基于遗传算法的煤气表读数识别技术研究

【摘要】：随着科技的发展和计算机技术的提高，数字图像处理技术的应用越来越广泛。现在人民生活水平和环保意识逐步增强，人们对天然气的需求明显增加。煤气表自动抄表作为一种先进的管理手段，成为煤气表抄表的发展方向。 煤气表盘读数识别是自动抄表的一个重要环节，本文研究了基于遗传算法的煤气表读数识别技术。将识别过程分为图像预处理、图像定位和倾斜校正、基于遗传算法的读数识别等阶段，主要研究内容如下。 在图像预处理阶段，先对采集的图像进行灰度化处理；比较3种不同的滤波方法后，使用中值滤波法对图像进行滤波操作；采用Ostu法对滤波后的图像进行二值化。 在读数区域定位阶段，在阅读分析相关定位方法的基础上，采用基于投影的定位算法，实现了读数区域的粗定位。分别使用5种边缘检测算子对图像进行边缘检测。通过对比，本文使用Canny算子进行边缘检测，它能够减少模板检测中图像边缘的中断，在边缘检测和噪声抑制间取得较好的平衡。通过Canny算子边缘检测和数学形态学相结合的算法对粗定位的图像再定位，实现了读数区域的精确定位。通过精确定位，煤气表读数区域从煤气表图像中分离出来，为下一步的准确识别打好基础。在读数区域倾斜校正阶段，采用Canny算子边缘检测和Hough变换相结合的方式实现了图像的倾斜校正。由于在拍摄时镜头和煤气表所在的平面会发生倾斜，在图像识别的过程中，倾斜现象对识别率有较大的影响，因此必须对倾斜图像作校正。 在读数识别阶段，采用遗传算法对读数进行识别。遗传算法是一种搜索最优解的方法，模拟达尔文的自然进化理论和遗传变异理论，具有简单通用的理论和技术，适合并行处理等特点。使用遗传算法搜索最优解的方法，从问题可能潜在解集的一个种群开始，做随机选择、交叉和变异操作，产生一群新的更适应环境的个体，进化到越来越好的区域，后生代种群比前代更适应环境。本文中，用已知数字字模在精确定位的读数区域搜索图像，求得问题的最优解。 实验表明，使用基于遗传算法的读数识别，对多个不同的煤气表读数区域进行识别，选择不同的初始条件，例如种群的大小、迭代的次数等，选择不同的数字字模以及不同区域图像的大小，取得较好的搜索结果，搜索识别成功率在80%以上，验证了所提出的算法的有效性。 【关键词】：遗传算法 读数识别 图像预处理 读数区域定位
【学位授予单位】：沈阳建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目次7-9
• Contents9-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 课题研究的背景及意义11-12
• 1.2 数字图像处理技术研究12-13
• 1.3 字符识别的研究现状与方法13-15
• 1.3.1 字符识别的研究现状13-14
• 1.3.2 字符识别的方法14-15
• 1.4 遗传算法的研究现状15-16
• 1.5 论文主要研究内容16-17
• 第二章 图像预处理17-30
• 2.1 图像灰度操作17-22
• 2.1.1 图像颜色模型17-20
• 2.1.2 常用的灰度化方法20-21
• 2.1.3 图像灰度变换21-22
• 2.1.4 灰度操作结果对比分析22
• 2.2 图像滤波去噪22-26
• 2.3 图像二值化26-28
• 2.4 小结28-30
• 第三章 煤气表读数区域定位和倾斜校正30-44
• 3.1 定位方法概述30-31
• 3.1.1 常用的定位方法30-31
• 3.1.2 基于复杂度的策略选择方法31
• 3.2 本文使用的定位方法31-33
• 3.2.1 基于投影的定位31-32
• 3.2.2 基于数学形态学的定位32-33
• 3.3 煤气表粗定位33-35
• 3.4 图像区域的倾斜校正35-41
• 3.4.1 边缘检测35-39
• 3.4.2 煤气表倾斜校正39-41
• 3.5 煤气表精确定位41-43
• 3.6 小结43-44
• 第四章 基于遗传算法的读数识别44-60
• 4.1 遗传算法概述44-51
• 4.1.1 遗传算法的发展与应用44-45
• 4.1.2 遗传算法的基本思想45-47
• 4.1.3 遗传算法的基本要素47-51
• 4.2 遗传算法识别51-57
• 4.2.1 遗传算法理论基础51
• 4.2.2 搜索算法实现步骤51-57
• 4.3 实验结果与分析57-59
• 4.4 小结59-60
• 第五章 结论60-61
• 5.1 结论60
• 5.2 展望60-61
• 参考文献61-64
• 作者简介64
• 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文64-65
• 致谢65-66

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