液晶屏数字识别中分割算法的研究
2008-03-13
作者：庞 然，汪仁煌，刘洪江
摘 要：介绍了一种基于图像处理的针对液晶显示数字进行分割识别的方法。在滤波算法中采用增强型的高斯" title="高斯">高斯高通" title="高通">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" title="高通滤波器">高通滤波器" 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关键词：同态滤波" title="同态滤波">同态滤波液晶数字 分割 识别
目前，在基于机器视觉的数字或符号的自动识别中，大多数是以车牌、人脸、数字等为目标，近年来又出现了针对邮政编码和身份证号码的识别。识别的准确率也随着所采用的图像处理算法的优化和识别规则的改善而得到极大的提高[1]。在各种电子产品中，液晶显示屏得到了极大的普及。为了在没有标准接口输出的电子检测产品中能够输出测试的结果，采用基于机器视觉的图像处理办法可以很好地实现数字显示的自动判读。为了对液晶显示数字实现正确识别，需要对液晶显示器的特点有所了解。目前大多数的液晶显示器为TN型，采用扭转式向列场效应原理制成。在通常情况下，入射光照射在扭曲旋转90°排列的液晶分子上，使偏振光得以通过，得到亮态。当对液晶两侧的电极施加电压时，偏振光被阻止，得到暗态[2]。在用CCD摄像头采集图片的过程中，由于摄像头的位置不能与液晶面板平面垂直，呈现一定的角度，会造成数字显示模糊，或数字与背景对比度不高。另外，外部光源的位置也会影响采集图象的清晰度。因此，从原始的采集图像中直接采用二值化的方法很难达到数字与背景的分离，如图1(b)所示，由于背景部分灰度值与数字灰度值接近，往往会把背景干扰带到二值化图像中，影响后续的识别结果。为此，需要针对液晶数字显示找出合适的预处理方法，得到一幅接近理想的二值化图像。
1 高斯同态滤波去除大面积背景干扰
分析图1(a)的数字和背景干扰可以得出：图像顶部出现大面积的阴影，在数字的周围还产生了因摄像头曝光而引起的光亮条纹。因液晶显示的特殊性，显示的有效信息呈现黑暗的状态，而背景的大面积干扰也由于光照不均而呈现阴影，这两部分的灰度级别很接近。在提取有效信息时，需要把背景的大面积干扰和数字分离开来。同态滤波算法能解决这类因光照不均而引起的大面积干扰。
对于一幅图像来说，其灰度值可以看成是入射光分量和反射光分量两部分的乘积：
f(x，y)=i(x，y)r(x，y) 0≤i(x，y)≤∞，0≤r(x，y)≤1 (1)
其中入射光取决于光源，比较均匀，随空间位置变化较小，所以入射光占据频率域的低频部分，对应图像背景。而反射光则取决于物体的性质，即景物的亮度特征主要取决于反射光。由于物体性质和结构特点不同(迎光，背光，轮廓……)，反射光的强弱也很不相同，随空间位置变化较为剧烈，所以反射光占据频率域的高频部分，对应图像细节[3]。对于照明不均的图像的处理，则要尽量削减入射光分量的影响，即压制图像的低频分量，同时增强物体的反射光分量，即放大图像的高频分量。经过这样的处理，一幅照明不均的图像便能够在压制其动态范围的同时增强图像的对比度。同态滤波正是基于以上光分解原理进行的，它的一般处理过程如图2所示。
同态滤波实际上是频域范围内的滤波算法，在进行FFT变换前要用取对数的方法，把入射光分量和反射光分量分离：
z(x，y)=lnf(x，y)=lni(x，y)+lnr(x，y) (2)
因背景的大面积暗区干扰呈现的是连续低频分量，在分离出高低频分量后还需通过FFT变换变换到频域：
F[z(x，y)]=F[lni(x，y]+F[lnr(x，y)] 记为：
[z(u，v)]=[I(u，v)]+R(u，v) (3)
接下来还要对z(u，v)进行高通滤波处理，选择合适的高通滤波器将对同态滤波算法效果起到关键作用。针对图1图像的特征，采用高斯函数高通滤波器能较好地去除背景而保留数字。高斯函数的模型曲线如图3所示。
高斯函数曲线可以用模型：G(x)=
表示，n、σ分别为高斯函数的数学期望值和均方差[4]。在二维图像中，需要对高斯函数进行修正：记A=
，D(u，v)=(x-n)，D0(u，v)=σ，则用于高通滤波的高斯函数就可以表示为：
为图像经过FFT变换后点(u，v)到滤波器中心的距离，D0(u，v)为滤波器截止频率，可以根据要求设定该截止频率以便达到最佳滤波效果。同态滤波传递函数图如图4所示。
根据原始采集的液晶图像的特点，取参数A=0.1，D0(u，v)=10.7，可得到经过高通滤波后的结果S(u，v)=H(u，v)*Z(u，v)，如图5(a)所示。从图中可以明显地看出，数字和其他亮度急速变化区得到了增强，然而同时也失去了大部分原始图像所呈现的背景色调。这是由于高通滤波器偏离了直流项，从而把图像的平均值降低到了零。针对这个问题，本文提出了修正的高频增强滤波[5]，经过修正后的高通滤波函数为：Hhp(u，v)=a+bH(u，v)，与式(3)相乘可得：
