摘 要： 介紹了一種基于圖像處理的針對液晶顯示數字進行分割識別的方法。在濾波算法中采用增強型的高斯" title="高斯">高斯高通" title="高通">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" title="高通濾波器">高通濾波器" 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關鍵詞： 同態濾波" title="同態濾波">同態濾波 液晶數字? 分割? 識別
?
目前，在基于機器視覺的數字或符號的自動識別中，大多數是以車牌、人臉、數字等為目標，近年來又出現了針對郵政編碼和身份證號碼的識別。識別的準確率也隨著所采用的圖像處理算法的優化和識別規則的改善而得到極大的提高[1]。在各種電子產品中，液晶顯示屏得到了極大的普及。為了在沒有標準接口輸出的電子檢測產品中能夠輸出測試的結果，采用基于機器視覺的圖像處理辦法可以很好地實現數字顯示的自動判讀。為了對液晶顯示數字實現正確識別，需要對液晶顯示器的特點有所了解。目前大多數的液晶顯示器為TN型，采用扭轉式向列場效應原理制成。在通常情況下，入射光照射在扭曲旋轉90°排列的液晶分子上，使偏振光得以通過，得到亮態。當對液晶兩側的電極施加電壓時，偏振光被阻止，得到暗態[2]。在用CCD攝像頭采集圖片的過程中，由于攝像頭的位置不能與液晶面板平面垂直，呈現一定的角度，會造成數字顯示模糊，或數字與背景對比度不高。另外，外部光源的位置也會影響采集圖象的清晰度。因此，從原始的采集圖像中直接采用二值化的方法很難達到數字與背景的分離，如圖1(b)所示，由于背景部分灰度值與數字灰度值接近，往往會把背景干擾帶到二值化圖像中，影響后續的識別結果。為此，需要針對液晶數字顯示找出合適的預處理方法，得到一幅接近理想的二值化圖像。
1 高斯同態濾波去除大面積背景干擾
分析圖1(a)的數字和背景干擾可以得出：圖像頂部出現大面積的陰影，在數字的周圍還產生了因攝像頭曝光而引起的光亮條紋。因液晶顯示的特殊性，顯示的有效信息呈現黑暗的狀態，而背景的大面積干擾也由于光照不均而呈現陰影，這兩部分的灰度級別很接近。在提取有效信息時，需要把背景的大面積干擾和數字分離開來。同態濾波算法能解決這類因光照不均而引起的大面積干擾。
對于一幅圖像來說，其灰度值可以看成是入射光分量和反射光分量兩部分的乘積：
f(x，y)=i(x，y)r(x，y) 0≤i(x，y)≤∞，0≤r(x，y)≤1????? (1)
其中入射光取決于光源，比較均勻，隨空間位置變化較小，所以入射光占據頻率域的低頻部分，對應圖像背景。而反射光則取決于物體的性質，即景物的亮度特征主要取決于反射光。由于物體性質和結構特點不同(迎光，背光，輪廓……)，反射光的強弱也很不相同，隨空間位置變化較為劇烈，所以反射光占據頻率域的高頻部分，對應圖像細節[3]。對于照明不均的圖像的處理，則要盡量削減入射光分量的影響，即壓制圖像的低頻分量，同時增強物體的反射光分量，即放大圖像的高頻分量。經過這樣的處理，一幅照明不均的圖像便能夠在壓制其動態范圍的同時增強圖像的對比度。同態濾波正是基于以上光分解原理進行的，它的一般處理過程如圖2所示。
同態濾波實際上是頻域范圍內的濾波算法，在進行FFT變換前要用取對數的方法，把入射光分量和反射光分量分離：
z(x，y)=lnf(x，y)=lni(x，y)+lnr(x，y) (2)
因背景的大面積暗區干擾呈現的是連續低頻分量，在分離出高低頻分量后還需通過FFT變換變換到頻域：
F[z(x，y)]=F[lni(x，y]+F[lnr(x，y)]? 記為：
[z(u，v)]=[I(u，v)]+R(u，v) (3)
接下來還要對z(u，v)進行高通濾波處理，選擇合適的高通濾波器將對同態濾波算法效果起到關鍵作用。針對圖1圖像的特征，采用高斯函數高通濾波器能較好地去除背景而保留數字。高斯函數的模型曲線如圖3所示。
高斯函數曲線可以用模型：G(x)=
表示，n、σ分別為高斯函數的數學期望值和均方差[4]。在二維圖像中，需要對高斯函數進行修正：記A=
，D(u，v)=(x-n)，D0(u，v)=σ，則用于高通濾波的高斯函數就可以表示為：
為圖像經過FFT變換后點(u，v)到濾波器中心的距離，D0(u，v)為濾波器截止頻率，可以根據要求設定該截止頻率以便達到最佳濾波效果。同態濾波傳遞函數圖如圖4所示。
根據原始采集的液晶圖像的特點，取參數A=0.1，D0(u，v)=10.7，可得到經過高通濾波后的結果S(u，v)=H(u，v)*Z(u，v)，如圖5(a)所示。從圖中可以明顯地看出，數字和其他亮度急速變化區得到了增強，然而同時也失去了大部分原始圖像所呈現的背景色調。這是由于高通濾波器偏離了直流項，從而把圖像的平均值降低到了零。針對這個問題，本文提出了修正的高頻增強濾波[5]，經過修正后的高通濾波函數為：Hhp(u，v)=a+bH(u，v)，與式(3)相乘可得：
