小波图像处理技术及其在转子流量计读数中的应用

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3.0 陈辉 2024-11-19 9 4 2.23MB 68 页 15积分
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摘 要
图像测量技术是将图像处理技术与传统的测量方法有机结合的一种组合测
量技术，属于非接触式测量范畴。无论是传统的测量还是基于图像处理的测量，
测量结果的精度、可靠度都必需满足一定的要求。图像测量技术实际测量效果的
好坏与所采用的图像处理技术密切相关。而其所采用的图像处理技术，主要包括
图像去噪技术和图像增强技术。传统的去噪和增强方法大多只适合某一特定应用
场合，且只能反映信号的时域或频域信息。而小波去噪和增强技术以小波的多分
辨率分析为基础，兼顾了信号的时域和频域特性，能达到不同的处理效果。但是
小波去噪和增强实际操作中的小波基选择和小波系数处理方法的选择仍有待改
善。
本文首先介绍了小波分析理论及其图像处理技术；其次在仔细地研究了转子
流量计读数相关要求的基础上，系统地介绍了转子流量计自动读数的图像处理方
法；接着依次阐明了转子流量计自动读数实现的两个阶段，第一阶段转子流量计
图像预处理，重点在于从理论和仿真实验上，比较分析并选取了适合本应用的多
特征提取分割方法、小波去噪和小波增强方法；第二阶段转子对应刻度线识别，
关键在于检测转子，为了克服横向投影法检测成功率低引入了 Hough 转子边缘
检测法(即Hough 变换检测转子边缘)；最后，针对上述转子流量计自动读数实现
方法，实施了重复性仿真试验和准确性仿真试验，并对试验结果进行了比对分析。
试验结果表明，本研究设计初步实现了小波图像处理技术与转子流量计读数
这一应用的有效结合，达到了转子流量计自动读数的目的。但是，读数结果的可
靠度和精度与最初采集到的转子流量计图像质量密切相关，其次与小波去噪、小
波增强的具体实现方法相关。由于图像测量原理本质上的相似性和图像本身的共
同性，本文基于转子流量计读数进行地图像测量研究，在一定程度上对其他场合
下的图像测量也有借鉴意义。
关键字：图像测量 转子流量计 小波理论 多特征提取分割 横向投影
ABSTRACT
The image measurement technique is one of portfolio measurement techniques,
which assembled by image processing technology and the traditional measurement
method, and belongs to non-contact measurement areas. Whether it is the traditional
measurement or the measurement based on image processing, reliability and accuracy of
the measurement results must meet certain requirements. The actual measurement
results of image measurement method is closely related with image processing
technology which be used in it. The above image processing technology mainly
includes image de-noising and image enhancement technology. Most de-noising and
enhancement methods are only suitable for the atopic application and only reflect the
time domain or frequency domain information of signal. Different from the traditional
de-noising and enhancement technology, wavelet de-noising and wavelet enhancement
technique based on wavelet multi-resolution analysis takes into account the signals in
time domain and frequency domain characteristics, and realizes different processing
effect. But the choice of wavelet basis and wavelet coefficient processing method in the
actual operation of wavelet de-noising and wavelet enhance is still room for
improvement.
Firstly this paper introduces the wavelet analysis theory and related image
processing technology. Secondly, in the basis of careful study of rotor flow meter
readings relevant requirements, introduces the analysis and design of rotor flow meter
automatic reading. Then, in order to clarify the two stages of rotor flow meter automatic
reading .The first stage is rotor flow meter image pre-processing, which by analysis of
related theory and comparison of simulation experiment, selects the multi-feature
extraction segmentation method, wavelet de-noising and wavelet enhancement method
suitable for this application .The second stage is identification of scale line
corresponded with rotor flow meter, whose key is detecting the rotor. In order to
overcome the low detection success rate of horizontal projection method, specifically
introduces the Hough line detection method to detect the edge of rotor. Finally, focus on
the method for rotor flow meter automatic reading, designs and implements the
repetitive simulation test and accuracy simulation test, then gives comparative analysis
about test results.
Experimental results show that this image measurement research initially realizes
the effective combination of wavelet image processing technology and rotor flow meter
reading and achieves the purpose of rotor flow meter automatic reading. However, the
reliability and accuracy of reading results is closely related with the quality of obtained
rotor flow meter image, followed by wavelet de-noising and wavelet enhancement
method. Due to the similarity of on the nature of image measurement principle and the
commonality of the image itself, this image measurement research based on rotor flow
meter reading also is a reference to other image measurement on other occasions.
