仪表显示的图像识别算法研究
摘要：随着社会的逐渐发展，人类的生活越来越趋于智能化。本文根据当今社会对于图像识别研究的发展现状，针对目前人们生活中人工读表的弊端，提出了通过采集仪表显示的图像并进行图像识别算法处理来达到智能自动读表的方法。
为了能快速获得采集数据，减少人们生活中繁复的人工作业。本文通过多样的图像处理来代替人眼识别图像。只需要得到采集到的图像，就可以利用计算机来进行计算和识别，得出最后的数字。本文采用了一系列的图像处理方法，包括图像的去噪，二值化分割，边缘检测和基于数学形态学的膨胀腐蚀操作等。同时通过多种尝试和比较各种方法的优缺点得到了一套简易而又完善，快速的图像识别算法。
在进行多次测试试验后，本文采用数码相机来进行图像的采集，同时经过图像预处理、图像分割、图像识别等一系列流程得出了较为完善的图像采集和识别系统，为未来信息传递智能化提供了基础，对于促进工业发展或是改善生活水平都有重要的意义。
关键词：图像预处理、二值化、边缘检测、形态学、去噪、图像分割、图像匹配
The research of image recognition displayed by the instrument
Abstract: With the continuous development of society, people's lives become more and more intelligent. Based on the current development in today's society for the study of image recognition, according to the present disadvantages of manual meter reading in peop le’s lives, this page proposed the way by collecting the instruments display image and then deals it with image recognizing algorithms to achieve intelligent automatic meter.
In order to quickly gather data, reducing manual work in people’s lives complicated. The page uses a series of image processing to replace human eye image recognition. Just need the collected images, we can use a computer to calculate and identify, then we will arrive at a final figure. We used a variety of image processing methods, including image denoising, thresholding segmentation, expansion of edge-detection based on mathematical morphology and corrosion and so on. And
though many try and compare the disadvantages and advantages of each methods, we get a simple, improved and fast image recognition algorithms.
After a series of testing, we decide to use digital cameras for image capture, and then combined with image processing, image segmentation, image recognition, and other processes to conclude a more perfect image acquisition and recognition system. This system can provide the basis for future information delivery intelligence, for both the promotion of industrial development and improved living standards has important significance.
Keywords: Image preprocessing, binaryzation, edge detection, morphology, de-noising, image segmentation, image matching
第一章绪论
(一) 研究背景及意义
1. 图像识别技术描述
图像识别技术是目前社会中的一门新兴技术，也是一门热门技术，它是用来对我们获取到的图像进行分类，然后做出有意义的判断的技术。它是人们利用现代计算机技术去模拟正常人类认识、理解事物过程的方式。一般图像识别系统由图像分割，图像特征提取和图像识别组成。图像分割就是将一幅图像按照特定的标准或者理区分出若干份，然后再通过对每个区域的特征进行判定并通过特征提取来进行相应的分类。图像分割和图像识别在有些时候并没有特定的界限，一般要依靠所处理的对象来决定。
图像识别技术在工业、航空航天、医学、通信等方面均有广泛的应用，是目前社会的热门研究项目，对生活各项发展都有着重要的意义。
2. 国内外研究现状
有关图像处理和识别的研究从20世纪50年代就已经开始发展，这是一门跨多学科的前沿技术，现在被广泛应用于军事、医学、交通等系统中。
图像识别技术是图像处理过程中的重要研究课题，同时它也是目前社会关于图像处理的研究中最多最热门的课题之一。图像识别可以被分为文字、数字、物体三种识别方式。文字识别一般是识别数字，字母，或者是符号，它开始于1950年，目前不管是印刷还是手写都已经有很多专用的识别设备，在生活中也被经常
