣在孙怀江教授指导下，针对计算机自动抄表技术中的关键环节——水表图像字符识别进行了深入研究。" 在【标题】中提到的“2半字识别”，是字符识别的一个特殊类别，指的是字符部分出现在图像边界，因此需要特别的处理方法。在【描述】中，整字识别和半字识别被详细阐述。 整字识别主要使用模板匹配方法，适用于结构规范的印刷体数字字符。通过计算图像与模板之间的互相关度来确定最佳匹配，当图像已二值化后，可以使用Hamming距离来衡量匹配程度。算法流程包括预处理、分割和匹配，其中预处理和分割的效果直接影响识别的准确性。实验结果显示，使用Hamming距离的整字识别正确率高达96.8%。 半字识别则更为复杂，由于直接的模板匹配方法效果不佳，论文提出采用基于特征的模板匹配算法。提取的特征分为网格特征和穿线特征，这些特征用于提高半字识别的准确率，但具体实现细节未在摘要中详细展开。 整个字符识别过程是在一系列图像处理操作之后进行的，包括图像去噪（使用LEVBB算法进行二值化以克服光照条件的影响和经典Bernsen算法的伪影问题）、图像倾斜矫正（通过Hough变换找到水表边框直线并进行仿射变换旋转校正）和数字字符分割（包括粗分割、去黑边框、去噪、连通域去除污迹以及投影分割等步骤）。 关键词涵盖了图像处理的关键技术，如图像去噪、二值化、字符分割、模板匹配和字符识别，这些都是自动水表读数识别的核心技术。通过这些技术的综合应用，实现了对水表表头数字的高效、准确识别，为自动抄表系统提供了可靠的支持。