基于改进的Hough变换的指针识别算法

王高登，钟　俊

（四川大学 电气信息学院，四川 成都　610065）

基于改进的Hough变换的指针识别算法

王高登，钟俊

（四川大学 电气信息学院，四川 成都610065）

摘要：在电力系统中表盘的指针识别技术趋向于成熟，但基于Hough变换对直线检测方法中存在着参数空间虚假峰值及运算量等问题，针对这些问题提出一种改进的Hough变换算法。运用直线上等效点的特性，对待测图像的特征点进行处理，把等效点从待测的特征点中依次删除，以缩短检测识别过程所需时间和提高检测识别的精度。实验表明，该方法对图像中直线的识别效率有好的改善，并在工程上验证了基于该算法的指针识别方法，精度和速度方面均有很大的提升。

关键词：电力系统；等效点；指针识别；改进霍夫变换；图像处理

指针式仪表在电力系统中是重要的测量仪器。指针式仪表没有数据接口，对其读数需要人为读取，数据的读取记录上存在很大的弊端，如：效率低、精度差等。随着图像处理技术的发展，该技术已经成为电力系统中重要的识别技术［1］。针对指针识别方法的研究，已有很多成果，如：最小二乘法［2］是获得刻度直线的二值图像，利用最小距离直线拟合法拟合各刻度中心直线，精准确定指针直线方程；改进的角度法［3］是结合了原有的角度法和距离法的一种指针识别算法。文献［4⁃8］讲述了利用数字图像处理技术，对仪表图像中的指针识别，然而大多是以HT（Hough Transform）算法为基础来进行指针位置的检测，再进行不同层次的处理，以提高识别的精度；但其识别方法对指针位置定位的识别所需的时间和定位精度没有从本质上得到改善，也就是说在图像识别中，极少对HT算法处理图像所引起的误差在本质上进行分析和消除。本文通过对HT算法的过程分析，文献［9］中介绍了对HT算法进行改进方法。结合已有的改进算法PHT和CGHT，在一定程度上都提高了对直线检查的速度和精度。但是仍存在一些弊端，如：在变换中对参数空间细分问题，噪声干扰所引起的虚假峰值的问题，断点和端点检测的问题等。基于对HT算法的实现过程的分析研究，以及结合现有的CGHT算法，提出了一种改进的HT算法方法，主要是解决在变换中的运算量和存储空间等问题。结合电力系统中监控系统［10］，对仪表指针示数进行识别。

1　Hough变换

霍夫变换（Hough Transform）于 1962年由 Paul Hough首次提出，是一种图像特征提取技术［11］。通过该算法检测具有特定形状的线条，该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值，得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果，实现了一种从图像空间到参数空间的映射关系。图像中直线检测，在xy的二维空间中，通过点（x，y）的直线会有无数条，可以用公式（1）来表示通过该点所有的直线：

式中，k，b则是直线的斜率和截距。

同样，也可以把xy空间上的直线看作是kb空间上的直线，表示为：

式中，-x，y是直线的斜率和截距。

在xy空间上，通过已知的任意不同的两个点（x1，y1）和（x2，y2）就可以确定该直线的形式，其表示式为：

如图1所示，xy空间中直线上的点一一映射到kb空间上，则表示为过点（k，b）的所有的直线。

图1　xy空间与bk空间的映射关系

在kb空间上，通过计算出图像中所有的（x，y）对应的参数空间直线，进行对直线的检测。然而这种方式却难以表示k趋向于无穷大的情况，即直线垂直x轴。对于这个问题，引入了极坐标方法，如图2所示。在xy空间中，ρ是原点到直线的距离，θ是直线与x轴的夹角，其映射关系为：

图2　xy空间与ρθ空间映射关系

根据映射关系，把xy空间的直线上的所有的点一一映射到ρθ空间上，映射到极坐标中，则是这些曲线相交于一点，这一点的坐标就是要求得的两个参数ρ和θ，再通过这两个参数和映射关系式反相变换，还原出xy空间中的直线方程式。对于图像中直线的检测，将图像中的点（xi，yi）映射到Hough参数空间，累加器来对HT（ρ，θ）记录，仅当此点满足式（4），累加器就会加1，通过循环，对图像中的点进行处理，Hough空间的一个局部最大值，就是对应原图像中的一条直线，既可以确定ρ和θ值，也确定了直线的位置。

2　改进Hough变换

通过对HT算法过程的分析，发现在传统的变换中，参数空间利用ρ和θ两个参数，也就是在该参数空间中是一个二维的数组，当检测它的极值时，就是对极值的平面区域进行检测；在一些改进的HT算法中，只需要一个参数θ，则对它的极值检测时，就是对一条直线上的一段直线区域进行检测。在本文的改进算法中也是利用一个参数，算法流程图如图3所示，具体的算法描述如下：

