摘 要： 介紹了一種基于圖像處理的針對(duì)液晶顯示數(shù)字進(jìn)行分割識(shí)別的方法,。在濾波算法中采用增強(qiáng)型的高斯" title="高斯">高斯高通" title="高通">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" 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關(guān)鍵詞： 同態(tài)濾波" title="同態(tài)濾波">同態(tài)濾波 液晶數(shù)字? 分割? 識(shí)別
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目前,，在基于機(jī)器視覺的數(shù)字或符號(hào)的自動(dòng)識(shí)別中，大多數(shù)是以車牌,、人臉,、數(shù)字等為目標(biāo)，近年來又出現(xiàn)了針對(duì)郵政編碼和身份證號(hào)碼的識(shí)別,。識(shí)別的準(zhǔn)確率也隨著所采用的圖像處理算法的優(yōu)化和識(shí)別規(guī)則的改善而得到極大的提高[1],。在各種電子產(chǎn)品中，液晶顯示屏得到了極大的普及,。為了在沒有標(biāo)準(zhǔn)接口輸出的電子檢測(cè)產(chǎn)品中能夠輸出測(cè)試的結(jié)果,，采用基于機(jī)器視覺的圖像處理辦法可以很好地實(shí)現(xiàn)數(shù)字顯示的自動(dòng)判讀。為了對(duì)液晶顯示數(shù)字實(shí)現(xiàn)正確識(shí)別,，需要對(duì)液晶顯示器的特點(diǎn)有所了解,。目前大多數(shù)的液晶顯示器為TN型，采用扭轉(zhuǎn)式向列場(chǎng)效應(yīng)原理制成,。在通常情況下,，入射光照射在扭曲旋轉(zhuǎn)90°排列的液晶分子上，使偏振光得以通過,，得到亮態(tài),。當(dāng)對(duì)液晶兩側(cè)的電極施加電壓時(shí)，偏振光被阻止,，得到暗態(tài)[2],。在用CCD攝像頭采集圖片的過程中，由于攝像頭的位置不能與液晶面板平面垂直,，呈現(xiàn)一定的角度,，會(huì)造成數(shù)字顯示模糊，或數(shù)字與背景對(duì)比度不高,。另外,，外部光源的位置也會(huì)影響采集圖象的清晰度。因此,，從原始的采集圖像中直接采用二值化的方法很難達(dá)到數(shù)字與背景的分離,，如圖1(b)所示，由于背景部分灰度值與數(shù)字灰度值接近,，往往會(huì)把背景干擾帶到二值化圖像中,，影響后續(xù)的識(shí)別結(jié)果。為此,，需要針對(duì)液晶數(shù)字顯示找出合適的預(yù)處理方法,，得到一幅接近理想的二值化圖像,。
1 高斯同態(tài)濾波去除大面積背景干擾
分析圖1(a)的數(shù)字和背景干擾可以得出：圖像頂部出現(xiàn)大面積的陰影，在數(shù)字的周圍還產(chǎn)生了因攝像頭曝光而引起的光亮條紋,。因液晶顯示的特殊性,，顯示的有效信息呈現(xiàn)黑暗的狀態(tài),，而背景的大面積干擾也由于光照不均而呈現(xiàn)陰影,，這兩部分的灰度級(jí)別很接近。在提取有效信息時(shí),，需要把背景的大面積干擾和數(shù)字分離開來,。同態(tài)濾波算法能解決這類因光照不均而引起的大面積干擾。
對(duì)于一幅圖像來說,，其灰度值可以看成是入射光分量和反射光分量?jī)刹糠值某朔e：
f(x,，y)=i(x，y)r(x,，y) 0≤i(x,，y)≤∞，0≤r(x,，y)≤1????? (1)
其中入射光取決于光源,，比較均勻，隨空間位置變化較小,，所以入射光占據(jù)頻率域的低頻部分,，對(duì)應(yīng)圖像背景。而反射光則取決于物體的性質(zhì),，即景物的亮度特征主要取決于反射光,。由于物體性質(zhì)和結(jié)構(gòu)特點(diǎn)不同(迎光，背光,，輪廓……),，反射光的強(qiáng)弱也很不相同，隨空間位置變化較為劇烈,，所以反射光占據(jù)頻率域的高頻部分,，對(duì)應(yīng)圖像細(xì)節(jié)[3]。對(duì)于照明不均的圖像的處理,，則要盡量削減入射光分量的影響,，即壓制圖像的低頻分量，同時(shí)增強(qiáng)物體的反射光分量,，即放大圖像的高頻分量,。經(jīng)過這樣的處理，一幅照明不均的圖像便能夠在壓制其動(dòng)態(tài)范圍的同時(shí)增強(qiáng)圖像的對(duì)比度,。同態(tài)濾波正是基于以上光分解原理進(jìn)行的,，它的一般處理過程如圖2所示,。
同態(tài)濾波實(shí)際上是頻域范圍內(nèi)的濾波算法，在進(jìn)行FFT變換前要用取對(duì)數(shù)的方法,，把入射光分量和反射光分量分離：