中北大学 课程设计说明书 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 指导教师：陈平职称: 副教授 2013 年 12 月 15 日
中北大学 课程设计任务书 13/14 学年第一学期 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 学生姓名：焦晶晶学号：10050644X07 学生姓名：郑晓峰学号：10050644X22 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 起迄日期：2013年12月16日～2013年12月27日课程设计地点：电子信息科学与技术专业实验室指导教师：陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2013 年12月15 日
课程设计任务书 1．设计目的： 1、通过本课程设计的学习，学生将复习所学的专业知识，使课堂学习的理论知识应用于实践，通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力； 2、掌握Matlab使用方法，能熟练运用该软件设计并完成相应的信息处理； 3、通过图像处理实践的课程设计，掌握设计图像处理软件系统的思维方法和基本开发过程。 2．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）： (1)编程实现分水岭算法的图像分割； (2)编程实现区域分裂合并法； (3)对比分析两种分割算法的分割效果； (4)要求每位学生进行查阅相关资料，并写出自己的报告。注意每个学生的报告要有所侧重，写出自己所做的内容。 3．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕： 每个同学独立完成自己的任务，每人写一份设计报告，在课程设计论文中写明自己设计的部分，给出设计结果。
仪表显示的图像识别算法研究 摘要：随着社会的逐渐发展，人类的生活越来越趋于智能化。本文根据当今社会对于图像识别研究的发展现状，针对目前人们生活中人工读表的弊端，提出了通过采集仪表显示的图像并进行图像识别算法处理来达到智能自动读表的方法。 为了能快速获得采集数据，减少人们生活中繁复的人工作业。本文通过多样的图像处理来代替人眼识别图像。只需要得到采集到的图像，就可以利用计算机来进行计算和识别，得出最后的数字。本文采用了一系列的图像处理方法，包括图像的去噪，二值化分割，边缘检测和基于数学形态学的膨胀腐蚀操作等。同时通过多种尝试和比较各种方法的优缺点得到了一套简易而又完善，快速的图像识别算法。 在进行多次测试试验后，本文采用数码相机来进行图像的采集，同时经过图像预处理、图像分割、图像识别等一系列流程得出了较为完善的图像采集和识别系统，为未来信息传递智能化提供了基础，对于促进工业发展或是改善生活水平都有重要的意义。 关键词：图像预处理、二值化、边缘检测、形态学、去噪、图像分割、图像匹配 The research of image recognition displayed by the instrument Abstract: With the continuous development of society, people's lives become more and more intelligent. Based on the current development in today's society for the study of image recognition, according to the present disadvantages of manual meter reading in peop le’s lives, this page proposed the way by collecting the instruments display image and then deals it with image recognizing algorithms to achieve intelligent automatic meter. In order to quickly gather data, reducing manual work in people’s lives complicated. The page uses a series of image processing to replace human eye image recognition. Just need the collected images, we can use a computer to calculate and identify, then we will arrive at a final figure. We used a variety of image processing methods, including image denoising, thresholding segmentation, expansion of edge-detection based on mathematical morphology and corrosion and so on. And
Q260046902 专业做论文 西南科技大学 毕业设计（论文）题目名称：车辆牌照图像识别算法研究与实现
车辆牌照图像识别算法研究与实现 摘要：近年来随着国民经济的蓬勃发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高。因此，汽车牌照识别技术在公共安全及交通管理中具有特别重要的实际应用意义。本文对车牌识别系统中的车牌定位、字符分割和字符识别进行了初步研究。对车牌定位，本文采用投影法对车牌进行定位；在字符分割方面，本文使用阈值规则进行字符分割；针对车牌图像中数字字符识别的问题，本文采用了基于BP神经网络的识别方法。在学习并掌握了数字图像处理和模式识别的一些基本原理后，使用VC++6.0软件利用以上原理针对车牌识别任务进行编程。实现了对车牌的定位和车牌中数字字符的识别。 关键词：车牌定位；字符分割；BP神经网络；车牌识别；VC++
