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1、隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和城鎮(zhèn)化建設(shè)的進(jìn)一步推進(jìn),城鎮(zhèn)居民燃?xì)獾挠脩魯?shù)量不斷增加,由此加大了燃?xì)獗沓砼c收費(fèi)結(jié)算的工作量。現(xiàn)有的手持式抄表機(jī)和IC卡預(yù)付費(fèi)模式,已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足燃?xì)獗矸奖憧旖萁Y(jié)算的需要。雖然現(xiàn)在市場(chǎng)上出現(xiàn)了很多針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)合的遠(yuǎn)程抄表系統(tǒng),在一定程度上解決了抄表難的問(wèn)題。但是這些抄表系統(tǒng)都需要對(duì)原有的燃?xì)獗磉M(jìn)行拆裝、加裝一些電子器件,從而對(duì)原有燃?xì)獗淼男阅軙?huì)造成一定的影響。本文在不改變?cè)腥細(xì)獗淼慕Y(jié)構(gòu)前提下,結(jié)合前期課題的
2、研究,提出了基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的燃?xì)獗碜x數(shù)識(shí)別系統(tǒng)。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
在采集圖像預(yù)處理階段,由于圖像在傳輸過(guò)程和存儲(chǔ)過(guò)程中難免會(huì)受到某種程度的破壞和各種各樣的噪聲污染,導(dǎo)致圖像喪失了本質(zhì)或者偏離了人們的需求,而這就需要對(duì)采集的圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)。通過(guò)比較各種圖像增強(qiáng)的技術(shù),發(fā)現(xiàn)灰度化修正、圖像的平滑和去噪對(duì)圖像處理有很好的效果;比較幾種不同的濾波方法后,使用中值濾波法對(duì)圖像進(jìn)行濾波操作;另外,Otsu算法能夠根據(jù)圖像質(zhì)
3、量自動(dòng)獲取最佳閾值增加圖像的可視性,因此采用Otsu算法對(duì)濾波后的圖像進(jìn)行二值化。
本系統(tǒng)設(shè)計(jì)的一個(gè)重點(diǎn)和難點(diǎn)是讀數(shù)區(qū)域的定位和分割,因?yàn)槿細(xì)獗碜x數(shù)區(qū)域的定位和分割的準(zhǔn)確程度直接影響到單個(gè)字符的分割和字符識(shí)別的準(zhǔn)確率。本文首先通過(guò)水平和垂直投影定位的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)燃?xì)獗頂?shù)字區(qū)域的粗定位,然后采用Canny算子邊緣檢測(cè)和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)相結(jié)合的算法對(duì)粗定位的圖像進(jìn)行再定位,實(shí)現(xiàn)了燃?xì)獗碜x數(shù)區(qū)域的精確定位。由于采集到的圖像會(huì)不可避免地出現(xiàn)
4、不同程度的傾斜,采用Canny算子邊緣檢測(cè)和Hough變換相結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)了圖像的傾斜校正。
在讀數(shù)區(qū)域數(shù)字識(shí)別階段,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)讀數(shù)進(jìn)行識(shí)別,在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的試驗(yàn)階段,通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)確定了最有利于達(dá)到期望誤差和期望輸出時(shí)的隱含層神經(jīng)元數(shù)目;采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,通過(guò)比較獲得達(dá)到最好訓(xùn)練效果和最高識(shí)別率的訓(xùn)練算法,將其作為本設(shè)計(jì)的最終算法。最后通過(guò)MATLAB軟件對(duì)分割后字符進(jìn)行識(shí)別,結(jié)果達(dá)到了預(yù)期的
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