Key words: image measurement, rotor flow meter, wavelet theory,
multi-feature extraction segmentation, horizontal projection
目 录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪 论 ...................................................................................................................1
§1.1 课题研究的背景及意义 ...........................................................................................1
§1.2 国内外研究现状 .......................................................................................................2
§1.3 本文的主要内容以及章节安排 ...............................................................................3
第二章 小波分析理论及其图像处理技术 .....................................................................5
§2.1 小波分析理论 ..........................................................................................................5
§2.1.1 傅立叶变换与短时傅立叶变换 ...........................................................................5
§2.1.2 小波变换 ...............................................................................................................6
§2.1.3 多分辨率分析及 MALLAT 算法 ........................................................................ 8
§2.2 小波去噪技术 ........................................................................................................12
§2.2.1 传统去噪方法 .....................................................................................................12
§2.2.2 小波去噪方法 .....................................................................................................14
§2.3 小波增强技术 ........................................................................................................16
§2.4 总结 ........................................................................................................................17
第三章 转子流量计自动读数的图像处理方法 ...........................................................18
§3.1 图像采集系统 ........................................................................................................18
§3.2 图像处理软件实现流程 .........................................................................................22
第四章 转子流量计图像预处理 ...................................................................................24
§4.1 转子图像的分割 .....................................................................................................24
§4.1.1 转子流量计图像的阈值化分割 ..........................................................................25
§4.1.2 转子流量计图像的边缘提取算子分割 ..............................................................26
§4.1.3 转子流量计图像的区域生长法分割 ..................................................................26
§4.1.4 转子流量计图像的多特征提取分割 ..................................................................28
§4.2 小波去噪 .................................................................................................................28
§4.2.1 小波基函数的选择 ..............................................................................................29
§4.2.2 小波去噪方法的选择 ..........................................................................................33
§4.3 小波增强 .................................................................................................................38
§4.4 总结 .........................................................................................................................39
第五章 转子对应刻度线识别 .......................................................................................40
§5.1 检测边缘 .................................................................................................................40
§5.2 检测转子 .................................................................................................................43
§5.2.1 横向投影法 ..........................................................................................................44
§5.2.2 HOUGH 直线检测法 .......................................................................................... 45
§5.3 标定 .........................................................................................................................48