Research and Realization of License Plate Recognition Algorithm Abstract:In recent years, with the vigorous development of the national economy，there are more and more construct in the domestic expressway, urban road, and parking area. The requisition on the traffic control, safety management improves day by day. Therefore, license plate recognition technology has the particularly important practical application value in the public security and the traffic control. In the paper, a preliminary research was made on the license location, characters segment and characters recognition of the license plate recognition. On the license location，the projection was used to locate the license plate; On the characters segmentation, the liminal rule was used to divide the characters; In order to solve the problem of the digital characters recognition in the plate, BP nerve network was used to recognize the digital characters. After studying and mastering some basic principles of the digital image processing and pattern recognition, the task of license plate recognition was programmed with VC++ 6.0 using above principles. The license location and the digital characters recognition in the license plate were implemented. Keywords: license location, characters segmentation, BP nerve network, license plate recognition, VC++
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 摘要 森林是陆地生态的主体，具有很高的生态效益和经济效益。鉴于目前我国森林防火的严峻形势，必须开发有效技术解决森林火灾的监测问题。传统火灾探测器多采用单一时刻的火灾参量作为判断标准，在外界干扰下易引起频繁误报或漏报。近年来提出的基于机器视觉的火灾报警系统，利用数字图像处理技术来实现火灾自动报警。 基于火焰和烟雾的图像特征，本文研究了一种识别自然环境下火灾的机器视觉方法。火灾发生过程中，主要的图像信息是燃烧时产生的烟雾和火焰，通过对烟雾和火焰的图像信息研究发现，烟雾和火焰本身具有一定的规律性，以此为依据设计有针对性的算法，从图像中识别出烟雾和火焰，判断火灾是否发生。 首先，论文阐述了森林防火技术及图像型火灾检测技术的发展和现状，并对图像分割和滤波方法中的关键技术进行了详细介绍，在此基础上，本文分别讨论了火焰和烟雾的分割与识别。 然后，对于火焰分割，针对不同情况下的火焰研究了三种不同的分割技术，实现了火焰区域的准确分割。对于火焰的特征检测，主要进行颜色和动态特征的分析，通过建立火焰颜色模型进行颜色识别，再进一步进行火焰的四个动态特征的识别。对于烟雾分割，由于烟雾颜色的复杂性，采取颜色提取法进行分割，并运用视觉一致性的聚类算法对其进行了改进。对于烟雾的特征检测，主要进行小波特征及动态特征的分析，通过对比烟雾图像与背景图像小波系数进行小波特征识别，再对识别结果进一步进行动态特征识别，包括烟雾的不规则性和扩散性，最终确定视频中是否存在烟雾。 最后，综合以上分析，给出了森林防火系统中火灾的识别的整体流程以及火焰和烟雾分别的识别流程。 实验证明，综合火焰和烟雾的静态特征及动态特征的火灾识别方法，识别率高。在火灾检测技术中，具有较好的发展前景。 关键词火焰识别；烟雾识别；图像分割；动态特征 - I -
目录 摘要 (1) 引言 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 课程设计选题的背景及意义 (3) 1.2 图像边缘检测的发展现状 (4) 第二章边缘检测的基本原理 (5) 2.1 基于一阶导数的边缘检测 (8) 2.2 基于二阶导的边缘检测 (9) 第三章边缘检测算子 (10) 3.1 Canny算子 (10) 3.2 Roberts梯度算子 (11) 3.3 Prewitt算子 (12) 3.4 Sobel算子 (13) 3.5 Log算子 (14) 第四章MATLAB简介 (15) 4.1 基本功能 (15) 4.2 应用领域 (16) 第五章编程和调试 (17) 5.1 edge函数 (17) 5.2 边缘检测的编程实现 (17) 第六章总结与体会 (20) 参考文献 (21)
摘要 边缘是图像最基本的特征，包含图像中用于识别的有用信息，边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的内容。该课程设计具体考察了5种经典常用的边缘检测算子,并运用Matlab进行图像处理结果比较。梯度算子简单有效，LOG 算法和Canny 边缘检测器能产生较细的边缘。 边缘检测的目的是标识数字图像中灰度变化明显的点，而导函数正好能反映图像灰度变化的显著程度，因而许多方法利用导数来检测边缘。在分析其算法思想和流程的基础上，利用MATLAB对这5种算法进行了仿真实验，分析了各自的性能和算法特点，比较边缘检测效果并给出了各自的适用范围。 关键词：边缘检测；图像处理；MATLAB仿真
