CN106228159A - 一种基于图像识别的计量表抄表装置及其方法 - Google Patents

Abstract

一种基于图像识别的计量表抄表装置及其方法，包括：图像采集单元(100)、采集读数图像；数据处理单元(200)、数据存储单元(400)、图像识别单元(300)和数字显示单元(500)。本发明还提供了对应的方法。实施本发明的基于图像识别的计量表抄表装置及其方法通过梯度图像的平滑后水平、垂直投影曲线，查找波峰，波谷的方法能够稳定地确定字符图像的上下，左右边界；通过统计连通区域特征的直方图分布，利用高斯分布特性，有效地去除了干扰块，避免字符的部分区域被欠分割或过分割；通过判别的半字符，全字符分别使用不同的模型进行识别，提高了半字符识别准确率。

Description

一种基于图像识别的计量表抄表装置及其方法

技术领域

本发明涉及抄表领域，尤其是一种基于图像识别的计量表抄表装置及其方法。

背景技术

随着物联网技术的发展与成熟，使得跨产业，跨领域技术和业务融合成为现实。智能仪表发展迅速，具有远程自动抄表功能的智能电子表正逐步进入千家万户。基于拍照的抄表系统具有平时不工作，安装方便，使用寿命长，抗干扰能力强等优势，必将成为今后远传抄表系统的发展方向。

中国发明专利CN200410066507，专利名称为：一种远程无线抄表方法，其利用拍照装置拍摄电度表上的度数信息，以获得表示度数信息的原始图像。将该原始图像转化为相应的灰度图像和二值图像；预处理部分对二值图像进行图像去噪、倾斜校正、去除杂散像素以及滤波处理。然后进行字符分割，获得单个图像，对单个图像进行特征提取，采用欧几里得的方法识别字符信息，最终获得度数信息。

中国发明专利CN201420159056，专利名称为：一种基于公众服务平台移动终端的燃气抄表系统，其使用公众服务平台终端与缴费机构相连的服务器实现抄表功能。其中读数识别模块对图像信息中的数字所在区域进行定位，然后对显示数据进行单个数字分割处理，再对分割出的单个数字进行识别，最后通过数据人工确认及修正模块对单个数字进行确认或错误更正。

专利CN200410066507的预处理部分对二值图像进行去噪，倾斜校正，去除杂散点滤波后进行字符分割，这种处理方法对于由于气表表具不干净，或拍照头不干净，光线干扰等原因造成的不完全清晰的图像不能够满足分割要求。图像中除了杂散点，还有各类干扰块影响字符分割效果。欧几里得距离识别算法虽然利用了图像的特征，识别算法简单，但是通过特征向量间的距离判别特征向量类别标签，没有基于统计先验知识。

专利CN201420159056对图像信息中的数字所在区域进行定位，然后对显示数据进行单个数字分割处理，再对分割出的单个数字进行识别，最后通过数据人工确认及修正模块对单个数字进行确认或错误更正。由于滚轮的机械转动，读数的进位机制，半字符显现时而会出现，该专利没有能满足半字符的识别需求。

发明内容

鉴于上述状况，有必要提供一种稳定可靠、识别准确率高且可识别半字符的基于图像识别的计量表抄表装置及其方法。

为解决上述技术问题，提供一种基于图像识别的计量表抄表装置，包括：

图像采集单元，用于对计量表滚轮数字进行拍照，采集得到读数图像扫描数据；

数据处理单元，用于对读数图像扫描数据进行处理得到读数数字图像；

数据存储单元，用于预先存储计量表数字模型；

图像识别单元，用于将读数数字图像与预先存储的计量表数字模型进行对比，得到识别数据；

数字显示单元；用于显示经对比后的得到的识别数据；

所述图像采集单元通过拍照采集计量表的滚轮数字后得到读数图像扫描数据，采集的扫描数据经数据处理单元进行处理后将处理数据经图像识别单元与数据存储单元的计量表数字模型进行对比后，得到识别数据，最后通过数字显示单元将识别数据显示出来。