z(x,，y)=lnf(x，y)=lni(x,，y)+lnr(x,，y) (2)
因背景的大面積暗區(qū)干擾呈現(xiàn)的是連續(xù)低頻分量，在分離出高低頻分量后還需通過FFT變換變換到頻域：
F[z(x,，y)]=F[lni(x,，y]+F[lnr(x，y)]? 記為：
[z(u,，v)]=[I(u,，v)]+R(u，v) (3)
接下來還要對(duì)z(u,，v)進(jìn)行高通濾波處理,，選擇合適的高通濾波器將對(duì)同態(tài)濾波算法效果起到關(guān)鍵作用。針對(duì)圖1圖像的特征,，采用高斯函數(shù)高通濾波器能較好地去除背景而保留數(shù)字,。高斯函數(shù)的模型曲線如圖3所示。
高斯函數(shù)曲線可以用模型：G(x)=
表示,，n,、σ分別為高斯函數(shù)的數(shù)學(xué)期望值和均方差[4]。在二維圖像中,，需要對(duì)高斯函數(shù)進(jìn)行修正：記A=
,，D(u，v)=(x-n),，D0(u,，v)=σ，則用于高通濾波的高斯函數(shù)就可以表示為：
為圖像經(jīng)過FFT變換后點(diǎn)(u,，v)到濾波器中心的距離,，D0(u，v)為濾波器截止頻率,，可以根據(jù)要求設(shè)定該截止頻率以便達(dá)到最佳濾波效果,。同態(tài)濾波傳遞函數(shù)圖如圖4所示。
根據(jù)原始采集的液晶圖像的特點(diǎn),，取參數(shù)A=0.1,，D0(u，v)=10.7,，可得到經(jīng)過高通濾波后的結(jié)果S(u,，v)=H(u,，v)*Z(u，v),，如圖5(a)所示,。從圖中可以明顯地看出，數(shù)字和其他亮度急速變化區(qū)得到了增強(qiáng),，然而同時(shí)也失去了大部分原始圖像所呈現(xiàn)的背景色調(diào),。這是由于高通濾波器偏離了直流項(xiàng)，從而把圖像的平均值降低到了零,。針對(duì)這個(gè)問題,，本文提出了修正的高頻增強(qiáng)濾波[5],，經(jīng)過修正后的高通濾波函數(shù)為：Hhp(u,，v)=a+bH(u，v),，與式(3)相乘可得：
從上式可知,，用改進(jìn)過的高通濾波器濾波后，除保留了直流分量項(xiàng)aI(u,，v)外,，同時(shí)還對(duì)高頻項(xiàng)進(jìn)行了增強(qiáng)：bR(u，v)H(u,，v),，從而使數(shù)字邊緣的輪廓更加清晰，只要a與b相比較小,，低頻增強(qiáng)的影響就弱于高頻增強(qiáng)的影響,。改進(jìn)后的濾波效果如圖5(a)所示。
經(jīng)過同態(tài)濾波后的圖象再取其IFFT變換,，可得到空域的輸出為：
s(x,，y)=F-1[S(u，v)]=i′(x,，y)+r′(x,，y) (5)
因?yàn)樽畛跏怯萌?duì)數(shù)將入射光和反射光分量分開，所以最后還要對(duì)s(x,，y)進(jìn)行反對(duì)數(shù)運(yùn)算,，才能得到正確的結(jié)果：
g(x，y)=e[s(x,，y)]=ei′(x,，y)er′(x，y)=i0(x,，y)+r0(x,，y) (6)
2 均值濾波
同態(tài)濾波后可以把由于光照不均而引入的大面積緩慢背景干擾基本濾除掉,，使數(shù)字的邊界輪廓增強(qiáng)，但這也會(huì)保留下背景中低頻向高頻漸變的邊界,，這是由于攝像時(shí)光圈曝光出現(xiàn)在液晶屏平面上的反射光所致,。同時(shí)，耳溫計(jì)的圖標(biāo)也會(huì)保留下來,。采用空域均值濾波的方法可以去除大部分呈散狀分布的噪聲,。均值濾波可以表達(dá)為：k(x，y)=
g(x,，y),，其中g(shù)(x，y)∈S,，S是所取鄰域中的鄰域像素的坐標(biāo),，M是鄰域中包含的鄰域像素的個(gè)數(shù)。鄰域大小的選擇決定了濾波的效果,，過大會(huì)加劇圖像的模糊程度,，過小則不能最大程度地濾除噪聲的干擾。針對(duì)圖5高通濾波后的缺點(diǎn),，為了去除剩余的背景噪聲,，同時(shí)還要把左上角的圖標(biāo)模糊化，采用9×9的鄰域作為濾波模板,，均值濾波后的結(jié)果如圖6所示,。顯然，均值濾波后圖像變得柔和多了,，背景殘留的噪聲也被進(jìn)一步濾除掉了,。
3 基于Otsu理論的二值化
圖像的大面積干擾已經(jīng)基本去除，為使背景和目標(biāo)有效數(shù)字進(jìn)行分離,，需要選擇合適的分割方法,。閾值分割方法是有效的分割方法，而其中運(yùn)用較廣泛的Otsu方法（大律方法）是經(jīng)典的非參數(shù),、無(wú)監(jiān)督自適應(yīng)閾值選取方法,。它利用圖像中的灰度直方圖，以目標(biāo)與背景之間的方差最大來動(dòng)態(tài)地確定圖像分割門限值,，它不需要其他先驗(yàn)知識(shí),，因而應(yīng)用范圍很廣。該方法的基本思想如下：
