基于图像的明渠液位自动测量方法

摘要

针对明渠水位获取问题，提出了一种基于图像的明渠液位自动测量新方法。搭建视觉系统图像采集平台，采集全天候水位图像，根据原始图像特征，利用图像处理软件HALCON获取实时水位高度信息。水位获取实验证实本文方法不受摄像头安装角度、渠水浑浊度和温度的影响，测量的水位高度误差可控制在1cm以内，具有很强的鲁棒性。
　　首先，采集到清晰无畸变的原始液位图像是进行水位高度信息获取的前提，由于摄像头安装要求的限制，导致被测物（水位标尺）表面与光轴不垂直，标尺离摄像头近的部分所成的像偏大，离摄像头远的部分所成的像偏小，出现透视畸变，也称为梯形畸变。通过选用适合的镜头，制定摄像头安装的高度和角度，使图像畸变造成的水位偏差在允许水位高度误差范围之内。
　　其次，由于本课题是对水渠全天候的水位信息进行监测，白天自然光线照射变化，夜间照明不均，水面光线反射、折射导致倒影变化和四季渠水浑浊度的变化等情况对水位获取算法提出了很高的要求。以上环境变化情况使采集到的原始图像信息发生了很大的变化，针对上述问题，提出了适应性较强的基于背景的动态阈值分割处理算法。
　　第三，原始图中目标E字和非目标刻度数相连使得分割、提取E字困难，针对这种情况，在分析区域组成的基础上，利用水平行程的思想，提出基于字符特点的分割方法，并识别。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 明渠灌溉液位测量技术发展现状

1．3 基于图像的明渠液位测量技术

1．3．1 图像型液位检测技术

1．3．2 图像处理技术发展概述

1．4 待解决的问题和本文创新之处

1．5 本文研究内容与章节安排

第2章 灌区明渠水位测控系统分析

2．1 引言

2．2 灌区水位测控系统整体架构

2．3 图像型水位测量系统分析

2．3．1 硬件系统架构

2．3．2 软件系统架构

2．3．3 系统特性分析

2．4 本章小结

第3章 水位图像畸变分析及水位处理方法

3．1 引言

3．2 水位图像畸变分析

3．2．1 图像采集原理

3．2．2 图像畸变

3．2．3 畸变应对方法

3．3 水位处理方法

3．3．1 水位计算方法

3．3．2 图像处理流程

3．4 本章小结

第4章 基于HALCON的水位图像处理

4．1 引言

4．2 图像处理平台HALCON简介

4．3 标尺区域提取

4．3．1 常用分割方法

4．3．2 阈值分割处理

4．3．3 基于背景的动态阈值分割处理(亮区域)

4．3．4 连通区域计算(标记)

4．3．5 特征提取

4．4 最高位置E字区域提取

4．4．1 暗区域阈值分割处理

4．4．2 基于区域表示方法的字符分割

4．4．3 目标提取

4．5 本章小结

第5章 实验测试及结果分析

5．1 水位高度信息获取试验

5．2 实验分析

5．3 本章小结

结论与展望

参考文献

致谢

附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录