图3　算法流程图

（1）预设阈值T，距离误差ε以及量化点数n；n主要是保障在检测特征点时，有n个以上的特征点所组成的直线才被认可为是有效直线。

（2）通过对N×N的二值图像扫描，假设图像中共有S个特征点，把所有特征点全部记录在集合A中，则集合为：

在集合A中，按照在集合中的特征点的次序，依次取出一个特征点作为母点M，并在集合A中删除该点，再取下一个特征点记作子点Q，并把集合A中Q点之后的所有的点记录在集合A1中，最初，集合A比A1少一个特征点，也就是最初取得母点M。

（3）在第（2）步中，确定的母点M和第一个子点Q，通过计算，如图2（a）所示，可以确定ρ，θ：

式中：母点M和子点Q为（x1，y1）和（x2，y2）；ρ是原点到该直线的距离；θ是直线与x轴的夹角。

（4）处理A1中第一个特征点，此特征点与第（3）步中θ值，可以确定一条直线，如图4所示。

图4　原点到直线的距离

通过计算得到原点到直线上的距离Ri：

式中，（xi，yi）表示从集合A1中所取的特征点。

（5）对Hough空间进行累加。定义一个累加器C，在初始的数值为零。通过Ri与上述中的ρ进行比较，当Ri在ρ的合理误差范围内时，即：

则说明该点在原直线上，则累加器C加上1，并将该特征点从集合A1中删除，因为，该特征点和第一子点所确定的直线是同一条直线，也就是说该点和第一子点的效果是一样的，对于等效子点，直接从集合A1中删除。同时，此时的累加器C的数值c与集合A1中剩余特征点的数量k之和，若在保障点量n之内，即：

则把原本的母点M从集合A中删除，并从集合A中重新选取母点，开始进行特征点的处理。否则继续往下执行。

（6）选取下一个子点从集合A1中，重复第（5）步，直到A1中的点全部处理完。

（7）保存处理的结果，判断计数器C的值c与阈值T的关系。若是c不小于T，则该条直线存在，根据上述中ρ和θ确定该条直线的位置，把该直线上所有的特征点从集合A2中全部删除，并把ρ和θ存储在一个动态的数组H（ρ，θ）中；否则该直线不存在。

（8）重新选择子点Q，跳到第（3）步，从集合A1中，并将该点从集合A1中删除，进入下一次的循环。

（9）重新进行母点M的选取，从集合A中，并把该点从集合A中删除，进入下一次的循环。

（10）结束。所有的循环结合后，在检测到的直线全部保存在数组H（ρ，θ）中。

在对二值图像进行Hough变换处理时，通过该算法检测直线，选取的子点与待处理特征点相距越远，则识别效果越好。在处理图像时，可以通过待测特征点的选取来进一步优化该算法。

最后，利用上述算法，检测图像中的直线位置，在指针识别的方法中，文献［4］介绍了一种简单常用的方法，即夹角法，通过对指针位置的识别，利用角度大小来计算表盘上指针所指的数值，其中θ1是指针所在直线与零刻度基准直线的夹角，θ是表盘刻度对应的最大角度，其计算公式为：

3　实验分析

本文提出的算法是在Hough空间基于单参数ρ，在母点和第一子点确定的直线的合理的震荡范围内，均认为它们是同一条直线，这样检测出来的直线，没有太大的形态上的差异，也能排除噪声点对整个识别的影响，极大地提高识别的准确性。利用这种Hough变换对图片中一条直线检测，图5（a）是待检测直线，图5（b）是该直线通过θ和特征子点计算出来的R，检测出来符合条件的点，均是在原点到直线的距离在ρ的一定范围震荡波动，所以预设合理的误差ε值对直线的检测及整个变换是非常有必要的。

图5　待识别直线和识别过程的R值

在Matlab中，该算法对不同图片中直线的检测情况，如表1所示，HT算法和改进后HT算法对相同图片中直线的检测，它们检测的直线条数是一样的，但是在检测时间上，明显是本文的算法存在优势，用时相对比较少。