設(shè)一維離散概率密度的歸一化直方圖為：
式中,，n為圖像的像素總數(shù),，nq是灰度級(jí)為rq的像素?cái)?shù)目，L是圖像的灰度等級(jí),。
現(xiàn)隨機(jī)選定一個(gè)灰度閾值k,，它把圖像灰度級(jí)分成兩類：C0為一組灰度級(jí)為[0,，1，…,，k-1]的像素,，C1為另一組灰度級(jí)為[k，k+1,，…,，L-1]的像素。類間方差定義為：
之后搜索遍歷所有的灰度等級(jí),，當(dāng)符合最大化類間方差準(zhǔn)則：
時(shí),，對(duì)應(yīng)的K*即為所要求的閾值。利用該方法二值化后的圖像效果如圖7所示,。
4 膨脹與識(shí)別
從人眼視覺成像的角度來講,，圖7的二值化圖像已經(jīng)能清晰地辨認(rèn)出液晶所顯示的數(shù)字。但為了方便后繼過程中使用交點(diǎn)法掃描線進(jìn)行識(shí)別,，需要把八段數(shù)碼顯示的筆畫橫豎線恢復(fù)并連接起來,。顯然，數(shù)字“3”和“6”的底部橫線不清晰且斷層較大,，采用形態(tài)學(xué)中膨脹的運(yùn)算能使數(shù)字顯得更飽滿。形態(tài)學(xué)圖像處理中的膨脹運(yùn)算為：A被B膨脹,，記為：
,，A被B膨脹使所有結(jié)構(gòu)元素B在原點(diǎn)位置集合，其中映射并平移后的B至少與A的某些部分重疊,，膨脹的過程類似于空間卷積,。結(jié)構(gòu)元素B的選擇至為關(guān)鍵，需要針對(duì)膨脹的部分自定義合適的模板,，在此自定義B為：
圖7圖像經(jīng)過反色膨脹后的結(jié)果如圖9所示,。圖中標(biāo)準(zhǔn)的八段碼數(shù)字已經(jīng)能從背景中分割出來，但在數(shù)字右頂部的干擾由于和數(shù)字的灰度等級(jí)接近,，在一系列的濾波,、二值化過程后還是保留了下來，需要進(jìn)一步去除才能識(shí)別數(shù)字,。分析數(shù)據(jù)和背景的結(jié)構(gòu)后,，在此采用一種水平掃描查找跳躍的算法進(jìn)行濾除。算法的流程圖如圖8所示,。
從圖9可知,，水平方向數(shù)字區(qū)域頂部發(fā)生0、1之間跳躍的次數(shù)是6,，而背景的點(diǎn)干擾在水平方向最多為4,，由此可分割出數(shù)字區(qū)域和點(diǎn)干擾區(qū)域,。最終的清晰二值圖如圖10所示。
?
本文針對(duì)液晶顯示數(shù)字提出了一種基于圖像處理方法進(jìn)行分割識(shí)別的方法,，該算法采用了同態(tài)濾波去除因光照不均而引起的大面積背景干擾,，并對(duì)高斯函數(shù)高通濾波器進(jìn)行了改進(jìn)，在增強(qiáng)高頻的同時(shí)保留了部分背景的低頻分量,，減少了濾波后圖像失真,。用模板改進(jìn)同態(tài)處理使數(shù)字筆畫更加飽和均勻，結(jié)合圖像的特點(diǎn)使用基于水平掃描的像素值跳躍的方法去除背景點(diǎn)干擾的方法效果明顯,。采集了30幅液晶屏顯示的數(shù)字圖像,，在實(shí)驗(yàn)室研制的儀表圖像自動(dòng)識(shí)別平臺(tái)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。在靜態(tài)單幅圖識(shí)別中,，識(shí)別率達(dá)到96.7%,，與參考文獻(xiàn)[6]中的脊骨法和直接域值分割法的效果進(jìn)行分析比較(如表1所示)，結(jié)果表明該方法針對(duì)液晶顯示數(shù)字識(shí)別是一種有效的自動(dòng)判讀方法,。
參考文獻(xiàn)
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[3] 聞莎，游志勝.性能優(yōu)化的同態(tài)濾波空域算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,，2000,，17(3)：62-65.
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[5] GONZALEZ R C.數(shù)字圖像處理MATLAB版[M].阮秋琦,，譯北京：電子工業(yè)出版社，2005.
[6] 苑瑋琦,，張昱.紙幣號(hào)碼識(shí)別中分割方法的研究[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制,，2005，13(8)：827-829.