CN103020627B - 一种特种车辆仪表指针的提取方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种特种车辆仪表指针的提取方法，其特征在于，该方法采用检测和验证的综合算法来精确提取所述仪表指针，其中检测算法包括Hough变换法、基于极坐标灰度投影法和基于指针边缘点的最小二乘法。本发明将三种指针提取的方法综合，保留各自的优点，克服各种方法针对特种车辆仪表指针的缺点，使得指针的自动提取针对不同品质的特种车辆仪表图像都非常的准确；本发明能应用于大量不同类型的特种车辆仪表的指针提取。

Description

一种特种车辆仪表指针的提取方法

技术领域

本发明属于视频图像处理和识别技术领域，特别是特种车辆（如装甲车）仪表的视频图像，对特种车辆指针式仪表的指针进行自动提取。

背景技术

特种车辆指的是外廓尺寸、重量等方面超过设计车辆限界的及特殊用途的车辆，除了装甲车外，还可以是运钞车、救护车、消防车、警车、工程救险车、军事监理车等。特种车辆仪表是特种车辆量上重要的仪器装备。指针式仪表符合人快速读取的习惯，并且结构简单、使用方便、性能稳定。在特种车辆上，仍然有大量的指针式仪表的使用。为了对这些仪表进行识别和校准，需要准确的提取仪表的指针。

基于图像处理技术的指针式仪表的指针提取主要采用Hough变换的直线检测方法，并且主要是针对工业仪表的指针进行提取。如文献1（常发亮，许有才，乔谊正，无人值守表针实时视觉自动识别与分析方法，电子测量与仪器学报，2006.4，20(2)：35-38.）讲述了基于计算机视觉的实时表针方位自动检测方法及其在变配电无人值守中表针指示数据自动读取中的应用，主要利用迭代二值化和Hough变换来求得指针的角度和读数。

现有技术中主要针对工业仪表的指针提取，没有关于特种车辆仪表指针提取的讨论。很多工业仪表，比如说测电流电压的万用表指针非常细长，因此通过Hough变换很容易就可以得到指针直线。而特种车辆仪表的指针更宽，指针长度比一般的工业仪表指针短，这给特种仪表的指针精确提取带来了很大的困难。现有技术中指针的提取一般是基于一种方法，本发明提出了一种基于检测和验证相结合的方法来进行指针提取算法的方案。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术中的不足，采用一种基于检测和验证相结合的方法来进行指针提取算法来精确提取特种车辆仪表的指针。

本发明的技术方案是：

为了更好的获取特种车辆的仪表指针，本发明提出了基于检测和验证的综合算法使用来精确提取圆盘仪表的指针。其中检测和验证方法综合的算法包括有:Hough变换法，灰度图像的极坐标中心投影的方法,基于指针边缘点的最小二乘法，另外还包括了两种验证方案，以及一套执行的流程。

基于检测与验证的方法提取特种车辆仪表指针的算法中，本发明的执行流程如下：对于用Hough变换后，如果用Hough变换找到2条指针边缘直线，则指针的提取可信，指针提取结束。进行验证得到不可信结果的仪表图像，利用极坐标灰度投影法获取指针。而经过极坐标投影法获取的指针直线,利用它的首尾两端和Sobel边缘做垂线的交点进行验证，来证明极坐标所获取的直线段是否是指针的中心线。对于利用极坐标没有通过验证的仪表图像，本发明利用最小二乘法获取指针。

本方法分为5步，具体如下：

第1步，根据Hough变换法求得指针

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根据规则推算出指针的精确位置。

针对黑底特种车辆仪表图像，本发明先对图像进行预处理，其中包括反色处理和边缘提取两个步骤。然后本发明通过Hough变换找到可能的指针边缘线段。当找到了很多可能的指针边缘线段后，首先根据规则1-3来判断是否为指针的边缘线段，其中需要参数：（1）指针固定点的位置，（2）仪表圆盘中心和半径的大小；再根据规则4来判断指针边缘线段是否为两条。