在本发明上述基于图像识别的计量表抄表装置中，所述数据存储单元(400)包括完整字符数字模型和半字符数字模型。

在本发明上述基于图像识别的计量表抄表装置中，所述图像识别单元(300)包括：

预处理模块，用于对读数数字图像进行去噪和对比度提升处理；

字符域感兴趣区域检测模块，用于确定字符域感兴趣区域；

图像二值化模块，用于将所述字符域感兴趣区域的灰度图像进行二值化处理；

干扰去除模块，用于去除二值化后字符域感兴趣区域图像中的干扰点和干扰块；

字符分割模块，用于从优化后的字符域感兴趣区域二值化图像分割出若干个字符区域；

字符图像归一化模块，用于将每个字符区域统一归一化为指定大小的图像；

字符识别模块，用于将单个字符区域内容与数据存储单元(400)中存储的计量表数字模型进行对比识别。

在本发明上述基于图像识别的计量表抄表方法中，一种基于图像识别的计量表抄表方法，包括如下步骤：

S1、对计量表滚轮数字进行拍照，得到读数数字图像；

S2、对读数数字图像进行去噪和对比度提升处理；

S3、确定字符域感兴趣区域；

S4、将所述字符域感兴趣区域灰度图像进行二值化，并将其分为前景部分和背景部分；

S5、对字符域二值化图像执行多次干扰去除算法，去除二值化图像中的干扰点和干扰块得到优化图像；

S6、将优化图像进行列分割得到若干个字符区域，并判断每个字符区域中待识别字符并确定其在字符域图像的位置；

S7、将每个待识别字符区域图像统一归一化为指定大小的图像；

S8、再将每个待识别字符区域图像，与数据存储单元中存储的计量表数字模型进行对比识别，得到对应的识别数据；

S9、最后将识别数据通过数字显示单元显出出来。

在本发明上述基于图像识别的计量表抄表方法中，所述步骤S2中对读数数字图像进行去噪，采用高斯滤波算法，其具体公式为：

g(i,j)＝f(i,j)*h(u,v)

其中f(i,j)为原始灰度图像，g(i,j)为滤波后图像，i,j分别是图像的纵向，横向坐标，h(u,v)是高斯核，如下式所示：

$h(u,v)=1/2{\mathrm{\π\σ}}^2\·e^{-\frac{u^2+v^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}}$

其中σ是标准方差；所述步骤S2中对读数图像进行提升对比度处理方法为采用直方图均衡化方法。

在本发明上述基于图像识别的计量表抄表方法中，所述步骤S3中包括如下步骤：

S31、获取S2处理后图像的垂直梯度图像，依次扫描图像的每一行，统计每一行前景像素点的个数，获取垂直梯度图像的水平投影，并对其平滑处理，通过平滑后水平投影图像确定图像的上边界和下边界；

S32、获取S2处理后图像的水平梯度图像，依次扫描图像的每一例，统计每一例的前景像素点个数，获取水平梯度图像的垂直投影，并对其平滑处理，通过平滑后的垂直投影图像确定图像的左边界和右边界。

在本发明上述基于图像识别的计量表抄表方法中，所述步骤S4中根据图像的前景部分和背景部分特征确定阈值，将字符域感兴趣区域灰度图像二值化，前景部分设置为白色，背景部分设置为黑色。

在本发明上述基于图像识别的计量表抄表方法中，确定前景部分和背景部分阈值的方法为大津法或自适应阈值方法。

在本发明上述基于图像识别的计量表抄表方法中，所述步骤S5中干扰块去除步骤S52具体包括如下步骤：

S521、利用连通域分析法获取二值化图像的所有连通区域并标记；

S522、计算各个连通域的面积和高度；

S523、统计所有连通域面积和高度的直方图；

S524、通过直方图分布确定均值和方差；

S525、利用直方图计算的均值和方差确定有效范围的边界阈值；

S526、有效范围之外的面积高度对应的连通域为干扰块。

在本发明上述基于图像识别的计量表抄表方法中，所述步骤S6统计字符域图像的每列前景像素点个数，得到垂直投影图像，对垂直投影图像进行列分割，确定滚轮数字单个字符所在的区域位置。

在本发明上述基于图像识别的计量表抄表方法中，所述步骤S8包括如下步骤：

S81、判断待识别字符区域为半字符或完整字符；

S82、如果是半字符，将待识别的半字符与数据库中半字符数字模型进行对比，得到识别数据；

S83、如果是完整字符，将待识别完整字符与数据库中完整字符数字模型进行对比，得到识别数字。

本发明基于图像识别的计量表抄表装置及其方法的有益效果是：

1、通过梯度图像的平滑后水平，垂直投影曲线，查找波峰，波谷的方法能够稳定地确定字符图像的上下，左右边界，解决了字符域感兴趣区域图像切分准确度及稳定性问题。

2、统计连通区域特征的直方图分布，利用高斯分布特性，有效地去除了干扰块，避免字符部分区域被欠分割或过分割，解决了字符图像二值化后出现的干扰点，块问题，提高了分割准确度，为后续识别模型提供更可靠的输入字符。

