自动识别技术报告.doc

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1、1项目的技术原理通过对压力表图片的图象处理，以Hough变换，细化，二值化等方法为技术基础，结合边缘检测和序列识别等方法，识别压力表中的指针和表盘刻度，组合求解压力表的读数。项目中涉及的关键技术包括：基于霍夫变换的圆检测、直线检测、基于canny算子的边缘检测、图像灰度变换、细化和二值化等图像处理方法。1.1基于霍夫变换的直线检测技术原理霍夫变换是图像处理中识别几何形状的一种方法，在图像处理中有着广泛应用，霍夫变换不受图形旋转的影响，易于进行几何图形的快速变换。基于霍夫变换的改进方法也有很多，其中一个重要的方法是广义霍夫变换，可以用来检测任意形状的

2、曲线。Hough变换的基本思想是利用点—线的对偶性，即图像空间共线的点对应在参数空间里相交的线，反过来，在参数空间中交与同一个点的所有直线在图像空间里都有贡献的点与之对应。利用Hough变换在图像中检测直线的基本策略就是：由图像空间中的边缘点去计算参数空间中的参考点的可能轨迹，并在一个累加器中给出计算的参考点计数，最后选出峰值。Hough变换实质上是一种投票机制，对参数空间中的离散点进行投票，若投票值超过某一门限值，则认为有足够多的图像点位于该参数点所决定的直线上。这种方法受噪声和直线出现间断的影响较小。1962年，PaulHough根据数学对偶性

3、原理提出了检测图像直线的方法，此后该方法被不断地研究和发展，主要应用于模式识别领域中对二值图像进行直线检测。在图像空间X-Y中，所有共线的点（x，y）都可以用直线方程描述为：(1)其中m为直线的斜率，c为截距，同时式(1)又可以改写为：(2)上式可以看做是参数空间C-M中的一条直线方程，其中直线的斜率为x，截距为y。比较式(1)和式(2)可以看出，图像空间中的一点(x，y)对应参数空间中的一条直线，而图像空间中的一条直线又是由参数空间中的一个点(m，c)来决定的。Hough变换的基本思想就是将上述两式看作时图像空间中的点和参数空间中的点的共同的约束

4、条件，并由此定义一个从图像空间到参数空间的一对映射图1体现了这种点—线之间的对偶关系。图2(a)所示图像空间中位于同一直线的点，(b)所示是图像中直线上的点经式(2)映射到参数空间中的一簇直线，图像空间中的一条直线上的点经过hough变换后，对应的参数空间中的直线相较于一点，这一点是确定的，确定该点在参数空间中的位置皆可以知道图像中直线的参数。Hough变换吧在图像空间中的直线检测问题转换到参数空间里对点的检测问题，通过在参数空间里进行简单的累加统计完成检测任务。(a)图像空间中的单点(b)参数空间中的直线图1图像空间中的点与参数空间中的直线对偶示

5、意图(a)图像空间中同一直线上的点(b)参数空间中的直线图2图像空间中的直线与参数空间中的点对偶示意图在具体的计算过程中，需要将参数空间M-C离散化为二维的累加数组，设这个数组为(m，c)，如图3所示，同时设和分别为斜率和截距的取值范围。开始时置数组A全为零，然后对每一个图像空间中的给定边缘点，让m取遍内所有可能的值，并根据式(3.2)算出对应的c。再根据m和c的值(设都已经取整)对数组元素A(m，c)=A(m，c)+I。累加结束后，通过检测数组A中局部峰值点的位置来确定参数m和c的值。图3参数空间中的累加数组如果直线的斜率无限大(比如x=a形式的

6、直线)，为了能够正确识别和检测任意方向的和任意位置的直线，可以用Duda和Hart提出的直线极坐标方程来替代(1)式:(3)其中为原点到直线的距离（即原点到直线的垂直线的长度），确定了直线的方向（即原点到直线的垂直线与x轴方向的夹角）。如果对位于同一直线l上的n个点进行上述变换，则原图像空间n个点在参数空间中对应地得到n条正弦曲线，并且这些曲线相交于同一点如图4(a)所示，图像空间中一条直线l，为1过原点的垂线与x轴正方向的夹角，为原点到z的距离。这时，参数空间就变为空间，X-Y空间中的任意一条直线对应了空间内的一个点，由式(3)可知，X-Y空间内

7、的一点对应了空间中的一条正弦曲线。如果有一组位于由参数和决定的直线上的点，则每个点对应了参数空间中的一条正弦曲线，所有这些曲线必交于点，如图4所示。(a)图像中位于同一直线上的点(b)参数空间中交于一点的正弦曲线图4极坐标方程下的点一线对偶示意图同样，在计算的过程中需要对参数空间进行离散化，每个单元的中心点坐标为：(4)其中，为参数分割段数：，是参数的分割段数，是为图像中的点距原点的距离最大值。具体的计算过程与上文相似，将参数相应的置换即可。由上述Hough变换原理可知，Hough变换具有如下性质：(1)直角坐标系中的一个点映射到参数空间中为一条直

8、线；(2)参数空间中的一个点对应直角坐标系中的一条直线；(3)直角坐标系中的共点线映射到参数空间中为一条直线；(4)直角坐