从上式可知，用改进过的高通滤波器滤波后，除保留了直流分量项aI(u，v)外，同时还对高频项进行了增强：bR(u，v)H(u，v)，从而使数字边缘的轮廓更加清晰，只要a与b相比较小，低频增强的影响就弱于高频增强的影响。改进后的滤波效果如图5(a)所示。
经过同态滤波后的图象再取其IFFT变换，可得到空域的输出为：
s(x，y)=F-1[S(u，v)]=i′(x，y)+r′(x，y) (5)
因为最初是用取对数将入射光和反射光分量分开，所以最后还要对s(x，y)进行反对数运算，才能得到正确的结果：
g(x，y)=e[s(x，y)]=ei′(x，y)er′(x，y)=i0(x，y)+r0(x，y) (6)
2 均值滤波
同态滤波后可以把由于光照不均而引入的大面积缓慢背景干扰基本滤除掉，使数字的边界轮廓增强，但这也会保留下背景中低频向高频渐变的边界，这是由于摄像时光圈曝光出现在液晶屏平面上的反射光所致。同时，耳温计的图标也会保留下来。采用空域均值滤波的方法可以去除大部分呈散状分布的噪声。均值滤波可以表达为：k(x，y)=
g(x，y)，其中g(x，y)∈S，S是所取邻域中的邻域像素的坐标，M是邻域中包含的邻域像素的个数。邻域大小的选择决定了滤波的效果，过大会加剧图像的模糊程度，过小则不能最大程度地滤除噪声的干扰。针对图5高通滤波后的缺点，为了去除剩余的背景噪声，同时还要把左上角的图标模糊化，采用9×9的邻域作为滤波模板，均值滤波后的结果如图6所示。显然，均值滤波后图像变得柔和多了，背景残留的噪声也被进一步滤除掉了。
3 基于Otsu理论的二值化
图像的大面积干扰已经基本去除，为使背景和目标有效数字进行分离，需要选择合适的分割方法。阈值分割方法是有效的分割方法，而其中运用较广泛的Otsu方法（大律方法）是经典的非参数、无监督自适应阈值选取方法。它利用图像中的灰度直方图，以目标与背景之间的方差最大来动态地确定图像分割门限值，它不需要其他先验知识，因而应用范围很广。该方法的基本思想如下：
设一维离散概率密度的归一化直方图为：
式中，n为图像的像素总数，nq是灰度级为rq的像素数目，L是图像的灰度等级。
现随机选定一个灰度阈值k，它把图像灰度级分成两类：C0为一组灰度级为[0，1，…，k-1]的像素，C1为另一组灰度级为[k，k+1，…，L-1]的像素。类间方差定义为：
之后搜索遍历所有的灰度等级，当符合最大化类间方差准则：
时，对应的K*即为所要求的阈值。利用该方法二值化后的图像效果如图7所示。
4 膨胀与识别
从人眼视觉成像的角度来讲，图7的二值化图像已经能清晰地辨认出液晶所显示的数字。但为了方便后继过程中使用交点法扫描线进行识别，需要把八段数码显示的笔画横竖线恢复并连接起来。显然，数字“3”和“6”的底部横线不清晰且断层较大，采用形态学中膨胀的运算能使数字显得更饱满。形态学图像处理中的膨胀运算为：A被B膨胀，记为：
，A被B膨胀使所有结构元素B在原点位置集合，其中映射并平移后的B至少与A的某些部分重叠，膨胀的过程类似于空间卷积。结构元素B的选择至为关键，需要针对膨胀的部分自定义合适的模板，在此自定义B为：
图7图像经过反色膨胀后的结果如图9所示。图中标准的八段码数字已经能从背景中分割出来，但在数字右顶部的干扰由于和数字的灰度等级接近，在一系列的滤波、二值化过程后还是保留了下来，需要进一步去除才能识别数字。分析数据和背景的结构后，在此采用一种水平扫描查找跳跃的算法进行滤除。算法的流程图如图8所示。
从图9可知，水平方向数字区域顶部发生0、1之间跳跃的次数是6，而背景的点干扰在水平方向最多为4，由此可分割出数字区域和点干扰区域。最终的清晰二值图如图10所示。
本文针对液晶显示数字提出了一种基于图像处理方法进行分割识别的方法，该算法采用了同态滤波去除因光照不均而引起的大面积背景干扰，并对高斯函数高通滤波器进行了改进，在增强高频的同时保留了部分背景的低频分量，减少了滤波后图像失真。用模板改进同态处理使数字笔画更加饱和均匀，结合图像的特点使用基于水平扫描的像素值跳跃的方法去除背景点干扰的方法效果明显。采集了30幅液晶屏显示的数字图像，在实验室研制的仪表图像自动识别平台上进行了实验。在静态单幅图识别中，识别率达到96.7%，与参考文献[6]中的脊骨法和直接域值分割法的效果进行分析比较(如表1所示)，结果表明该方法针对液晶显示数字识别是一种有效的自动判读方法。
参考文献
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[4] 肖斌，王晅，毕秀丽，等.一种基于高斯函数的直方图规定化算法[J].铁道学报，2006，28(4)：119-122.
[5] GONZALEZ R C.数字图像处理MATLAB版[M].阮秋琦，译北京：电子工业出版社，2005.
[6] 苑玮琦，张昱.纸币号码识别中分割方法的研究[J].计算机测量与控制，2005，13(8)：827-829.