原创《指针式仪表视频图像中指针精确提取算法》：本论文为您写指针毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
【摘 要】 本文分别介绍了基于Hough变换法和极坐标中心灰度投影法两种指针精确提取算法,详细论述了两者存在的优缺点,并结合实验结果分析成功的将这两种算法综合运用在圆盘指针的提取中.
【关键词】 仪表 指针 提取算法
【DOI编码】 10.3969/j.issn.1674-4977.2016.10.007
1 指针精确提取算法
以往算法中大多用基于单幅二值化图像的Hough变换检测直线的方法来提取指针,在这里,笔者提出三种算法综合使用来精确提取圆盘仪表的指针：方法一仍然是二值单幅图像上基于Hough变换的方法,方法二是灰度单幅图像上的基于极坐标中心投影的方法,方法三是针对动态仪表视频图像利用最小二乘法处理在某一时刻获取的多个指针角度值.
Hough变换方法作用在二值图像上,针对图像质量好的仪表图像是非常好,但是仪表图像有指针阴影或者指针边有粘连文字的时候,虽然可以得到指针的位置,但是指针会稍有偏差.而極坐标中心投影的方法作用在灰度图像上,对图像的质量鲁棒性比Hough变换要好的多,不会受到指针阴影或者指针边有粘连文字的影响,但是对于宽指针,这种方法会带来偏差.笔者将两种算法综合,保留两种方法的优点,克服两者的缺点,使得指针的自动提取针对不同品质的单幅图像都非常的准确.用最小二乘法处理动态仪表视频图像,针对某一时刻获取的多个指针角度值,可以输出最优的指针角度值的结果.
1.1 根据Hough变换求得指针
将仪表图像转换为二值图像后,便可以使用此种方法.由于指针是直线的,因此可以利用Hough变换检测直线的方法得到可能的指针的边缘线段,再由指针的边缘线段推算出指针的精确位置.
Hough变换进行直线检测的基本思想是点-线的对偶性.在XY坐标系的图像空间里,所有过点[（x,y）]的直线都满足方程[y等于px+q]；其中为[p]斜率,[q]为截距.其对应的PQ坐标系的参数空间可以写成[q等于-px+y].如果[（x1,y1）],[（x2,y2）]在XY坐标系的空间中都在直线[y等于px+q]上,也就是符合[y1等于px1+q],[y2等于px2+q]；那么在坐标系为PQ的参数空间中,会有[q等于-x1p+y1],[q等于-x2p+y2],也就是在坐标系为PQ的参数空间中上对应两条直线相交于[（p,q）]这个点.总的来说,在XY坐标系的图像空间 线的点对应于在PQ坐标系的参数空间中相交的点.根据这个对偶性,Hough直线变换的原理就是把XY坐标系里图像空间检测直线的问题转化到对参数空间中直线的交点,并根据交点[（p,q）]的累加值[A（p,q）],由[A（p,q）]的大小可以得到图像空间中直线[y等于px+q]上的共线点的个数.
根据上述原理,用Hough变换求得线段.在仪表图像中,笔者先对图像进行二值化,然后通过Hough变换找到可能的线段.再根据圆盘中心点的位置,和圆盘边缘的位置,制定相应的规则判断哪些线段是指针的边缘线,然后根据指针的边缘线段来判断指针的精确位置.首先计算每条线段的长度,然后计算每条线段离表盘中心处的距离,根据线段的长度、距离仪表圆中心的距离等参数设置规则,就可能得到有效的指针边缘线段.其结果如图1所示.
上述的方法中,基于Hough变换直线检测的方法对于清晰仪表图像、并且指针周围没有文字干扰、没有指针阴影干扰的,能够比较准确的得到指针的两条边缘线段,因此结果也非常精确.在能够提取两条指针边缘线的情况下,取两条边缘线的中心线为指针的相对准确的位置.如果图像不够清晰,例如指针周围有文字或是阴影,由于这些干扰的存在,只能选取一条甚至无法正确选取有效线段,如图2所示,按Hough变换所求得的指针角度和真实值有0.026弧度的偏差.
图1 基于圆心的位置关系确定指针位置
图2 基于Hough变换所得到的指针位置
2.2 基于极坐标中心灰度投影的方法
直接在灰度图像上寻找指针的位置,根据仪表圆环所有点的灰度值在极坐标[（r,θ）]的在角度坐标[θ]上进行投影,也就是在[0,2π]空间上对不同的半径进行投影,取灰度累加的最小值求得指针的角度.由于指针部分是黑颜色的,所以在角度空间上其针对不同半径的灰度累加值会最小.如图3中所示,指针部分的影线值（和灰度累加值的反相对应）远远大于其他部分的值,那么这个最大影线的角度就是指针中心线的角度.
这种基于极坐标中心灰度投影方法的好处是针对图像质量的鲁棒性比基于Hough变换的方法要好的多,这是因为基于极坐标灰度投影的方法在灰度图像上直接投影,而Hough变换法针对的是二值图像,而且基于极坐标中心灰度投影的方法不会受指针旁边文字的影响.但是这种方法也有缺点,由于很多指针有一定的宽度,因此角度最大值的位置有时候并不是指针远处尖端中心处,可能是远处尖端边缘线的位置；因此在实际工作中往往会有一些细小的误差,如图4所示.
以上两种方法结合就可以求得单幅图像上精确的指针位置.方法如下：如果使用Hough变换的方法能求得指针的两条边缘线段,那么认为这种方法可行,取其为正确结果；如果使用Hough变换只能获取一条有效的指针边缘线段或者不能取得有效的指针边缘线段,那么就选取使用极坐标的灰度投影方法中的结果为指针的值.
2 实验结果分析
笔者针对50种类型的仪表不同光照条件下总共347幅仪表静态图像做了实验,实验结果如表1：
在经过静态图像实验后,笔者又进行了动态视频图像的实验,结果也十分理想.本文针对Hough变换提取指针的算法,极坐标中心投影的算法,指出了他们的优点和缺点,并且将这两种算法综合利用在圆盘指针的提取中.实验结果表明,笔者设计的算法取得了准确的结果.
指针论文参考资料：
结论：指针式仪表视频图像中指针精确提取算法为关于指针方面的论文题目、论文提纲、c语言指针*p跟p的区别论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
