基于图像处理技术的仪表非接触测量研究

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1、南昌航空大学硕士学位论文第1章绪论1.3本文的主要工作与特色本文针对仪表图像的采集和识别问题进行了探索性的研究，主要工作与特色包括：(1)研究基于图像处理技术的仪表测量系统设计方案，包括对图像采集系统的设计。(2)研究基于图像处理技术的仪表实时在线高精度测量快速算法。(3)研究基于图像处理技术的仪表数据采集、目标提取、目标跟踪与识别、噪声处理以及亚像素处理技术。(4)研究基于图像处理技术的仪表校准信息处理技术。1.4论文的结构本文以指针式百分表和水银温度计为研究对象，先后在图像采集与识别试验平台、图像增强、图像分割、边缘检测、指针提取、数

2、字区域搜索和定位等几个方面进行了深入而系统的研究。本文的章节安排如下：第1章为绪论部分，阐述了本文所研究的目的及意义，介绍了当前国内外的研究现状和本文的主要工作与特色。第2章介绍了图像增强，图像边缘检测与提取，图像分割和细化等与系统开发相关的图像基础知识。第3章提出了一种指针式仪表识别的非接触测量方法，首先探讨了该系统的组成及原理，然后分析了提取表盘圆心和半径的算法,接着详细阐述了提取表盘指针和确定表盘指针角度的过程，最后提出了计算表盘零刻度位置的方法，并给出了不同指针识别方法的实验结果和仪表实时在线测量的设计过程。第4章提出了一种数字式

3、仪表识别的非接触测量方法，首先描述了该系统的工作原理，然后研究了水银温度计读数的识别过程，最后通过一个实例给出了读数识别的实验全过程及对实验结果的分析。其中水银温度计读数的识别过程包括了查找待测液面点、检测距液面最近的长刻度线、数字区域的搜索和定位、数字识别和示值判读等五个模块。第5章对本论文的工作进行了总结，指出了有待进一步改进的地方。4南昌航空大学硕士学位论文第2章非接触测量数字图像处理相关技术第2章非接触测量数字图像处理相关技术2.1图像增强图像增强是一种重要的图像处理技术，是指人们按照特定的目的和要求去处理一幅给定的图像。图像的增

4、强技术通常有两类方法：空间域法和频率法。空间域法主要是在空间域中对图像像素灰度值直接进行运算处理。频率域法就是在图像的某种变换域中（通常是频率域中）对图像的变换值进行某种运算处理，然后变换回空间域。图像增强有两个目的：第一是人眼看着更舒服，第二是适合机器进行分析处理。图像增强的一些常用方法包括：图像的灰度修正、图像平滑、中值滤波、图像锐化、伪彩色编码等，本节将着重介绍中值滤波和图像锐化2.1.1中值滤波去除噪声可以在空域中进行，也可以在频域中进行。在空域常采用的方法包括以下4种:消噪声掩模法，邻域平均法，多图像平均法，中值滤波。前面3种在

5、消除噪声的同时会将图像中的一些细节模糊掉。中值滤波是比较好的方法，在消除噪声的同时又可以保持图像的细节。下面介绍中值滤波是本文中采用的去除噪声方法。中值滤波是一种非线性滤波。1971年，J.W.Jukey首先提出并应用在一维信号处理(时间序列分析)中，后来被应用于二维图像信号处理。在一定的条件下，中值滤波可以克服线性滤波器如最小均方滤波、均值滤波所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰和图像扫描噪声特别有效。在时间运算过程中，中值滤波不需要图像的统计特性，这也带来很大的方便。中值滤波是用一个含有奇数个点的滑动窗口，其窗口正中点的灰度值用窗

6、口内各点的灰度中值代替。假设窗口内有5个点，灰度值分别为80,90,200,110,120，那么窗口内各点的灰度中值为120。设有一维信号序列f,f,f,Κf。取窗口长度为m（m为奇数），对此一维123n信号进行中值滤波，就是从输入信号序列中相继抽取m个数f，Κ，f，i−vi−15南昌航空大学硕士学位论文第2章非接触测量数字图像处理相关技术f,f,Κ,f。其中f为窗口中点灰度值，v=(m−1)/2。再将这m个点的灰度ii+1i+vi值按大小排序取序号为正中间的数作为滤波输出。用数学公式表示为：y=Med{f,Κ,f,Κ,f}(2-1)ii

7、−vii+v二维中值滤波可由公式（2-2）给出：y=Med{f}(2-2)ijijΛ其中Λ为窗口；{f}二维数据系列。ij二维中值滤波窗口形态和尺寸设计对滤波效果影响很大。不同的图像内容和不同的应用要求，往往采用不同的窗口形状和尺寸。常用的二维中值滤波窗口开头有线状、方形、圆形、十字形以及圆环形等。窗口开头一般先取3再取5逐步放大，直到效果满意为止。一般而论，对有缓变的较长轮廓线物体的图像，采用方形和圆形窗口为宜。对于包含有尖顶角物体的图像，适宜用十字形窗口。滤波窗口的大小以不超过图像中最小物体的尺寸为宜。但是对细节多的图像，尤其是点、线

8、、尖顶细节多的图像不宜采用中值滤波，否则会造成图像细节的大量丧失。中值滤波是非线性运算，因此对于输入的随机噪声分析十分复杂。对于中值为0的正态分布随机噪声输入，中值滤波输出的噪声方差可由公式（