基于超像素和图割算法的智能视觉水位识别

作者：夏平; 王峰; 雷帮军; 师冬霞

来源：计算机仿真, 2021, 38(03): 430-436+441.

DOI：10.3969/j.issn.1006-9348.2021.03.088

• 机器学习
• 智能水位识别
• 超像素分割
• 图割

针对水位测量中由于水尺污渍和倾斜的影响,造成观读数据极易出错的问题,提出了一种基于改进的超像素与图割算法的智能视觉水位识别算法。对水尺图像进行预处理的基础上,为校正水尺图像的角度倾斜,提出了金字塔结构Hough变换的角度倾斜校正算法,将水尺图像进行2抽取,得到不同分辨率的金字塔结构图像,对从低到高分辨率图像应用Hough变换,逐步缩小搜素倾斜角度范围,得到水尺的精确倾斜角度并进行校正;其次,为解决因水尺污渍而影响读数的问题,将中值滤波思想融入超像素种子点定位中,通过改进的超像素算法在滤去污渍噪声的同时对校正后的水尺图像进行预分割;在图割算法中构建邻域像素相似度的能量函数边界项,应用改进的图割算法实现水尺图像的可靠分割,确定水尺头部区域和测量区域;最后,分别对水尺头部和测量区域进行识别,得到准确的水位数据。实验结果表明,对比实际的测试结果,所提算法识别出的水位数据准确性高,具有较高的应用价值。

• 单位
  三峡大学