3、判别的半字符，全字符分别使用不同的模型进行识别，提高了半字符识别准确率，针对完整，半字符情形，使用不同的识别模型，有效提高了半字符识别准确率。

附图说明

图1是本发明基于图像识别的计量表抄表装置中结构方框图；

图2是本发明基于图像识别的计量表抄表装置中图像识别单元结构方法图；

图3是本发明基于图像识别的计量表抄表方法流程结构图；

图4是本发明基于图像识别的计量表抄表方法步骤3中字符域感兴趣区域检测流程图；

图5是本发明基于图像识别的计量表抄表方法步骤3中字符域上下边界检测流程图；

图6是本发明基于图像识别的计量表抄表方法步骤3中字符域左右边界检测流程图；

图7是本发明基于图像识别的计量表抄表方法步骤5中二值化字符图像干扰去除流程图；

图8是本发明基于图像识别的计量表抄表其方法步骤5中二值化字符图像干扰块去除流程图；

图9是本发明基于图像识别的计量表抄表方法步骤6中单个字符检测流程图；

图10是本发明基于图像识别的计量表抄表方法中步骤8中半字符识别流程图；

图11是本发明基于图像识别的计量表抄表方法中字符域感兴趣区域二值化图像的水平梯度图像中检测上下边界示意图；

图12是本发明基于图像识别的计量表抄表方法中字符域感兴趣区域二值化图像的垂直梯度图像中检测左右边界示意图；

图13是本发明基于图像识别的计量表抄表方法中字符域感兴趣区域二值化图像中干扰块去除使用的高斯分布曲线特性示意图。

具体实施方式

下面将结合附图及实施例对本发明的基于图像识别的计量表抄表装置及其方法作进一步的详细说明。

实施例一

本发明实施例的一种基于图像识别的计量表抄表装置，如图1所示，包括图像采集单元100，图像采集单元通过摄像头装置对计量表的滚轮数字进行拍照，拍照得到的读数图像扫描数据通过数据传输至数据处理单元200处，数据处理单元200对读数图像扫描数据进行处理后得到读数数字图像；数据存储单元400，用于预先存储计量表的计量表数字模型；图像识别单元300，用于对读数数字图像进行一系列识别处理，通过将处理后的读数数字图像与预先存储计量表数字模型进行对比，得到识别数据；数字显示单元500；用于显示经对比后得到的识别数据；本发明基于图像识别的计量表抄表方法具体过程为：通过图像采集单元100拍照采集计量表的滚轮数字后得到读数图像扫描数据，采集的读数图像扫描数据经数据处理单元200进行处理后将读数数字图像经图像识别单元300处理后与数据存储单元400的计量表数字模型进行对比，得到识别数据，最后通过数字显示单元500将识别数据显示在显示屏上。

本发明基于图像识别的计量表抄表装置中，数据存储单元400包括完整字符数字模型和半字符数字模型，完整字符数字模型存储计量表滚轮数字的完整数字，半字符数字模型存储计量表滚轮数字的半字符数字，通过半字符数字模型对比数据，有效提高了半字符识别准确率。

如图2所示，图像识别单元300具体包括预处理模块310，字符域感兴趣区域检测模块320、图像二值化模块330、干扰去除模块340、字符分割模块350、字符图像归一化模块360和字符识别模块370。本发明预处理模块310用于对读数图像进行去噪和提升对比度处理；如图5所示，字符感兴趣区域检测模块320具体为检测预处理后图像中字符图像的上、下、左、右边界来确定字符域感兴趣区域，上、下边界检测首先获取预处理后图像的垂直梯度图像，并依次扫描垂直梯度图像的每一行，统计每一行前景点像素的个数，获取垂直梯度图像的水平投影，并对其平滑处理。由于垂直梯度图像中上、下边界的边缘处投影值最大，从水平投影中寻找对应的两个极大波峰值点，这两个波峰值点对应的行坐标分别是字符感兴趣区域的上边界和下边界，如图11所示，第一个极大波峰值位置为上边界top，第二个极大波峰值位置为下边界down。

