在当前的水表读数中,往往需要人眼进行判读。不仅工作量巨大,而且存在管理上的弊端。图像处理技术和人工智能技术的迅猛发展,为水表的自动识别提供了可靠的解决方法和途径。本文将采用图像处理技术检测并提取水表指针与数字显示区域。在对现有识别算法进行分析的基础上,采用了基于彩色信息的读数识别方法,最终实现水表读数的智能化处理。本文的主要工作如下:1.水表表盘的定位:提出了基于彩色信息的表盘定位算法。对整幅图像进行训练,获取可能的目标区域;采用一种新的连通域标记算法清除大面积干扰;采用了目标区域标记后选择的方法,获取仅包含红色指针的信息图;根据拟合求出的表盘中心,提取出感兴趣的指针子图像和数字显示区域子图像。2.指针的检测与识别:在指针子表图上,引入彩色信息,以面积为约束条件求取阈值,提取指针;根据指针读数之间的关联关系,采用改进的多特征模板匹配法识别指针偏角。3.数字的提取与判读:针对光照条件未知,在数字显示区域子图上,采用快速二维Otsu算法提取数字,获得较好的分割效果;为了避免字符笔划粗细不同,模板制作困难的难点,采用基于字符关键笔划特征的匹配算法。对于半字,不需重新制作模板,根据半字基线,用背景填充成整字大小,结合高度比,使用与整字相同的方法识别。4.系统设计:设计并开发了一套VC++平台下的水表读数自动识别系统,该系统可实现对水表图像的自动检测与识别。大量的水表图像检测实验与判读结果表明,本文采用的方法提高了水表判读的准确率,稳定性好,对低对比度图像有较好的适应性。