脈絡解析在分析儀器數據顯示定點的踐行
儀表刻度識別本文算法的總體框架如所示：用圖像重構技術清除圖像邊界及與邊界相連接的結構，即儀表盤邊框和指針，然后利用形態學算法來分割儀表盤的各個區域。最后用紋理分析方法識別出刻度區域。
用圖像重構技術清除儀表盤邊框和指針通過對方形指針式模擬表圖像的觀察分析，我們發現該類儀表的指針長度大多是從儀表的下邊框開始，指向圓弧讀數區域的刻度線上。因此可以用圖像重構技術清除圖像邊界及與邊界相連接的結構，即儀表盤邊框和指針。
重構是一種涉及到兩幅圖像和一個結構元素的形態學變換。一幅圖像，即標記是變換的開始點。另一幅圖像是掩模，用來約束變換過程。結構元素用于定義連接性。這里使用8連接。若g是掩模， f為標記，則從f重構g可以記為R g（f ），它由下面的迭代過程定義：1）將h 1初始化為標記圖像f；2）創建結構元素： B = ones（ 3）；3）重復h k+ 1 = （h k？ B ） g ，直至h k + 1 = h k，標記f必須是g的一個子集，即f g.
形態學重構的應用范圍很廣，每種應用都取決于標記和掩模圖像的選擇。這里我們將儀表原圖像用作掩模，且標記圖像f m定義為：f m（x， y） = f （x， y）若（ x， y）在f的邊界上0其他重構R f（f m）就只包含邊界和與邊界接觸的對象，即得到了只有儀表盤邊框和指針的圖像。然后從原圖中減去該圖像，就可得到包含表盤刻度區域和其它參數區域的圖像。
形態學區域分割由可見，圖像中只包括表盤刻度區域和其它參數區域，而且各個區域間距離分開較遠，刻度區域刻度線排列也很密集。可以利用形態學運算來把各個區域分割出來。形態學處理是指對圖像進行變換，以突出所需要的信息，其采用的方法是：以某一小的具有所需幾何形態的具有探針作用的結構元與分析對象進行集合運算，采用不同的運算將產生不同的分析結果，其中最基本的兩個變換是腐蝕和膨脹。
設為二維歐幾里德空間，圖像是歐氏空間的一個子集，結構元素B也是歐氏空間的一個子集， b是歐氏空間的一個點，定義兩個基本運算中z表示為被z平移后的結果。二值膨脹和腐蝕是最基本的形態學運算，它們互為對偶運算。腐蝕具有收縮圖像的作用，膨脹具有擴大圖像的作用。在定義膨脹和腐蝕運算的基礎上，可以定義數學形態學的另外兩個常用函數根據開運算和閉運算的特點，通常可以利用開運算刪除圖像中的小分支，利用閉運算填補圖像中的空穴。二者組合起來使用可以非常有效地去除噪聲。
本文利用3 3結構元素進行開閉運算清除部分噪聲后，再運用合適的結構元素進行膨脹運算，形成大的連通區域，然后標注出各個連通區域并畫出其面積直方圖，如所示。由可見，大的連通區域非常明顯。因為刻度區域是比較大的區域，因而可以將較大的幾個區域分割出來，最后將分割出的各個區域與（ b）進行邏輯與運算和水平垂直投影定位，得到各區域的實際圖像。如所示。
紋理分析識別刻度區域用以下兩種方法來計算紋理亮度隨機性的度量。這里對的5個連通區域，利用上述的紋理描繪子進行紋理統計分析，結果如所示。實驗結果由上述的紋理分析方法，可以得到（ a）連通區域1和圖4（ b）連通區域2的統計數據，如所示。連通區域1和連通區域2的紋理統計分析結果連通區域平均亮度平均對比度平滑度第3階矩一致性熵1 10. 59 50. 87 0. 03 9. 30 0. 92 0. 24 2 4. 98 35. 29 0. 01 4. 69 0. 96 0. 13從的數據可以判斷出這兩個區域是表盤刻度區域。再根據上面的頻譜分析方法，由（ a）和（ b）的S （ r）、S （ ）曲線和頻譜，可以進一步確定（ a）連通區域1和（ b）連通區域2一定是表盤刻度區域，而其它區域一定不是刻度區域。然后用文獻< 9>的儀表指針檢測方法定位出指針位置，二者綜合起來就可以得到只包括指針和刻度的讀數區域。實驗結果如所示。由可見，定位效果非常好。因此以后就可以只對指針和刻度進行處理，排除其它干擾，準確識別指針讀數。
指針和刻度的讀數區域定位3結論本文提出的基于形態學和紋理分析的儀表讀數區域定位方法充分利用了方形指針式儀表指針與邊框相連接和刻度線排列有一定的周期性的特點，定位準確，而且可以排除儀表盤上刻度區域以外的大量儀表參數字符、指針、鏡面弧形反射區等的影響，具有較強的魯棒性。為以后讀數自動識別打下了堅實的基礎。
不過該算法是針對方形指針式儀表來設計的，對圓形儀表需要重新設計算法。因此我們將繼續完善儀表刻度識別的方法。http://www.pc256.com