当上、下边界极大波峰值确定后，如图6所示，获取预处理后图像的水平梯度图像，并依次扫描水平梯度图像的每列，统计每列的前景像素点的个数，获取水平梯度图像的垂直投影，并对其平滑处理。由于垂直投影图像左边平坦区域梯度非常小，对应垂直投影的波谷部分，在垂直投影图像左边查找波谷区域后的波峰位置，即为字符区域的左边界；垂直投影图像右边全部为字符，因此右边界即为垂直投影图像的最右侧边缘位置，如图12所示，波谷区域后的第一个波峰为字符区域的左边界位置。

图像二值化模块330用于将所述字符域感兴趣区域灰度图像进行二值化处理，将图像分为前景部分和背景部分，计量表滚轮数字为黑底白字，将前景部分设置为白色，背景部分设置为黑色。

干扰去除模块340用于去除二值化图像中的干扰点和干扰块。如果8所示，具体为，通过对二值化图像进行连通区域分析，再计算出连通区域的面积和高度，再分别获得连通区域的面积和高度的直方图，利用高斯分布特性去除干扰块，如图13所示的高斯分布曲线中，均值位于中间，数据分布在两侧的概率很小，大部分数据位于[c-1.5×sig,c+1.5×sig]，所以区间外的面积，高度对应的连通域即为干扰区域。上述中的连通区域特征的直方图分布，利用高斯分布特性，有效地去除了干扰块，避免字符的部分区域被欠分割或过分割，解决了字符图像二值化后，干扰点，块的去除，提高了分割准确度，为后续识别模型提供更可靠的输入字符。

字符分割模块350用于分割字符区域，本发明中字符分割模块350利用投影的方法，图像进行列投影，从左到右依次分割出单个字符并确定其区域位置，同时利用连通区域分析的方法判定出是否有半字符，如果有半字符，计算出两个半字符的高度，使用最大高度对应的半字符为待识别半字符。本发明中判别的半字符，全字符分别使用不同的模型进行识别，提高了半字符识别准确率，针对完整，半字符情形，使用不同的识别模型，有效提高了半字符识别准确率

字符图像归一化模块360用于将单独字符区域统一归一化为指定大小的图像；字符识别模块370用于将单个字符区域内容(即对比数据)与数据存储单元400中存储的计量表数字模型进行对比识别。

实施例二

本发明一种基于图像识别的计量表抄表方法，如图3所示，包括如下步骤：

S1、通过摄像头对计量表滚轮数字进行拍照，得到读数图像，执行步骤S2；

S2、对读数图像进行去噪和提升对比度处理；

S3、确定字符域感兴趣区域；

S4、将所述字符域感兴趣区域进行灰度图像二值化处理后得到字符图像，并将其分为前景部分和背景部分，前景部分设置为白色，背景部分设置为黑色；

S5、对字符图像执行多次干扰去除算法，去除二值化图像中的干扰点和干扰块得到优化图像；

S6、将优化图像进行分割得到若干字符区域，并判断字符区域待识别的单个字符并确定其位置；

S7、将待识别字符区域图像统一归一化为指定大小的图像；

S8、再将单个待识别字符区域图像与数据存储单元中存储的计量表数字模型进行对比识别，得到对应的识别数据；

S9、最后将识别数据通过数字显示单元显出出来。

本发明基于图像识别的计量表抄表方法中，所述步骤S2中对读数图像进行去噪算法可采用高斯滤波算法，其具体公式为：

g(i,j)＝f(i,j)*h(u,v)

其中f(i,j)为原始灰度图像，g(i,j)为滤波后图像，i,j分别是图像的纵向，横向坐标，h(u,v)是高斯核，如下式所示：

$h(u,v)=1/2{\mathrm{\π\σ}}^2\·e^{-\frac{u^2+v^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}}$

其中σ是标准方差；具体步骤中，高斯核为5×5模板，并对灰度图像进行滤波处理，然后基于直方图均衡化的方法对读数图像进行图像增强效果处理。

本发明基于图像识别的计量表抄表方法中，如图4至图6所示，步骤S3中确定字符感兴趣区域具体包括如下步骤：

S31、获取预处理后图像的垂直梯度图像，依次扫描图像的每一行，统计每一行前景像素点的个数，获取垂直梯度图像的水平投影，并对其平滑处理，在水平投影图像中确定字符域的上边界和下边界。水平投影图像的上下边界边缘处投影值最大，从水平投影中寻找对应的两个极大波峰点，这两个波峰对应的行坐标分别是字符感兴趣区域的上边界和下边界。(如图5所示)

