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2.1图像灰度化处理 - 9 -
2.2电表外边框的去除 - 9 -
2.3图像去噪 - 11 -
2.3.1常见图像噪声分类 - 11 -
2.3.2去噪方法 - 12 -
2.4图像倾斜校正 - 14 -
2.4.1图像边缘检测 - 15 -
2.4.2Hough变换 - 17 -
2.4.3电能表图像校正 - 19 -
2.5本章小结 - 23 -
3 Borland C++ Builder环境下的图像分割技术 - 23 -
3.1Borland C++ Builder特性及开发环境 - 24 -
3.2Borland C++ Builder操作方法 - 25 -
4电表图像液晶屏读数识别 - 26 -
4.1读数区图像增强 - 26 -
4.2二值化 - 28 -
4.2.1全局阈值法 - 28 -
4.2.2局部阈值法 - 30 -
4.2.3本文液晶屏读数区二值化 - 32 -
结论 - 36 -
致谢 - 36 -
参考文献 - 37 -
1绪论
1.1课题背景及意义
在现代生活中，市民生活的一大问题就是水电表的抄录工作。人工抄表的方式低效，耗时耗财，还可能造成安全隐患。近年来，信息化社会在逐步改变人们的生活方式与工作习惯的同时，也对一些传统的理念提出了挑战。随着数字图像处理技术的发展，远程抄表系统逐渐走入人们视野。
我国的公共事业中很多传统繁琐低效的管理方式，到如今仍在使用。但随着国民经济的发展，人口流动率的提高，人工抄表的方式所带来的问题也日趋显著，误抄，估抄，错抄等等所带来的经济损失对国家相关部门的发展带来较大困扰。 于是，远程智能抄表技术随之产生。
这些年，作为自动识别技术重要组成部分之一的数字图像处理技术的不断发展，将其应用到远程智能抄表系统中对于抄表系统的改进具有十分重大的意义。
本文就是对电表返厂处理中的的关键部分：电表图像分割展开研究。但是因为成像环境的不同，对电表图像分割带来较大的干扰。本课题对非均匀光照条件下电能表图像的分割技术展开研究，利用数字图像处理技术并结合电能表图像特征对非均匀光照条件下的电能表图像进行分割，最终实现对电表图像中LCD显示区域、条码区域等有用信息的定位。
1.2数字图像处理与识别技术的研究现状
1.3本文主要研究内容与各章节安排
本文简要的介绍了数字图像处理以及图像识别技术的方法，结合电能表特征，解决在非均匀光照对电能表图像分割的干扰，并实现电能表中有用信息的定位与分割问题。分别采用不同的方法对图像进行二值化处理，比较处理后的图像，找出在能够保证二值化速度的前提下，更好地区别物体和背景的方法。整体流程图如图1.1所示。
本文围绕上述研究内容展开工作，各章节具体安排如下：
第一章，主要阐述了本课题的研究背景与意义，介绍了数字图像处理与识别技术的发展现状，以及本文的研究内容。
第二章，介绍了一些与本文研究内容相关的常用数字图像处理技术，结合电能表图像特征选择合适的图像预处理方法，对采集到的图像进行去除外边框、平滑去噪、倾斜校正等前期处理工作。
第三章，主要介绍了本文研究所要用到的软件：Borland C++ Builder的特性，开发环境以及基本的操作方法和编程技巧。如何利用Borland C++ Builder对本文需要处理的图像进行编程，继而实现二值化处理以及比较。
第四章，对电表图像分别采用数学期望法、全局阈值法，局部阈值法以及改进后的Bernsen算法进行二值化处理，最后再在图像处理效果以及处理时间上进行对比分析，得出结论。
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