引言 边缘检测在图像处理系统中占有重要的作用，其效果直接影响着后续图像处理效果的好坏。许多数字图像处理直接或间接地依靠边缘检测算法的性能，并且在模式识别、机器人视觉、图像分割、特征提取、图像压缩等方面都把边缘检测作为最基本的工具。但实际图像中的边缘往往是各种类型的边缘以及它们模糊化后结果的组合，并且在实际图像中存在着不同程度的噪声，各种类型的图像边缘检测算法不断涌现。早在1965 年就有人提出边缘检测算子，边缘检测的传统方法包括Kirsch，Prewitt，Sobel，Roberts，Robins，Mar-Hildreth 边缘检测方法以及Laplacian-Gaussian（LOG）算子方法和Canny 最优算子方法等。 本设计主要讨论其中5种边缘检测算法。在图像处理的过程需要大量的计算工作,我们利用MATLAB各种丰富的工具箱以及其强大的计算功能可以更加方便有效的完成图像边缘的检测。并对这些方法进行比较
中国科学技术大学继续教育学院课程设计 论文报告 论文题目：图像的信息隐藏检测算法和实现学员姓名：黄琳 学号：TB04202130 专业：计算机科学与技术 指导教师： 日期：2007年1月20日
图像的信息隐藏检测算法和实现 [摘要] Information hiding analysis is the art of detecting the message's existence or destroying the stega nographic cover in order to blockade the secret communication. And information Information hiding includes steganography and digital watermark. The application of steganography can be traced to ancient time, and it is also an n hiding detection is the very first step in information hiding analysis. Firstlly, architectonic analysis about information hiding detection is proposed, including the analysis of digital image characteristics, image based detecting algorithms and some problems in its realization. Secondly, many detecting algorithms are introduced with theoretical analyses and experimental results in details. Thirdly, two applications of detecting technology are put forward. Finally, a detecting model used in Internet is discussed [关键词]安全信息隐藏检测 1. 引言 数字图像的信息隐藏技术是数字图像处理领域中最具挑战性、最为活跃的研究课题之一。本文概述了数字图像的信息隐藏技术，并给出了一个新的基于彩色静止数字图像的信息隐藏算法。 数字图像可分为静止图像和动态图像两种，后者一般称为视频图像。视频图像的每一帧均可看作是一幅静止图像，但是这些静止图像之间并不是相互孤立的，而是存在时间轴上的相关性。静止图像是像素（Pixel）的集合，相邻像素点所对应的实际距离称为图像的空间分辨率。根据像素颜色信息的不同，数字图像可分为二值图像、灰度图像以及彩色图像。数字图像的最终感受者是人的眼睛，人眼感受到的两幅质量非常相同的数字图像的像素值可能存在很大的差别。这样，依赖于人的视觉系统（Human Visual System，HVS）的不完善性，就为数字图像的失真压缩和信息隐藏提供了非常巨大的施展空间。 信息隐藏与信息加密是不尽相同的，信息加密是隐藏信息的内容，而信息隐藏是隐藏信息的存在性，信息隐藏比信息加密更为安全，因为它不容易引起攻击者的注意。 2. 信息隐藏技术综述 2.1信息隐藏简介 信息隐藏（Information Hiding），也称作数据隐藏（Data Hiding），或称作数字水印（Digital Watermarking）。简单来讲，信息隐藏是指将某一信号（一般称之为签字信号，Signature Signal）嵌入（embedding）另一信号（一般称之为主信号，Host Signal，或称之为掩护媒体，cover-media）的过程，掩护媒体经嵌入信息后变成一个伪装媒体（stegano-media）。这一嵌入过程需要满足下列条件：
图像识别技术浅析 Analysis of Image Recognition Technology 刘峰伯软件学院2010544029 【摘要】:本文描述了图像识别系统的结构与工作原理，在对图像预处理、特征提取、分类、图像匹配算法进行深入研究和分析的基础上，分析和比较了各种算法的优缺点，并讨论了其中的关键技术。 【关键词】：图像识别；预处理；特征提取；匹配 【Abstract】This paper describes the structure and working principle of an image recognition system. The advantages and disadvantages of various a1gorithms are compared on the basis of in-depth analysis of the image pre-processing, feature extraction, classification and image matching algorithms, and discussed the key technology. 