S32、获取预处理后图像的水平梯度图像，依次扫描图像的每一例，统计每一例的前景像素点个数，获取水平梯度图像的垂直投影，并对其平滑处理，在垂直投影图像中确定字符域的左边界和右边界。垂直投影图像的左边平坦区域梯度非常小，对应垂直投影的波谷部分，在垂直投影图像的左边查找波谷区域后的波峰位置，即为字符区域的左边界；由于拍照后的读数图像的右边全部为字符，所以右边界即为水平梯度图像的最右侧边缘。(如图6所示)

通过步骤S31和S32即可确定字符域的上边界、下边界、左边界和右边界，通过边界确定字符感兴趣区域矩形框。

步骤S4中根据图像的前景部分和背景部分特征确定阈值，将图像分为前景部分和背景部分，计量表读数为黑底白字，将前景部分设置为白色，背景部分设置为黑色；确定前景部分和背景部分阈值的方法可以为大津法或自适应阈值方法。

步骤S5中去除二值化处理后图像中的干扰点和干扰块得到优化图像的具体步骤包括如下步骤，如图7所示：

S51、利用邻域分析法去除二值化图像的干扰点，干扰点一般为图像中相对孤立的前景像素区域，扫描前景像素及其八邻域，如果该前景像素的八邻域图像块的前景像素过少，则该像素点置为背景像素点。

S52、利用连通区域分析法去除二值化图像的干扰块，基于步骤S51的结果后利用连通区域分析，将前景部分的前景像素点标记为多个连通区域，并计算每个连通区域的面积和高度，分别统计面积和高度直方图，由于字符区域具有相似范围的面积和高度，通过面积和高度直方图面分布，去除位于直方图分布曲线两侧的异类点。异类点可确定为[c-1.5·sig,c+1.5·sig]范围之外或依据统计经验值确定参数，这些异类点对应的块即为干扰块。(如图8所示)

步骤S6中包括如下步骤：

S61、依次扫描优化后图像的列，获取优化图像的垂直投影，识别其中的字符区域。

S62、判断字符区域中的识别字符。在垂直投影图中从左至右依次查找垂直投影中的两个波峰，两个波峰对应的位置确定为单个字符的左右边界，依次从左向右查找波峰，直到所有单个字符被分离出来，即确定了所有字符区域的识别字符在字符域的位置。(如图9所示)

本发明基于图像识别的计量表抄表方法中，步骤S8中将单个待识别字符，与数据存储单元中存储的计量表数字数据进行对比识别，得到对应的识别数据，如图10所示，具体包括如下下步骤：

S81、判别待识别字符是否含有半字符

S82、如果是半字符，将半字符输入至半字符数字模型进行对比，得到识别数字；

S83、如果是完整字符，将完整字符输入到完整数字模型进行对比，得到识别数字。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (11)

1.一种基于图像识别的计量表抄表装置，其特征在于，包括：

图像采集单元(100)，用于对计量表滚轮数字进行拍照，采集得到读数图像扫描数据；

数据处理单元(200)，用于对读数图像扫描数据进行处理得到读数数字图像；

数据存储单元(400)，用于预先存储计量表数字模型；

图像识别单元(300)，用于将读数数字图像与预先存储的计量表数字模型进行对比，得到识别数据；

数字显示单元(500)；用于显示经对比后的得到的识别数据；

所述图像采集单元(100)通过拍照采集计量表的滚轮数字后得到读数图像扫描数据，采集的扫描数据经数据处理单元(200)进行处理后将处理数据经图像识别单元(300)与数据存储单元(400)的计量表数字模型进行对比后，得到识别数据，最后通过数字显示单元(500)将识别数据显示出来。