從上式可知，用改進過的高通濾波器濾波后，除保留了直流分量項aI(u，v)外，同時還對高頻項進行了增強：bR(u，v)H(u，v)，從而使數字邊緣的輪廓更加清晰，只要a與b相比較小，低頻增強的影響就弱于高頻增強的影響。改進后的濾波效果如圖5(a)所示。
經過同態濾波后的圖象再取其IFFT變換，可得到空域的輸出為：
s(x，y)=F-1[S(u，v)]=i′(x，y)+r′(x，y) (5)
因為最初是用取對數將入射光和反射光分量分開，所以最后還要對s(x，y)進行反對數運算，才能得到正確的結果：
g(x，y)=e[s(x，y)]=ei′(x，y)er′(x，y)=i0(x，y)+r0(x，y) (6)
2 均值濾波
同態濾波后可以把由于光照不均而引入的大面積緩慢背景干擾基本濾除掉，使數字的邊界輪廓增強，但這也會保留下背景中低頻向高頻漸變的邊界，這是由于攝像時光圈曝光出現在液晶屏平面上的反射光所致。同時，耳溫計的圖標也會保留下來。采用空域均值濾波的方法可以去除大部分呈散狀分布的噪聲。均值濾波可以表達為：k(x，y)=
g(x，y)，其中g(x，y)∈S，S是所取鄰域中的鄰域像素的坐標，M是鄰域中包含的鄰域像素的個數。鄰域大小的選擇決定了濾波的效果，過大會加劇圖像的模糊程度，過小則不能最大程度地濾除噪聲的干擾。針對圖5高通濾波后的缺點，為了去除剩余的背景噪聲，同時還要把左上角的圖標模糊化，采用9×9的鄰域作為濾波模板，均值濾波后的結果如圖6所示。顯然，均值濾波后圖像變得柔和多了，背景殘留的噪聲也被進一步濾除掉了。
3 基于Otsu理論的二值化
圖像的大面積干擾已經基本去除，為使背景和目標有效數字進行分離，需要選擇合適的分割方法。閾值分割方法是有效的分割方法，而其中運用較廣泛的Otsu方法（大律方法）是經典的非參數、無監督自適應閾值選取方法。它利用圖像中的灰度直方圖，以目標與背景之間的方差最大來動態地確定圖像分割門限值，它不需要其他先驗知識，因而應用范圍很廣。該方法的基本思想如下：
設一維離散概率密度的歸一化直方圖為：
式中，n為圖像的像素總數，nq是灰度級為rq的像素數目，L是圖像的灰度等級。
現隨機選定一個灰度閾值k，它把圖像灰度級分成兩類：C0為一組灰度級為[0，1，…，k-1]的像素，C1為另一組灰度級為[k，k+1，…，L-1]的像素。類間方差定義為：
之后搜索遍歷所有的灰度等級，當符合最大化類間方差準則：
時，對應的K*即為所要求的閾值。利用該方法二值化后的圖像效果如圖7所示。
4 膨脹與識別
從人眼視覺成像的角度來講，圖7的二值化圖像已經能清晰地辨認出液晶所顯示的數字。但為了方便后繼過程中使用交點法掃描線進行識別，需要把八段數碼顯示的筆畫橫豎線恢復并連接起來。顯然，數字“3”和“6”的底部橫線不清晰且斷層較大，采用形態學中膨脹的運算能使數字顯得更飽滿。形態學圖像處理中的膨脹運算為：A被B膨脹，記為：
，A被B膨脹使所有結構元素B在原點位置集合，其中映射并平移后的B至少與A的某些部分重疊，膨脹的過程類似于空間卷積。結構元素B的選擇至為關鍵，需要針對膨脹的部分自定義合適的模板，在此自定義B為：
圖7圖像經過反色膨脹后的結果如圖9所示。圖中標準的八段碼數字已經能從背景中分割出來，但在數字右頂部的干擾由于和數字的灰度等級接近，在一系列的濾波、二值化過程后還是保留了下來，需要進一步去除才能識別數字。分析數據和背景的結構后，在此采用一種水平掃描查找跳躍的算法進行濾除。算法的流程圖如圖8所示。
從圖9可知，水平方向數字區域頂部發生0、1之間跳躍的次數是6，而背景的點干擾在水平方向最多為4，由此可分割出數字區域和點干擾區域。最終的清晰二值圖如圖10所示。
?
本文針對液晶顯示數字提出了一種基于圖像處理方法進行分割識別的方法，該算法采用了同態濾波去除因光照不均而引起的大面積背景干擾，并對高斯函數高通濾波器進行了改進，在增強高頻的同時保留了部分背景的低頻分量，減少了濾波后圖像失真。用模板改進同態處理使數字筆畫更加飽和均勻，結合圖像的特點使用基于水平掃描的像素值跳躍的方法去除背景點干擾的方法效果明顯。采集了30幅液晶屏顯示的數字圖像，在實驗室研制的儀表圖像自動識別平臺上進行了實驗。在靜態單幅圖識別中，識別率達到96.7%，與參考文獻[6]中的脊骨法和直接域值分割法的效果進行分析比較(如表1所示)，結果表明該方法針對液晶顯示數字識別是一種有效的自動判讀方法。
參考文獻
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[4] 肖斌，王晅，畢秀麗，等.一種基于高斯函數的直方圖規定化算法[J].鐵道學報，2006，28(4)：119-122.
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[6] 苑瑋琦，張昱.紙幣號碼識別中分割方法的研究[J].計算機測量與控制，2005，13(8)：827-829.