高壓計量儀表識別過程中需要對圖像進行二值化操作,然而拍攝的儀表圖像多出現(xiàn)光照不均和數(shù)字重影現(xiàn)象,導(dǎo)致傳統(tǒng)方法對儀表圖像的二值化困難。為此,提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二值化方法,用于對復(fù)雜光照下含數(shù)字重影的儀表圖像二值化。該網(wǎng)絡(luò)使用的數(shù)據(jù)集為真實環(huán)境下的儀表圖像,首先對輸入的圖像進行降維提取特征,然后反卷積重建圖像前景,最后輸出二值圖。將設(shè)計的網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)的二值化方法進行對比,實驗結(jié)果表明,經(jīng)該網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到的二值圖數(shù)字清晰且無重影,且測得的交并比（IoU）平均值為95.12,與樣本標簽圖像的相似度最高,能夠有效解決復(fù)雜環(huán)境下有重影的儀表圖像二值化問題。 

【文章來源】：應(yīng)用光學(xué). 2020,41(01)北大核心CSCD

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【參考文獻】：
期刊論文
[1]復(fù)雜光照下QR碼圖像二值化算法研究及應(yīng)用[J]. 甘志堅,方俊彬,關(guān)賀元,唐潔媛,羅云瀚,余建輝,盧惠輝,張軍,鐘永春,陳哲.  應(yīng)用光學(xué). 2018(05)
[2]基于學(xué)習(xí)的OCR字符識別[J]. 肖堅.  計算機時代. 2018(07)
[3]基于數(shù)字識別的數(shù)顯儀器數(shù)據(jù)遠程傳輸系統(tǒng)[J]. 陳南南,董坤煌,高鳳強,郭一晶,熊魁,陳楊.  儀表技術(shù)與傳感器. 2018(06)
[4]配網(wǎng)高壓電能計量裝置整體校準技術(shù)研究[J]. 陳纓,岳長喜,楊勇波,朱凱,項瓊,王歡.  電測與儀表. 2017(09)
[5]Bernsen法在字符分割領(lǐng)域的應(yīng)用[J]. 強楓,尚明.  黑龍江科技信息. 2014(03)
[6]基于Otsu算法的車牌圖像二值化及其Matlab實現(xiàn)[J]. 陳思.  長春師范學(xué)院學(xué)報. 2012(03)
[7]基于投影矩陣法的儀表字符實時識別系統(tǒng)[J]. 劉自立,周洪,余力,閔禮書.  儀表技術(shù)與傳感器. 2008(08)
[8]一種基于迭代閾值法的身份證圖像二值化算法研究[J]. 嚴曲,趙躍龍.  計算機測量與控制. 2005(06)



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