基于圖像處理的LCD航空儀表信息的識別方法與實現(xiàn).pdf

1、隨著計算機和電子技術(shù)的不斷發(fā)展，視頻圖像處理技術(shù)廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療診斷、資源、環(huán)境、氣象、交通檢測及文化教育等領(lǐng)域并取得了巨大的經(jīng)濟和社會效益。而將視頻圖像處理技術(shù)應(yīng)用于軍用航空電子領(lǐng)域，對飛機駕駛艙內(nèi)的主要儀表顯示畫面進行研究，實現(xiàn)對儀表圖像的自動識別，則是一個全新的研究領(lǐng)域，目前少有學(xué)者從事相關(guān)研究工作。
　　本論文以某型飛機駕駛艙內(nèi)LCD儀表顯示圖像為研究對象，嘗試利用圖像處理技術(shù)實現(xiàn)對儀表圖像信息的檢測識別。針對 L

2、CD儀表圖像的特點，利用 MFC軟件框架，通過 DirectShow技術(shù)，選擇支持 WDM模式的視頻采集卡，基于 PC平臺構(gòu)建一套視頻采集系統(tǒng)，完成對圖像的實時采集；利用 OpenCV等第三方計算機視覺開源庫，實現(xiàn)對圖像的預(yù)處理、特征提取、字符檢測；通過OCR光學(xué)字符識別技術(shù)，實現(xiàn)對字符信息的識別。
　　本文主要研究了圖像預(yù)處理相關(guān)算法，實現(xiàn)了對彩色圖像的灰度化和二值化變換；通過對幾種常用模板匹配算法的研究，提出了基于降采樣的差平

3、方和模板匹配算法，較之常用的差平方和模板匹配算法，該算法減少了數(shù)據(jù)計算量，加快了匹配速度，實現(xiàn)了對待處理圖像的快速提取；通過對圖像角點的研究，選擇利用 Harris算子提取圖像角點特征，提出了基于 Harris角點密集性的字符粗提取算法，并利用圖像的連通域特性，實現(xiàn)對干擾信息的剔除，完成儀表圖像的字符區(qū)域檢測；通過對Tesseract-OCR、MODI兩種識別方法的研究，針對Tesseract識別數(shù)字信息準確率高，MODI識別漢字、字母