[发明专利]基于水尺图像的水位识别方法

摘要

本发明公开了一种基于水尺图像的水位识别方法，包括：二值化处理；形态学分析；抠图剪裁；测算斜率；位置校正；精确定位；图像切割；神经识别；水位确定步骤。本发明提供的水位识别方法，实现了现地水位非接触式自动识别，识别结果精确，降低了成本、简化了硬件结构；本发明方法能够适应各种条件下的水位自动监测，推动了水位监测技术的发展。

主权项

1.基于水尺图像的水位识别方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步：根据水尺的颜色特征对彩色原图中进行二值化处理；第二步：通过形态学方法，得到水尺的颜色特征区域，具体实现过程如下：1)构造se＝[1；1；1]线性结构单元，对二值化图像进行腐蚀操作；2)构造矩形的结构单元strel('rectangle',[param_fs,param_fs]),对1)所得图像进行关操作；第三步：将水尺在从原图提取出，具体实现过程如下：1)根据第二步得到的图像，确定图像中白色区域最上面、最下面，最左边，最右边的坐标位置；2)根据白色区域最上面、最下面，最左边，最右边的坐标位置，进行裁剪；第四步：确定水尺的斜率；第五步：水尺位置矫正，具体实现过程如下：1)根据第四步得到的水尺的斜率，计算出水尺的角度；2)根据1)所得的水尺角度，旋转水尺，使之垂直；第六步：对水尺位置进行精确定位，使之两侧多余的部分去除，具体实现过程如下:1)求出第五步所得的图像白点区域的最上面、最下面，最左边，最右边的坐标位置；2)根据1)求出的最上面、最下面，最左边，最右边的坐标位置，对图像进行裁剪得到精确定位后的水尺部分图像；第七步：切割出水尺每个字符，具体实现过程如下：1)从第六步的二值图像中，计算出水平方向的直方图；2)根据1)的直方图，求出直方图的峰谷；3)依据直方图的每一个峰谷的坐标位置，进行图像切割，得到每个字符；4)求出最后一个完整字符的坐标位置，得到最后一个字符的高度；第八步：运用神经网络方法，进行字符识别；第九步：确定水位位置，具体实现过程如下：对第六步所得到彩色的图像，按垂直方向进行错行相减，在得到错行相减的图像中，从最后一个识别出来的字符向下开始寻找值大于指定阈值的位置，根据最后一个字符的像素的高度，计算出最后水位的高度。