2015.03-基于图像识别技术的水尺刻度提取方法研究.pdf

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1、第37卷第3期人民黄河Vol．37，No．32015年3月YELLOWＲIVEＲMar．，2015【水文泥沙】基于图像识别技术的水尺刻度提取方法研究兰华勇，严华(四川大学电子信息学院，四川成都610065)摘要:为从标准水尺中自动提取水位数据，针对水尺图像具有明显边缘的特点，利用Hough变换计算水尺偏移角度并据此进行倾斜校正，然后采用形态学处理、水平投影等图像处理方法定位水尺左右及上下边缘，进而提取水尺目标，最后通过垂直投影、逻辑运算等图像处理方法提取水尺刻度，根据此刻度计算出水位值。实例应用结果表明:该方法计算过程简单、有效且结果误差较小，能够准确地从水尺图像中提取刻度并获取水位数据。关键

2、词:Hough变换;倾斜校正;图像识别;刻度;水尺中图分类号:TP391文献标志码:Bdoi:10．3969/j．issn．1000-1379．2015．03．008我国是一个水系丰富、河流分布广泛、洪涝灾害下边缘提取水尺目标图像，将水尺目标图像预处理后频发的发展中国家。洪涝灾害不仅严重威胁着人民生进行垂直方向的投影，以消除多余的边缘信息，进而将命财产安全，而且会给国民经济带来严重损失。建立水尺目标图像分割成左右两幅相同尺寸的图像，分别河流水位监测预警系统已成为一种预防或减小灾害的进行逻辑运算及相关形态学处理，最终提取出水尺刻有效方式，然而传统水位监测采用的人工读数方式存度并根据相应算法求取水

3、位值。在效率低、实时性差、工作繁琐等诸多缺点，不利于预1．1定位水尺的左右边缘警系统的自动化和智能化。从图像采集设备中获取大小为648×404的原始利用水位传感器采集河流水位，可以实现预警系图像f(x，y)，见图1(a)，对其进行灰度化、灰度取补、统的自动化和智能化。传统的水位传感器主要有电容直方图均衡、中值滤波后得到图1(b)。用OTSU(最［1］［2］［3］［6］式、超声波式、光电编码式和雷达式等。电容大类间差法)对图像进行全局二值化，接着用4像式受测量范围的限制，同时要求被测液体具有导电性;素矩形结构元素对图像进行腐蚀操作，得到图1(c)。［7］［8］超声波式在测量过程中容易受到环境因素

4、影响而降低最后，用Sobel算子对图像进行边缘检测，得到图回波的信噪比，从而降低测量精度;光电编码式可靠、1(d)的二值图像。便宜，适合各种情况使用，但需要建造测井房，造价较高;雷达式精度低且安装成本高，使用受到限制。目前，国内许多重要的水位观测点建设有视频监［4］视系统并配有标准水尺。本研究的目标是利用图像传感器获取水尺图像，再通过图像识别技术来提取水尺刻度，从而自动获取水位信息。图1原始图像的二值化过程1水尺刻度提取的主要步骤利用Hough变换分别获取水尺左右边缘线段的斜率，见图2(a)。同时，获取其线段上的端点坐标，见在水尺图像中，水尺是提取的目标。将水尺图像图2(b)。求取斜率的平均值

5、并据此得到水尺的倾斜进行灰度化、滤波、二值化等预处理后，利用水尺具有角度θ，根据该倾斜角度将水尺进行倾斜校正。同时，左右两条几乎平行的边缘线段的特征，采用Hough变利用式(1)～式(4)可以确定端点坐标在旋转θ后在［5］换对水尺图像进行倾斜校正并获取水尺左右边缘图像的新坐标，见图2(c)。根据倾斜校正后水尺左右线段上的坐标点，根据坐标点上的列坐标定位水尺的左右边缘并据此截取水尺图像。对截取的水尺图像进收稿日期:2014-03-30作者简介:兰华勇(1987—)，男，四川内江人，硕士研究生，研行预处理并进行水平方向投影，找出满足条件的行坐究方向为模式识别、智能系统和水利信息化。标，并由此定位水

6、尺的上下边缘。根据确定的左右、上E-mail:290371863@qq．com·28·人民黄河2015年第3期边缘上端点的列坐标定位水尺的左右边缘，并据此得1．3刻度提取及水位值计算到截取倾斜校正后的灰度图像，见图2(d)。为了便于计算水位值，先对图像进行直方图均衡，然后归一化调整至指定尺寸，见图5(a)。用OTSU法对图像进行全局二值化，得到图5(b)。采用式(6)对图像进行垂直方向投影，结果见图6。从左右两个方向向中间逼近，分别找到第一个大于0．75倍行数的列坐标并据此进一步截取水尺图像，从而消除多余边缘图2定位左右边缘的影响，见图5(c)。将图5(c)分割成左右两幅等大x1=［(x－x0

7、)cosθ－(y－y0)sinθ］+x0(1)尺寸的二值图像fl(x，y)和fr(x，y)，同时为了消除水y1=［(y－y0)cosθ+(x－x0)sinθ］+y0(2)尺头部的影响，将左图fl(x，y)进行左右反转，得到图x0=ＲOW/2(3)5(d)。采用水平方向4像素的直线结构元素对左右y0=COL/2(4)图像分别进行开运算，以消除刻度“数字”的影响，见式中:(x0，y0)为图像中心坐标;