2.如权利要求1所述的基于图像识别的计量表抄表装置，其特征在于，所述数据存储单元(400)包括完整字符数字模型和半字符数字模型。

3.如权利要求1所述的基于图像识别的计量表抄表装置，其特征在于，所述图像识别单元(300)包括：

预处理模块(310)，用于对读数数字图像进行去噪和对比度提升处理；

字符域感兴趣区域检测模块(320)，用于确定字符域感兴趣区域；

图像二值化模块(330)，用于将所述字符域感兴趣区域的灰度图像进行二值化处理；

干扰去除模块(340)，用于去除二值化后字符域感兴趣区域图像中的干扰点和干扰块；

字符分割模块(350)，用于从优化后的字符域感兴趣区域二值化图像分割出若干个字符区域；

字符图像归一化模块(360)，用于将每个字符区域统一归一化为指定大小的图像；

字符识别模块(370)，用于将单个字符区域内容与数据存储单元(400)中存储的计量表数字模型进行对比识别。

4.一种基于图像识别的计量表抄表方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、对计量表滚轮数字进行拍照，得到读数数字图像；

S2、对读数数字图像进行去噪和对比度提升处理；

S3、确定字符域感兴趣区域；

S4、将所述字符域感兴趣区域灰度图像进行二值化，并将其分为前景部分和背景部分；

S5、对字符域二值化图像执行多次干扰去除算法，去除二值化图像中的干扰点和干扰块得到优化图像；

S6、将优化图像进行列分割得到若干个字符区域，并判断每个字符区域中待识别字符并确定其在字符域图像的位置；

S7、将每个待识别字符区域图像统一归一化为指定大小的图像；

S8、再将每个待识别字符区域图像，与数据存储单元中存储的计量表数字模型进行对比识别，得到对应的识别数据；

S9、最后将识别数据通过数字显示单元显出出来。

5.如权利要求4所述的基于图像识别的计量表抄表方法，其特征在于：所述步骤S2中对读数数字图像进行去噪，采用高斯滤波算法，其具体公式为：

g(i,j)＝f(i,j)*h(u,v)

其中f(i,j)为原始灰度图像，g(i,j)为滤波后图像，i,j分别是图像的纵向， 横向坐标，h(u,v)是高斯核，如下式所示：

其中σ是标准方差；所述步骤S2中对读数数字图像进行提升对比度处理方法为采用直方图均衡化方法。

6.如权利要求4所述的基于图像识别的计量表抄表方法，其特征在于：所述步骤S3中包括如下步骤：

S31、获取S2处理后图像的垂直梯度图像，依次扫描图像的每一行，统计每一行前景像素点的个数，获取垂直梯度图像的水平投影，并对其平滑处理，通过平滑后水平投影图像确定图像的上边界和下边界；

S32、获取S2处理后图像的水平梯度图像，依次扫描图像的每一例，统计每一例的前景像素点个数，获取水平梯度图像的垂直投影，并对其平滑处理，通过平滑后的垂直投影图像确定图像的左边界和右边界。

7.如权利要求6所述的基于图像识别的计量表抄表方法，其特征在于：所述步骤S4中根据图像的前景部分和背景部分特征确定阈值，将字符域感兴趣区域灰度图像二值化，前景部分设置为白色，背景部分设置为黑色。

8.如权利要求7所示的基于图像识别的计量表抄表方法，其特征在于：确定前景部分和背景部分阈值的方法为大津法或自适应阈值方法。

9.如权利要求8所示的基于图像识别的计量表抄表方法，其特征在于：所述步骤S5中干扰块去除步骤S52具体包括如下步骤：

S521、利用连通域分析法获取二值化图像的所有连通区域并标记；

S522、计算各个连通域的面积和高度；

S523、统计所有连通域面积和高度的直方图；

S524、通过直方图分布确定均值和方差；

S525、利用直方图计算的均值和方差确定有效范围的边界阈值；

S526、有效范围之外的面积高度对应的连通域为干扰块。

10.如权利要求9所示的基于图像识别的计量表抄表方法，其特征在于：所述步骤S6统计字符域图像的每列前景像素点个数，得到垂直投影图像，对垂直投影图像进行列分割，确定滚轮数字单个字符所在的区域位置。

11.如权利要求10所示的基于图像识别的计量表抄表方法，其特征在于：所述步骤S8包括如下步骤：

S81、判断待识别字符区域为半字符或完整字符；

S82、如果是半字符，将待识别的半字符与数据库中半字符数字模型进行对比，得到识别数据；

S83、如果是完整字符，将待识别完整字符与数据库中完整字符数字模型进行对比，得到识别数字。