●规则1：指针的边缘线是仪表圆盘内最长直线线段；

●规则2：指针的边缘线离指针固定点的距离非常的小，对于特种车辆仪表来说，可以设置一般小于0.1R,其中R是仪表圆盘的半径；

●规则3：指针的边缘线段在被仪表圆盘的圆边缘包围；

●规则4：指针的边缘线有两条，且在指针固定点的两侧。

对于能提取两条指针边缘线的情况，取这两条边缘线的中心线，就得到了指针的非常精确的位置。如果图像不够清晰，或者指针周围有文字干扰，或者有阴影干扰，往往只能准确获取一条指针边缘线，甚至不能正确获取指针边缘线，这样就不能精确获取指针。

第2步，对Hough变换法求指针进行验证

特种车辆仪表指针比较宽，并且比较短，所以Hough变换往往找不到2条边缘直线，而只能找到1条甚至0条边缘直线。对于有2条边缘指针直线的指针提取结果，本发明认为通过了验证，认为指针提取的结果取两条边缘线的中心线是非常可信的。对于只有1条边缘直线的指针提取结果，甚至0条边缘直线的指针提取结果，本发明认为是不可信的，其中1条指针边缘直线的存在有偏差情况（因为特种车辆仪表指针一般都比较宽）；0条指针边缘直线的表示没有找到的指针。对于不可信的结果用极坐标中心灰度投影的方法进行进一步的指针提取。

第3步，基于极坐标灰度投影的方法求指针

这种方法直接在灰度图像上寻找指针的位置。根据仪表圆环内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。极坐标起点坐标往往选择在指针固定点。

基于极坐标灰度投影的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，另外基于极坐标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的位置，可能是远处尖端边缘线的位置；因此当指针远处尖端有一定宽度的时候，往往会有一些微小的误差。第4步，对极坐标灰度投影的方法求指针进行验证

对于带有细长指针的工业仪表来说，极坐标投影得到的直线往往就是指针直线的中心，结果会比较准确。但是特种车辆仪表指针比较宽，并且比较短，所以极坐标投影虽然能找到指针区域，但是可能不是指针的中心位置。

验证时，本发明先用Sobel算子对仪表图像进行边缘提取。然后针对极坐标投影所获取的指针直线线段，分别在其1/6处和5/6处做垂线，也就是在指针直线段的首尾两端附近做垂线，找出垂线与Sobel算子所获得的边缘线的交点。比如说一端获得的两个交点为P1(x1，y1)，P2(x2，y2)，另外一端所获得的两个交点为P3(x3，y3)，P4(x3，y3)。设极坐标获得的指针直线为L，设Pi到L的距离为Di，i=1,2，3，4。如果有D1=D2且D3=D4，或者D1与D2相差不大，D3与D4相差不大（这里可以设置差别不大的阈值为小于0.03R,其中R是仪表圆盘的半径），则表示用极坐标投影所获取的直线首尾两端都在指针边缘的中心，因此所获取的指针角度极可能是指针的中心线，其结果是可信的，因此通过验证。否则不可信，然后进一步利用最小二乘法进行指针提取。

第5步，用最小二乘法求得指针

由于指针是由一系列单像素点构成，我们可以通过对指针边缘点进行拟合获取指针直线。我们首先利用极坐标投影获取的指针的大致区域位置，利用Sobel算子进行仪表图像的边缘检测。然后，针对指针区域的Sobel算子边缘点，利用最小二乘法进行直线拟合，所提取的直线就是指针的精确位置。

本发明具有如下优点：

(1)本发明通过检测与验证的方法，将多种指针提取的方法进行了有机的结合。

(2)针对质量比较好或者比较简单的仪表图像，本发明可能只用其中的Hough变换就能获取可信的指针直线，因此本发明针对这类的仪表图像，速度非常的快。

(3)本发明将三种指针提取的方法综合，保留各自的优点，克服各种方法针对特种车辆仪表指针的缺点，使得指针的自动提取针对不同品质的特种车辆仪表图像都非常的准确。

(4)本发明能解决特种车辆仪表指针所面临问题：比如说指针过宽，指针过短等。

(5)本发明能应用于大量不同类型的特种车辆仪表的指针提取。

附图说明

图1是本发明中基于检测与验证的特种车辆仪表指针提取算法的流程图；

图2是本发明中基于最小二乘法拟合得到指针直线。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施进行进一步的说明。

