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基于投影阈值分割和数字序列校正的高噪声数字仪表图像识别方法
被引量：
7
1
作者
郝琨
韩冰
+1 位作者
李志圣
王传启
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期728-738,共11页
针对数字仪表图像噪声大、图像特征信息不足导致图像识别准确率低的问题,提出了一种基于卷积递归神经网络结合投影阈值分割和数字序列校正的高噪数字仪表图像识别方法。首先,用投影阈值分割二值化算法对图像进行预处理:使用垂直投影法...
针对数字仪表图像噪声大、图像特征信息不足导致图像识别准确率低的问题,提出了一种基于卷积递归神经网络结合投影阈值分割和数字序列校正的高噪数字仪表图像识别方法。首先,用投影阈值分割二值化算法对图像进行预处理:使用垂直投影法将图像划分为不同区域,根据不同区域的噪声强度自适应设定二值化阈值,对图像进行二值化处理,降低噪声;其次,根据图像之间数字规律变化特点,利用数字序列校正算法将单个数字识别转换为数字序列识别,通过对比不同数字序列的识别概率得出识别结果,解决单张图像特征信息不足导致识别准确率低等问题。实验结果表明,在高噪声数据集上,相较于卷积递归神经网络模型,提出的高噪声数字仪表识别模型在准确率方面提高了约61.95%,达到93.58%。
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关键词
卷积递归神经网络
数字仪表识别
图像去噪
数字序列校正
投影阈值分割
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职称材料
题名
基于投影阈值分割和数字序列校正的高噪声数字仪表图像识别方法
被引量：
7
1
作者
郝琨
韩冰
李志圣
王传启
机构
天津城建大学计算机与信息工程学院
天津凯发电气股份有限公司
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期728-738,共11页
基金
国家自然科学基金(61902273)
天津自然科学基金面上项目(18JCYBJC85600)。
文摘
针对数字仪表图像噪声大、图像特征信息不足导致图像识别准确率低的问题,提出了一种基于卷积递归神经网络结合投影阈值分割和数字序列校正的高噪数字仪表图像识别方法。首先,用投影阈值分割二值化算法对图像进行预处理:使用垂直投影法将图像划分为不同区域,根据不同区域的噪声强度自适应设定二值化阈值,对图像进行二值化处理,降低噪声;其次,根据图像之间数字规律变化特点,利用数字序列校正算法将单个数字识别转换为数字序列识别,通过对比不同数字序列的识别概率得出识别结果,解决单张图像特征信息不足导致识别准确率低等问题。实验结果表明,在高噪声数据集上,相较于卷积递归神经网络模型,提出的高噪声数字仪表识别模型在准确率方面提高了约61.95%,达到93.58%。
关键词
卷积递归神经网络
数字仪表识别
图像去噪
数字序列校正
投影阈值分割
Keywords
convolutional recursive neural network
digital instrument recognition
image denoising
number sequence correction
projection threshold segmentation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于投影阈值分割和数字序列校正的高噪声数字仪表图像识别方法
郝琨
韩冰
李志圣
王传启
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
7
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职称材料
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