【Key Word】Image Recognition；Pre-Processing；Feature Extraction；Matchi ng. 一、引言 图像识别，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。随着计算机技术与信息技术的发展，图像识别技术获得了越来越广泛的应用。例如医疗诊断中各种医学图片的分析与识别、天气预报中的卫星云图识别、遥感图片识别、指纹识别、脸谱识别等，图像识别技术越来越多地渗透到我们的日常生活中。 二、图像识别系统 1、概述 自动图像识别系统的过程分为五部分：图像输入、预处理、特征提取、分类和匹配，其中预处理又可分为图像分割、图像增强、二值化和细化等几个部分。 （1）图像输入 将图像采集下来输入计算机进行处理是图像识别的首要步骤。 （2）预处理 为了减少后续算法的复杂度和提高效率，图像的预处理是必不可少的。其中
2020年数字图像处理算法实现精编版
数字图像处理算法实现 ------------编程心得(1) 2001414班朱伟 20014123 摘要: 关于空间域图像处理算法框架，直方图处理，空间域滤波器算法框架的编程心得，使用GDI+(C++) 一，图像文件的读取 初学数字图像处理时，图像文件的读取往往是一件麻烦的事情，我们要面对各种各样的图像文件格式，如果仅用C++的fstream库那就必须了解各种图像编码格式，这对于初学图像处理是不太现实的，需要一个能帮助轻松读取各类图像文件的库。在Win32平台上GDI+(C++)是不错的选择，不光使用上相对于Win32 GDI要容易得多，而且也容易移植到.Net平台上的GDI+。 Gdiplus::Bitmap类为我们提供了读取各类图像文件的接口， Bitmap::LockBits方法产生的BitmapData类也为我们提供了高速访问图像文件流的途径。这样我们就可以将精力集中于图像处理算法的实现，而不用关心各种图像编码。具体使用方式请参考MSDN中GDI+文档中关于Bitmap类和BitmapData类的说明。另外GDI+仅在Windows XP/2003上获得直接支持，对于Windows 2000必须安装相关DLL，或者安装有Office 2003，Visual Studio 2003 .Net等软件。 二，空间域图像处理算法框架 (1) 在空间域图像处理中，对于一个图像我们往往需要对其逐个像素的进行处理，对每个像素的处理使用相同的算法（或者是图像中的某个矩形部分）。即，对于图像f(x,y),其中0≤x≤M,0≤y≤N,图像为M*N大小，使用算法
本科毕业设计（论文） 车辆牌照图像识别算法的实现（题目二号宋体）学院名称：电气信息工程学院（四号宋体） 专业：通信工程 班级：通信 学号： 姓名：张 指导教师姓名：孙 指导教师职称：副教授 二〇一年六月 [空一行、字号小] （中文题目为号黑体居中） [空一行、字号小] 摘要：××××××××××××××××××（字左右，小四号宋体）×××××××××××××××××…… 关键词：×××；××××；×××××；×××（个，小四号宋体） 摘要应回答好个方面问题： ①（直接写出研究目的）； ②（简述过程和方法）； ③（罗列主要结果或结论）； ④（通过②和③两方面内容具体展示文中创新之处）。
（号，居中对齐） [空一行、字号小] ：××××××（小号）××××××××××××××××××××××……:×××；××××；×××××；×××（小号） 要求和中文摘要对应。 中实词首字母要大写。 一般采用第三人称、单数、现在时。
目录（号黑体居中） [空一行、字号小] 前言（号黑体）．....................................... 错误！未指定书签。第章章标题（号黑体）................................................. 节标题（小宋体，倍行距,内侧缩进字符）............................ 小节标题（小宋体，倍行距, 内侧缩进字符）....................... 小节标题....................................................... 节标题 小节标题....................................................... 小节标题....................................................... 小节标题....................................................... 第章章标题............................................................. 节标题 小节标题....................................................... 小节标题....................................................... 节标题 小节标题....................................................... 小节标题....................................................... ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．（略） 参考文献（号黑体）...................................................... 致谢（号黑体） .......................................................... 附录标题（可选）....................................................... 附录标题（可选）....................................................... 注：目录中的内容一般列出“章”、“节”、“小节”三级标题即可。