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摘要：随着图形图像技术的进展,现在的识别技术准确率越来越高,识别速度越来越快。采取仪表识读系统来改装传统仪表,已经成为一种解决仪表信息化不足的有效解决案例,并得到广泛探讨和运用。本论文主要针对仪表识读系统的图像处理模块,基于图像灰度化、中值滤波、双精度求阈值、模板匹配等算法完成对采集的仪表图像进行自动处理,并最终实现仪表自动识别功能。在设计中,本论文首先对采集到的图像进行灰度化处理,将彩像转化为较为容易处理的黑白图片,再基于中值滤波策略将图片中的噪音部分消除：第二本论文基于软件定位坐标切割策略,将需要探讨的表盘更加细化地体现出来：第三,为了取得二值化图像,本论文对剪裁完的图像与背景图像进行叠加处理,得到图像的增强黑白图像,再利用双精度法获得最佳阈值,将图像二值化；第四,对二值化图像在进行水平投影和垂直投影,得到峰宽谷宽等一系列数据,利用这些数据得到字符的起始点和终结点,并切割出字符；最后,比较三种较为常用的字符识别策略,采取了较为实用的模板匹配法对切割出的字符和选定的模板图进行比较验证,并最终输出仪表表盘数据。本论文所实现功能采取Matlab7.0软件进行开发。通过实验,本设计最终能够形成可运用于电力能耗监测等多种领域的仪表自动化解决案例。本论文策略敏感性高、鲁棒性强、操作完全自动、具有很高的实用价值和广阔的市场前景。关键词：仪表识读论文中值滤波论文边缘检测论文字符识别论文
摘要5-6
Abstract6-9
第一章 绪论9-14
1.1 引言9-10
1.2 课题探讨背景与作用10-11
1.3 国内外探讨近况11-12
1.4 本论文探讨内容与结构12-14
第二章 仪表识读系统介绍14-23
2.1 仪表识读系统介绍14
2.2 图像采集模块14-17
2.3 图像处理模块17-18
2.4 无线通讯模块18-22
2.4.1 GPRS通讯18-19
2.4.2 Wi-Fi通讯19-20
2.4.3 ZigBee通讯20-22
2.5 小结22-23
第三章 图像处理技术概述23-31
3.1 图像处理介绍23
3.2 图像数字化23-24
3.3 图像增强24-28
3.3.1 图像增强的分类24-25
3.3.2 基于小波变换的图像增强原理25-28
3.4 图像分割28
3.5 字符识别28-29
3.6 Matlab语言29-30
3.7 本章小结30-31
第四章 仪表识读算法设计31-49
4.1 仪表图像处理流程31
4.2 图像处理历程31-48
4.2.1 图像灰度化32
4.2.2 中值滤波32-33
4.2.3 剪裁图像33-35
4.2.4 图像增强35-37
4.2.5 图像二值化37-40
4.2.6 边缘检测40-41
4.2.7 投影浅析41-43
4.2.8 字符切割43-44
4.2.9 字符识别44-48
4.3 本章小结48-49
第五章 仪表识读算法实现与验证49-57
5.1 仪表识读算法实现49-53
5.2 仪表识读不同算法验证53-56
5.3 本章小结56-57
第六章 结论与展望57-59