本发明的实施的总流程图如图1所示，通过摄像机获取仪表的指针图像，先用Hough变换求得直线，然后按规则获取指针，然后用双边缘进行验证。针对图像质量好的仪表图像或者简单的图像，用Hough变换可能会找到2条指针边缘直线，也就是说指针的提取非常准确，通过验证，指针提取的流程结束。对于图像质量不好，或者指针旁边有文字或者表盘污渍、或者表盘光斑等干扰的，Hough变换往往找不到2条边缘直线，而只找到1条甚至0条边缘直线。也就是没有通过验证，进入下一个算法环节。极坐标投影的方法作用在灰度图像上，根据投影的灰度值累加的最小值来获取指针。极坐标投影法对图像的质量鲁棒性比Hough变换要好的多，基本都可以找到指针的区域。但是，极坐标投影方法虽然能找到指针的大致位置，如果特种车辆仪表的指针宽度过大，可能会使得指针的位置不够精确。为了验证其所获得的指针是否是指针的中心，我们用极坐标投影法所获取的指针的垂线与Sobel算子所获得的指针边缘的交点的距离来验证，两边交点的距离差不多则属于验证通过，指针提取的流程结束，否则进入下一环节。对于用极坐标投影法得到的指针大致区域，本发明用最小二乘法去对指针大致区域的指针边缘点去建模，然后进行拟合获取指针直线。

在对特种车辆仪表图像进行指针提取的时候，我们需要对图像预处理，包括反色处理，以及提取仪表图像的Sobel边缘，还要根据Hough变换提取仪表的圆盘边缘。

在利用Hough变换做指针提取的时候，其基本思想是点-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=px+q（1）

其中p为斜率，q为截距。其对应的PQ坐标系的参数空间可以写成

q=-px+y（2）

如果(x₁,y₁),(x₂,y₂)在XY坐标系的空间中都在直线y=px+q上，也就是符合：

y₁=px₁+q,y₂=px₂+q（3）

那么在坐标系为PQ的参数空间中，会有：

q=-x₁p+y₁,q=-x₂p+y₂（4）

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。因此在XY坐标系的图像空间中共线的点对应于在PQ坐标系的参数空间中相交的点。根据这个对偶性，我们用Hough直线变换就是把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=px+q上的共线点的个数。在实施的时候，求取共线上点的个数最大就可以了。

在指针的边缘，如果用Hough变换找到了两条很长的白线。这两根白线的中心线就是本发明要寻找的指针。对于能提取两条指针边缘线的情况，取这两条边缘线的中心线，就得到了指针的非常精确的位置。如果图像不够清晰，或者指针周围有文字干扰，或者有光照阴影干扰，往往只能准确获取一条指针边缘线，甚至不能正确获取指针边缘线。按Hough变换只能获取一条指针边缘线，所得的角度与真实值会有偏差。

本发明在实施中心投影法提取指针时，是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。很多圆盘式工业仪表也用极坐标投影方法获取指针。但是特种车辆仪表与很多工业仪表不同，特种车辆仪表的指针固定点往往不在圆盘式仪表的中心。所以本发明中针对特种车辆仪表建立极坐标系的时候，不是取的仪表圆盘中心位置，而是要取的指针固定点的位置为极坐标中心建立坐标系。进行极坐标投影的时候，本发明中只对特种车辆仪表圆盘内的灰度像素进行投影。

本发明在实施最小二乘法提取指针的时候，首先利用极坐标投影所获取指针大致区域位置的结果。然后针对指针区域的Sobel算子所获得的所有边缘点，利用最小二乘法进行拟合，求出指针的精确位置。对于一系列指针边缘点(xi，yj)(i=1，2，...，n)，本发明假设其符合方程y=ax+b.那么本发明需要满足如下的条件：