在工程上，主要是针对电力系统中指针式表盘的识别，在对图像中指针位置进行检测，要尽可能地降低来自图像噪声等因素的干扰，在图像处理的前期进行一系列的图像预处理工作，其中包括：图像平滑、图像二值化、图像的腐蚀、图像细化等处理，去掉干扰因素；在识别的时候为减少干扰直线的数量，利用减影法把待测图像和模板图像的对应像素作差，去除干扰的图像中刻度带来的影响。测试的平台是基于嵌入式下搭建的，其核心板：S3C6410，系统：Liunx 2.6.36，摄像头：中星微ZC301，待识别的表盘：E243⁃02G 500 V电压表。通过基于本文改进的Hough变换的夹角法识别指针示数，和基于传统Hough变换的夹角法识别指针示数的数值对比，如表2所示，在比较误差方面，改进后的HT对直线的检测定位精准度有所提升，识别到的数值更加接近标准值，但对于其中存在的误差，在后续工作中，需结合实际的应用，再从不同方面进行改善。

表1　两种HT对图片检测的时间

表2　两种HT下表盘识别的数值对比　V

4　结　语

通过对现有的指针识别方法的分析，得出现有的很多识别算法都是基于Hough变换来进行指针的位置的识别，并把消除识别误差和识别效率的工作放在对图像的预处理上和通过Hough变换识别到直线位置后各种改进表盘示数读取的方法上。本文通过对Hough变换的改进，改善变换过程中运算量和存储空间等问题。结合工程上的应用，对测试中数据进行分析对比，基于改进的算法指针识别，在保证识别精度的前提下，识别效率有很大的提升，能很好地满足工程中的应用，该算法有很好推广意义。同时，在对仪器指针识别中，提高识别效率和精度方面还有很多工作要做，需要从整个识别过程中一步一步进行优化。

参考文献

［1］金立军，陈俊佑，张文豪，等.基于图像处理技术的电力设备局部放电紫外成像检测［J］.电力系统保护与控制，2013，41（8）：43⁃48.

［2］李学聪，汪仁煌，刘洪江.指针表刻度中心直线拟合方法研究［J］.计算机工程与设计，2012，33（7）：2726⁃2729.

［3］王瑞，李琦，方彦军.一种基于改进角度法的指针式仪表图像自动读数方法［J］.电测与仪表，2013，50（11）：115⁃118.

［4］朱海霞.基于改进Hough变换和BP网络的指针仪表识别［J］.电测与仪表，2015，52（5）：11⁃14.

［5］金炳瑞，牛宏侠，侯涛.改进Hough变换在直线铁轨图像边缘检测研究［J］.电视技术，2015，39（10）：17⁃19.

［6］宋晓宇，郭寒冰，袁帅，等.基于自适应阈值区间的动态采样Hough变换直线检测算法［J］.沈阳建筑大学学报（自然科学版），2014，30（5）：945⁃952.

［7］曲智国，谭贤四，林强，等.基于直线Hough变换的图像配准方法［J］.计算机科学，2014，41（z2）：107⁃109.

［8］张智丰，许本相，金文标.基于双色像素的Hough直线检测算法［J］.计算机应用，2014，34（z1）：196⁃198.

［9］陆路，梁光明，丁建文.基于Hough变换的椭圆检测改进算法［J］.现代电子技术，2015，38（16）：92⁃94.

［10］张振华.高压电力线路在线视频监控系统工程应用及实践［J］.电力系统保护与控制，2013，41（16）：149⁃153.

［11］安博文，胡春暖，刘杰，等.基于Hough变换的海天线检测算法研究［J］.红外技术，2015，37（3）：196⁃199.

中图分类号：TN919.8⁃34；TP391.41

文献标识码：A

文章编号：1004⁃373X（2016）16⁃0023⁃04

doi：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2016.16.006

作者简介：王高登（1990—），男，河南柘城人，硕士研究生。研究方向为电力系统中的信号与信息处理、嵌入式Linux。钟俊（1972—），男，重庆人，副教授，硕士生导师，博士。研究方向为电力系统中的信号与信息处理、嵌入式系统。

收稿日期：2015⁃12⁃10

基金项目：四川省科技支撑计划（2014GZ0010；2014GZ0083）

Pointer recognition algorithm based on improved Hough transform

WANG Gaodeng，ZHONG Jun
（College of Electrical Engineering and Information Technology，Sichuan University，Chengdu 610065，China）

Abstract：The pointer position recognition technology in the power system is getting mature，but the Hough transform based methods used for straight line detection still suffers with the fictitious peak in the parameter space and large amount of computation.Aiming at the problems，an improved Hough transform is put forward.According to the characteristics of equivalent points on the straight line，the feature points in the image under test are handled.The equivalent points are removed from the feature points to shorten the time needing in the process of recognition and improves the detection accuracy.The experiment re⁃sults indicate the straight line recognition efficiency of the algorithm is promoted.The pointer recognition method based on this algorithm was verified in engineering.

Keywords：power system；equivalent point；pointer recognition；improved Hough transform；image processing