一种LED字符自动定位方法与流程

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种LED字符自动定位方法。

背景技术：

LED数码管是由多个发光二极管封装在一起组成“8”字型的电子显示器件，当数码管特定的段加上电压后，这些特定的段就会发亮，以形成具有特定含义的字符。LED数码管具有功耗低、寿命长、可分辨性强、响应速度快等优点，在电网配电房柜体仪表数值显示中应用广泛。为了对站所内仪表的运行情况进行实时监控，保障站所设备正常运行，提高站所运维效率，需要依托站所智能巡检机器人对LED类型的仪表设备进行图像采集，并利用识别算法对读数进行自动识别，而稳定、可靠的LED识别的基础是字符区域的自动定位。

现有的LED字符定位方法存在以下问题：

1、基于模板匹配的字符定位方法：该方案需要在图像中选择一个边缘丰富的非字符区域作为模板，并利用模板匹配算法实现区域定位，再根据字符区域和模板区域之间的相对位置间接实现字符的定位，其主要缺点是：需要人工确定用于定位的模板区域，对人的经验具有较强的依赖性；图像中如果不存在边缘丰富且内容不变的区域时，无法使用该方案；图像存在尺度、旋转、光照等变化时，模板匹配算法容易定位失败。

2、基于图像二值化的字符定位方法：该方案一般首先对图像进行预处理，如高斯平滑、中值去噪、直方图均衡化等，再基于局部或者全局阈值对图像进行二值化，进而分割出字符区域，其主要缺点是：对图像进行二值化的局部或者全局阈值很难确定；图像光照存在变化时，容易造成错误的字符分割。

3、基于单像素边缘的字符定位方法：该方案首先提取字符图像的单像素边缘，并进行截断等后处理，然后对单像素边缘进行配对，得到LED字符的七段数码管中的某一段，进而根据每对单像素边缘之间最近像素点的距离对配对单像素边缘进行组合，实现字符区域的定位，其主要缺点：图像质量较差时，提取的单像素边缘容易受到噪声的干扰；图像存在多行LED字符时，容易生成错误的配对边缘组合。

技术实现要素：

为解决现有技术存在的问题，本发明提供LED字符自动定位方法，通过对图像中的显著性目标进行提取实现字符的自动定位，为后续的字符识别提供基础。

具体地说，本发明提供的LED字符自动定位方法，包括以下步骤：1)将LED仪表图像分割成同质的超像素区域；2)在CIE-Lab(Commission Internationale de L'Eclairage Lab)国际照明委员会色彩空间中计算每个超像素区域的色彩唯一性值；3)根据色彩唯一值越高对应的显著值越高，选择若干个显著值最高超像素作为前景点，并将其显著值扩展到其他区域；4)对显著图进行二值化处理；5)提取LED字符区域。

进一步而言，步骤1)中，采用简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering，SLIC)方法进行超像素分割，减少图像冗余，提高运行效率。该方法相比较一般的以像素或者图像块为处理单位的分割方法，在时间和效率上有较大优势，所分割的超像素块在颜色和纹理上具有同质性，更容易保留图像的边缘信息。超像素的分割个数M可以设定为400个。

进一步而言，步骤2)中，计算每个超像素区域的所述色彩唯一性值之前，先将RGB(Red Green Blue)红绿蓝色彩空间转换为CIE-Lab(Commission Internationale de L'Eclairage Lab)国际照明委员会色彩空间。RGB(Red GreenBlue)红绿蓝色彩空间以R、G、B代表三通道的值，值域范围是[0,255]，CIE-Lab中的L分量用于表示像素的亮度，取值范围是[0,100],表示从纯黑到纯白；a表示从红色到绿色的范围，取值范围是[127,-128]；b表示从黄色到蓝色的范围，取值范围是[127,-128]；则CIE-Lab三通道的值分别为：

L通道的值：L＝0.2126*R+0.7152*G+0.0722*B

a通道的值：a＝1.4749*(0.2213*R-0.3390*G+0.1177*B)+128

b通道的值：b＝0.6245*(0.1949*R+0.6057*G-0.8006*B)+128

进一步而言，步骤2)中，在CIE-Lab(Commission Internationale de L'Eclairage Lab)国际照明委员会色彩空间色彩空间中，计算每个超像素区域的色彩唯一性，色彩唯一性反映了超像素颜色与周围区域的差别程度。某个区域在色彩上越独特，就越能吸引人的注意，该区域的显著值也越高。超像素色彩唯一性的计算公式如下：

di，j＝||ci-cj||²

其中Ui代表超像素i的色彩唯一值，dij是超像素i和j的颜色差异度，gij超像素i和j的距离,ci代表超像素i所含的所有像素的国际照明委员会色彩空间的颜色平均值，pi代表超像素i所含的所有像素的坐标平均值，σ是调节参数，控制参与超像素色彩唯一性计算的区域的范围，取值为0.25，M是总的超像素分割数。

进一步而言，步骤由于图像内容在颜色、纹理上复杂性，属于同一物体的超像素的色彩唯一性值通常并不一致，为了解决该问题，在步骤3)中，选择若干个显著值最高超像素作为前景点(图像中需要检测的目标区域是前景区域，其他无关区域是背景区域，前景点指的是该超像素属于前景区域)，是按显著值由高到低的顺序排序，取排在前N个的超像素，选择若干个显著值最高超像素作为前景点，作为种子节点，利用超像素区域之间的颜色和位置关系传播显著值：