$\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}^2=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{[y_i-(a{x}_i+b)]}^2---\left(5\right)$

其中xi和yj是像素点的水平和垂直坐标，δ是他们的差.a和b是直线的参数.为了获取a和b的值，本发明构建方程：

$F(a,b)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{[y_i-(a{x}_i+b)]}^2---\left(6\right)$

为了使得F(a，b)最小，本发明计算方程：

$\∂F/\∂a=\∂F/\∂b=0---\left(7\right)$

也就是和是方程F(a，b)的偏微分，等同于下面的方程：

$\left\{\begin{array}{c}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}[y_i-({\mathrm{ax}}_i+b)]x_i=0\\ \underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}[y_i-({\mathrm{ax}}_i+b)]=0\end{array}\right.---\left(8\right)$

在基于最小二乘法得到仪表指针的方法中，通过上述公式(5)(6)(7)(8)，获取指针直线的参数方程方程y=ax+b，从而获取指针角度，效果如图2所示。

本发明中综合了Hough变换法、极坐标中心投影、边缘点集合的最小二乘法等算法，另外还包括了两种验证方案，以及一套执行的流程，因此达到了更加精确提取指针的效果。

Claims (2)

1.一种特种车辆仪表指针的提取方法，其特征在于，该方法采用检测和验证的综合算法来精确提取所述仪表指针，其中检测算法包括Hough变换法、基于极坐标灰度投影法和基于指针边缘点的最小二乘法；

指针的提取方法包括以下具体步骤：

1)根据Hough变换法求得指针；

2)对步骤1)获得的指针进行验证，如果用Hough变换找到2条指针边缘直线，则指针的提取可信，指针提取结束；否则进行步骤3)；

3)基于极坐标灰度投影的方法求指针；

4)对步骤3)获得的指针进行验证，在指针直线段的首尾两端附近做垂线，找出该垂线与Sobel算子所获得的边缘线的交点，并验证极坐标投影所获取的直线段是否是指针的中心线；如果是则指针提取结束，否则进行步骤5)；

5)用最小二乘法求得指针；

所述步骤2)中的验证是：首先根据规则1-3来判断是否为指针的边缘线段，再根据规则4来判断指针边缘线段是否为两条；其中规则1：指针的边缘线是仪表圆盘内最长直线线段；规则2：指针的边缘线离指针固定点的距离非常小；规则3：指针的边缘线段在被仪表圆盘的圆边缘包围；规则4：指针的边缘线有两条，且在指针固定点的两侧；

所述步骤3)是根据仪表圆环内所有点的灰度值在极坐标(r,θ)的角度坐标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；其中，极坐标起点坐标选择在指针固定点；

所述步骤4)中验证所获取的直线段是否是指针的中心线的具体方法是：针对极坐标投影所获取的指针直线线段，分别在其1/6处和5/6处做垂线，找出所述垂线与Sobel算子所获得的边缘线的交点；设两个交点为P1(x1,y1),P2(x2,y2),另外一端所获得的两个交点为P3(x3,y3),P4(x3,y3)，并设极坐标获得的指针直线为L,设Pi到L的距离为Di,i＝1,2,3,4；如果有D1＝D2且D3＝D4,或者D1与D2相差小于0.03R，D3与D4相差小于0.03R，其中R是仪表圆盘的半径，则表示用极坐标投影所获取的直线首尾两端都在指针边缘的中心，因此所获取的指针角度极可能是指针的中心线，其结果是可信的；

所述步骤5)具体为先利用极坐标投影所获取指针大致区域位置的结果，再针对指针区域的Sobel算子所获得的所有边缘点，利用最小二乘法进行拟合，求出指针的精确位置。

2.根据权利要求1所述的提取方法，其特征在于，在进行步骤1)之前需要对图像预处理，包括反色处理、提取仪表图像的Sobel边缘以及用Hough变换提取仪表的圆盘边缘。