基于hsv的亮度调整算法_基于手绘工程图离线识别的预处理研究精品论文推荐

DOI: 10. 3969 / j. issn. 1009-9492. 2020. 11. 028

李春晓，田怀文，刘奇，等. 基于手绘工程图离线识别的预处理研究［J］ . 机电工程技术，2020，49(11)：96-99.

基于手绘工程图离线识别的预处理研究

李春晓，田怀文※，刘奇，陈俊光

(西南交通大学机械工程学院，成都610036)

摘要：在进行手绘工程图预处理研究时，发现图像获取过程中主要存在干扰噪声、透视变形和光照不均等3个主要问题。通过分析问题来源及产生的影响，详细阐述解决方案，比较不同算法处理效果，最终选择中值滤波、透视校正和基于HSV空间转换方法解决上述问题，同时采用局部阈值法消除光照阴影对二值化过程的影响，并进行实验分析，从而实现最优预处理流程的设计。

关键词：预处理；中值滤波；透视校正；HSV空间；局部阈值法

中图分类号：TP391 文献标志码：A

文章编号：1009－9492 ( 2020 ) 11－0096－04

引言

预处理是工程图识别的基础环节，其处理效果直接影响后续图形和字符的识别。工程图离线识别过程中，首先要将写在纸质或其他媒介上的图像经过拍摄或扫描转化为模拟信号。然后，经过模数转化电路转化成计算机能够识别的具有灰度值的数字信号[1]。在这个过程中会引入干扰噪声，主要包括由于背景色彩、拍摄角度、光照干扰和设备分辨率等因素造成的图像倾斜模糊，因纸张质量问题、扫描质量不佳和模数转换过程中所产生的孤立噪声点等。因此对图像进行预处理的目的就是减少上述因素对图像质量的干扰，进行图像校正，突出识别目标，从而获得清晰、标准的二值化图像。

图像算法的处理效果与多种因素有关，外界环境和识别对象的不同都会造成结果存在较大差异，因此针对工程图获取过程中的问题，选择最优算法组合进行预处理流程设计，直接影响图形字符的表达效果。对于复杂背景中的字符图像所存在的问题，张倩阳[2]设计了针对Android系统离线字符识别的预处理流程；对于在线获取的手绘工程图中的笔画问题，汪文睿[3]设计了针对图形识别的笔画预处理流程。而对于本文的识别对象——离线工程图，本文所设计预处理流程如图1所示，能够在解决干扰噪声的同时淡化背景信息，从而最大程度地凸显目标内容，便于后续图形和字符信息的提取。

结束语

本文主要针对工程图预处理过程中的问题提出解决方案。对于干扰噪声，使用3×3方形模板对灰度图像进行滤波去噪，保证去噪同时保护图形轮廓细节。对于透视变形，利用图纸角点坐标求取畸变前后透视关系，实现透视校正。阴影存在影响纸张与背景分离及图像二值化过程。对于背景分离，采用基于HSV空间转化方法，减少亮度影响，增加区域对比度；对于二值化过程，分析纸张、背景和阴影３部分灰度差异，通过局部阈值法实现转化。以上问题的解决可以为工程草图或其他类型草图预处理提供参考依据。

商务合作：020-38731337

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