其中Si是超像素i的显著值，α和β是调节参数，取值均为2，分别控制区域颜色和空间距离在显著值扩散中所发挥的作用，N取值范围[5,20]。

进一步而言，采用阈值化方法对显著图进行二值化处理。

可以理解的，阈值化方法指的是设定一个阈值h,如果一个超像素区域的显著值大于设定的阈值h，则该区域的显著值设置为255，否则设置为0。二值化处理指的是将每个超像素的值根据与阈值的相对大小设置为0或者255。

进一步而言，利用垂直和水平方向投影提取LED字符区域。

可以理解的，垂直方向投影指的是，沿图像第一列向后扫描，直到第一次遇到含有非零像素值的列，记录该位置为x1，再沿图像最后一列向前扫描，直到第一次遇到含有非零像素值的列，记录该位置为x2。则在垂直方向字符位于位置区间[x1,x2]中。水平方向投影与垂直方向基本一致，只是位置扫描沿着水平方向进行。

本发明基于LED仪表的特点，即LED区域在亮度、颜色等方面与背景区域具有明显区别，提出基于显著性检测的LED字符区域自动定位和提取方法，具有较强的鲁棒性，适用性广，可以有效辅助LED仪表的自动定位和字符识别。

附图说明

图1为本发明流程图；

图2为LED仪表原图效果图；

图3为本发明超像素分割效果图；

图4为本发明选择的最显著的10个超像素点的效果图。

具体实施方式

下面结合实施例并参照附图对本发明作进一步详细描述。

实施例1：

本发明的一个实施例，为LED字符自动定位方法，包括以下步骤：

1)将LED仪表图像分割成同质的超像素区域，采用简单线性迭代聚类(Simple LinearIterative Clustering，SLIC)方法进行超像素分割，减少图像冗余，提高运行效率。该方法相比较一般的以像素或者图像块为处理单位的分割方法，在时间和效率上有较大优势，所分割的超像素块在颜色和纹理上具有同质性，更容易保留图像的边缘信息。本实施例中超像素的分割个数M设定为400个。

在计算每个超像素区域的所述色彩唯一性值之前，先将RGB(Red Green Blue)红绿蓝色彩空间转换为CIE-Lab(Commission Internationale de L'Eclairage Lab)国际照明委员会色彩空间。RGB(RedGreenBlue)红绿蓝色彩空间以R、G、B代表三通道的值，值域范围是[0,255]，CIE-Lab中的L分量用于表示像素的亮度，取值范围是[0,100],表示从纯黑到纯白；a表示从红色到绿色的范围，取值范围是[127,-128]；b表示从黄色到蓝色的范围，取值范围是[127,-128]；则CIE-Lab三通道的值分别为：

L通道的值：L＝0.2126*R+0.7152*G+0.0722*B

a通道的值：a＝1.4749*(0.2213*R-0.3390*G+0.1177*B)+128

b通道的值：b＝0.6245*(0.1949*R+0.6057*G-0.8006*B)+128

2)在CIE-Lab(Commission Internationale de L'Eclairage Lab)国际照明委员会色彩空间中计算每个超像素区域的色彩唯一性值。色彩唯一性反映了超像素颜色与周围区域的差别程度。某个区域在色彩上越独特，就越能吸引人的注意，该区域的显著值也越高。超像素色彩唯一性的计算公式如下：

di，j＝||ci-cj||²

其中Ui代表超像素i的色彩唯一值，dij是超像素i和j的颜色差异度，gij超像素i和j的距离,ci代表超像素i所含的所有像素的国际照明委员会色彩空间的颜色平均值，pi代表超像素i所含的所有像素的坐标平均值，σ是调节参数，控制参与超像素色彩唯一性计算的区域的范围，取值为0.25，M是总的超像素分割数400。3)选择10个显著值最高超像素作为前景点，并将其显著值扩展到其他区域。由于图像内容在颜色、纹理上复杂性，属于同一物体的超像素的色彩唯一性值通常并不一致，为了解决该问题，选择若干个显著值最高超像素作为前景点(图像中需要检测的目标区域是前景区域，其他无关区域是背景区域，前景点指的是该超像素属于前景区域)，是按显著值由高到低的顺序排序，取排在前N个的超像素，选择若干个显著值最高超像素作为前景点，作为种子节点，利用超像素区域之间的颜色和位置关系传播显著值：

其中Si是超像素i的显著值，α和β是调节参数，取值均为2，分别控制区域颜色和空间距离在显著值扩散中所发挥的作用，N取10。

4)采用阈值化方法对显著图进行二值化处理。阈值化方法指的是设定一个阈值h,如果一个超像素区域的显著值大于设定的阈值h，则该区域的显著值设置为255，否则设置为0。二值化处理指的是将每个超像素的值根据与阈值的相对大小设置为0或者255。本实施例中，阈值可设为100。

5)利用垂直和水平方向投影提取LED字符区域。垂直方向投影指的是，沿图像第一列向后扫描，直到第一次遇到含有非零像素值的列，记录该位置为x1，再沿图像最后一列向前扫描，直到第一次遇到含有非零像素值的列，记录该位置为x2。则在垂直方向字符位于位置区间[x1,x2]中。水平方向投影与垂直方向基本一致，只是位置扫描沿着水平方向进行。

虽然本发明已以较佳实施例公开如上，但实施例并不是用来限定本发明的。在不脱离本发明之精神和范围内，所做的任何等效变化或润饰，同样属于本发明之保护范围。因此本发明的保护范围应当以本申请的权利要求所界定的内容为标准。