§5.4 总结 .........................................................................................................................48
第六章 实验及结果分析 ...............................................................................................50
§6.1 重复性实验及结果分析 .........................................................................................50
§6.2 准确性试验及结果分析 .........................................................................................51
§6.3 总结 .........................................................................................................................58
第七章 总结与展望 .......................................................................................................59
§7.1 总结 ........................................................................................................................59
§7.2 展望 ........................................................................................................................60
参考文献 .........................................................................................................................61
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 .............................................64
致谢 .................................................................................................................................65
第一章 绪论
1
第一章 绪 论
小波分析理论及方法，因独特的时-频多分辨率分析技术，自问世以来一直备
受关注，在信号处理等领域得到了广泛的应用与发展。数字图像处理是信号处理
的一大分支，研究人员纷纷将小波分析理论引入到数字图像处理应用中，先后开
创了小波去噪、小波增强等图像处理技术。本文的研究重点—转子流量计自动读
数就是一典型的将小波图像处理技术和工业测量相结合的应用。利用图像处理实
现的测量属于非接触式测量，是图像处理学科和测量学科的交叉融合，也是人们
研究的热点之一。
§1.1 课题研究的背景及意义
早期，在信号处理领域，傅立叶变换方法占垄断地位。但由于其固有的丢失
了所有时间信息这一缺点，人们不停地寻求改进的变换方法。于是，先后诞生了
短时傅立叶变换和小波变换。可以说，小波变换是对傅立叶变换的巨大突破，因
为其不仅保留了傅立叶变换的优点，还克服了傅立叶变换的缺点，具有强大的时-
频多分辨率分析能力。从此，小波变换一跃成为信号处理强有力的工具，广泛用
于图像处理和模式识别等领域。
1910年，诞生了第一个小波基，即Haar提出得的小波规范正交基。1936年，
Littlewood 和Paley 构建了Littlewood-Paley 基，为小波理论的发展奠定了基础。
1946年，Gabor 提出了加窗的傅立叶（Fourier ）变换理论，在信号时-频分析道路
上又前进了一步。1986年，Meyer 和Lemarie 共同研创了多尺度分析思想，接着
信号分析专家 Mallat 构建了具有里程碑意义的快速小波算法- Mallat 算法（FWT）
[1,2]。从此，小波分析由理论研究阶段过渡到了实际应用阶段。
小波理论与实际应用相结合的一大领域就是数字图像处理，如小波图像压缩、
小波图像去噪、小波图像增强、数字水印、图像融合、模式识别等[3,4]。
同时，图像测量技术的应用也如火如荼。液位高度、温度、流量、料位等的
测量随处可见，如：水表、温度计、流量计。随着科技的发展，测量的技术越来
越先进。无论是工业现场还是日常生活，上述测量的必要性、重要性不言而喻。
因此，在一定成本的前提下，提高测量的精度、可靠度是必须的。
将图像处理技术与传统的测量方法结合起来，就构成了图像测量方法。它是
一种非接触式的测量，由于图像信息容易传输、保存、处理，因而图像测量操作
更简单、测量结果更精准。图像测量方法包括几个基本环节：图像获取和传输、
图像处理和图像识别。其中，图像处理是最重要的环节，包括：图像去噪、图像
小波图像处理技术及其在转子流量计读数中的应用
2
增强等。图像识别，涉及到边缘提取、分割。一方面，图像获取和传输过程中，
不可避免的会引入噪声，这从客观上要求进行图像处理从而获得所需图像；另一
方面，图像目标识别，如液位高度、指针式仪表指针、流量计转子对应刻度等的
识别结果的好坏与前期的去噪、增强直接相关。目前，人们大多在空间域、频率
域进行图像处理操作，但是在某些特定的场合，处理结果很难达到要求。
考虑到小波分析具有多分辨率等优点，本文“小波图像处理技术及其在转子
流量计读数中的应用”尝试将其与空域、频域处理相结合，研究适用于特定图像
测量场合“转子流量计读数”的图像处理方法，以期克服空域、频域处理的不足。
图像信息经小波变换分解后得到一系列多层次的小波系数，小波系数可以完全体
现原图像信息的性质，通过改变小波系数就可以改变图像信息的局部特征，小波
去噪和增强等正是基于此原理。图像测量的场合很多，本文选取转子流量计刻度
读取进行试验、研究。由于图像测量原理本质上的相似性和图像本身的共同性，
基于上述特定场合“转子流量计读数”开发出的小波图像处理方法，在一定程度
上对其他的图像测量有借鉴意义。
§1.2 国内外研究现状
2003 年，中国工程物理研究院化工材料研究所李敬明和四川大学陶德元等根
据扫描电镜图像的特点，阐述了针对扫描电镜图像的小波增强、小波降噪及小波
融合方法。试验结果表明，将上述小波图像处理方法用于扫描电镜图像处理是可
取的[5]。同年，上海理工大学的刘英豪等将小波分析理论与医学 X线图像的噪声
抑制相结合，提出了一种在消除噪声的同时仍保留了影像中的细微影纹和边缘信
息的综合去噪方法[6]。还有，上海交通大学图像处理与模式识别研究所吴颖谦和施
鹏飞介绍了基于小波分析的低对比度图像增强算法,该算法一定程度上解决了传
统算法存在的噪声过增强 [7]。
2004 年，四川大学王亚栋和张建州将双正交小波变换用于乳腺图像处理中,
包括小波分解图像、非线性增强图像和小波重构图像，处理后的图像中可见性差
的病变特征（如肿块）变得更清楚了[8]。同年，军械工程学院的谢桂海等在充分发
掘小波变换的时频域特性与多分辨分析特性的基础上，阐明了适用于医学图像边
缘提取、增强、去噪的算法，该算法是对传统方法的改进 [9]。哈尔滨工业大学的
矫德强在其硕士学位论文中讨论并研究了基于图像处理的啤酒液位检测方法[10]。
华北电力大学的魏钰等为了降低直线误匹配的概率和改进 Hough 变换直线提取的
计算速度, 通过试验研究提出了双阈值 Hough 变换算法, 该算法主要适用于指针
式仪表自动读取中的指针提取 [11]。
摘要：

摘要图像测量技术是将图像处理技术与传统的测量方法有机结合的一种组合测量技术，属于非接触式测量范畴。无论是传统的测量还是基于图像处理的测量，测量结果的精度、可靠度都必需满足一定的要求。图像测量技术实际测量效果的好坏与所采用的图像处理技术密切相关。而其所采用的图像处理技术，主要包括图像去噪技术和图像增强技术。传统的去噪和增强方法大多只适合某一特定应用场合，且只能反映信号的时域或频域信息。而小波去噪和增强技术以小波的多分辨率分析为基础，兼顾了信号的时域和频域特性，能达到不同的处理效果。但是小波去噪和增强实际操作中的小波基选择和小波系数处理方法的选择仍有待改善。本文首先介绍了小波分析理论及其图像处理技...

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作者：陈辉 分类：高等教育资料 价格：15积分 属性：68 页 大小：2.23MB 格式：PDF 时间：2024-11-19

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