专利名称：影像辨识方法
技术领域：
本发明涉及一种影像辨识及距离计算方法与装置，更具体地说，涉及一种 可以依据影像辨识技术自动判定至少一既定刻度的高度且判定一装置如数字
水准仪(DigitalLevel)与一标尺间的距离的方法与装置。
背景技术：
在测量工具中，水准仪可以用来测量水平面。水准仪可以通过光学装置例 如望远镜来观望放置于另一端的标尺(尺规)(Level Ruler)。 一般来说，望远 镜中可以标示有十字光标中心和上下各一个的既定刻度，且操作者必须通过人 工观看十字光标中心与既定刻度投影至标尺上的位置来人为判定标尺所在的 高度，以及标尺与水准仪之间的距离。
目前来说，大部分的水准仪都必须通过人工读数的方式来进行相关判定。 由于判定是通过人为进行的，因此也常常发生许多误判的情形。为了减少人为 误判的机会，部分数字水准仪可以提供自动的方式来进行读数以及相关判定。 然而，由于标尺放置的情形，如正立、倒立或倾斜，与标尺置放处的亮度，都 会影响判读的结果。现有的水准仪对于标尺所在高度以及标尺与水准仪之间距 离的判定结果的精准度是令人存疑的。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术的上述不足，提供一种可以 减少人为判读误差的影像辨识方法。
本发明实施例提出一种影像辨识方法。首先，取得对应一标尺的影像，其 中所述影像包括投影至标尺上的至少一既定刻度。之后，依据影像判定标尺中 的一基准标志的基准高度。以基准标志在影像中的位置为初始位置搜寻所述既
5定刻度在标尺上所对应的刻度的上边缘与下边缘在影像中的位置。最后，依据 所述既定刻度在影像中的位置、上边缘与下边缘在影像中的位置、基准标志的 基准高度、与从初始位置至上边缘之间的刻度数目辨识所述既定刻度的高度。
本发明的一个优选实施例中，上述依据所述影像判定所述标尺中对应所述 基准标志的所述基准高度的步骤进一步包括下列步骤
确定所述基准标志附近的一搜寻范围；
在所述搜寻范围中辨识至少一数字；以及
将所述数字设为对应所述基准标志的所述基准高度。
本发明的一个优选实施例中，上述依据所述影像判定所述标尺中对应所述 基准标志的所述基准高度的步骤更进一步包括下列步骤
从所述影像中辨识出所述基准标志附近的 一刻度；
辨识所述刻度的刻度高度；以及 依据所述刻度的刻度高度确定所述搜寻范围。
本发明的一个优选实施例中，上述在所述搜寻范围中辨识所述数字的步骤 进一步包括下列步骤
判断所述搜寻范围中的一像素是否有具有相同像素特征的至少一邻近像
素，其中所述像素特征表示所述像素的亮度值小于一阈值；
当所述像素有具有相同像素特征的所述邻近像素时，将所述像素与所述邻
近像素标示为一特定标签；以及
依据所述特定标签的分布确定所述数字。
本发明的一个优选实施例中，上述在所述搜寻范围中辨识所述数字的步骤 更进一步包括下列步骤-
将所述特定标签的分布划分为多个区域；
计算每一所述区域中包含对应的所述特定标签的分布的列数；以及 依据每一所述区域中包含对应的所述特定标签的分布的列数确定所述数字。
本发明的一个优选实施例中，所述阈值的确定包括下列步骤 依据多个像素的亮度值决定第一最大亮度值与第一最小亮度值；以及依据所述第一最大亮度值与所述第一最小亮度值确定所述阈值。 本发明的一个优选实施例中，所述阈值的确定进一步包括下列步骤 判断所述多个像素中亮度值在所述第一最大亮度值的第一邻近范围内的 像素的数目是否大于一既定值，且判断所述多个像素中亮度值在所述第一最小 亮度值的第二邻近范围内的像素的数目是否大于所述既定值；
当亮度值在所述第一最大亮度值的第一邻近范围内的像素的数目不大于 所述既定值，则重新依据所述多个像素中每一像素的亮度值决定一第二最大亮
度值；
当亮度值在所述第一最小亮度值的第二邻近范围内的像素的数目不大于 所述既定值，则重新依据所述多个像素中每一像素的亮度值决定一第二最小亮 度值；以及
重新依据所述第二最大亮度值与所述第二最小亮度值确定所述阈值。 本发明的一个优选实施例中，所述辨识影像的方法还包括下列步骤 辨识所述影像中所述标尺的刻度的形状，且依据所述刻度的形状判定所述 标尺是正立或倒立；以及
当判定所述标尺倒立时，将所述影像旋转180度。
本发明的一个优选实施例中，上述辨识所述影像中所述标尺的刻度的形状 且依据所述刻度的形状判定所述标尺是正立或倒立的步骤进一步包括下列步 骤
确定第一 X轴坐标与第二 X轴坐标；
侦测所述刻度分别在所述第一 X轴坐标与所述第二 X轴坐标上的高度；
以及
依据所述刻度分别在所述第一 X轴坐标与所述第二 X轴坐标上的高度判 定所述标尺是正立或倒立。
本发明的一个优选实施例中，上述辨识所述影像中所述标尺的刻度的形状 且依据所述刻度的形状判定所述标尺是正立或倒立的步骤更包括下列步骤
确定一特定Y轴坐标；
搜寻所述刻度在所述特定Y轴坐标上的左边界与右边界；以及
7依据所述左边界与所述右边界确定所述第一 X轴坐标与所述第二 X轴坐 标，其中所述第一 X轴坐标与所述第二 X轴坐标位于所述左边界与所述右边
界之内。
本发明的一个优选实施例中，上述辨识所述影像中所述标尺的刻度的形状
且依据所述刻度的形状判定所述标尺是正立或倒立的步骤更包括下列步骤
从所述影像中投影至所述标尺上的十字光标中心向上或向下搜寻多行，其 中所述十字光标中心具有十字中心X轴坐标与十字中心Y轴坐标；
判定所述多行中每一行在所述十字中心Y轴坐标位置的像素的亮度值是 否小于一阈值；
当所述多行中每一行在所述十字中心Y轴坐标位置的像素的亮度值小于 所述阈值，搜寻每一行中对应所述刻度的左边界与右边界；
判定所述多行中对应每一行的所述左边界与所述右边界之间的距离的最 大者；以及
将与所述距离最大者相对应的行的Y轴坐标确定为所述特定Y轴坐标。 .本发明的一个优选实施例中，所述辨识影像的方法更包括下列步骤 搜寻所述多行的每一行中对应所述刻度的左边界或右边界； 依据对应所述每一行的Y轴坐标与所述左边界或所述右边界的X轴坐标 计算一倾斜角度；以及
依据所述倾斜角度将所述影像进行旋转。
本发明上述方法可以通过程序代码方式收录于实体媒体中。当程序代码被 机器加载且执行时，机器变成用以执行本发明的装置。
利用本发明的影像辨识方法，可以快速且正确的自动取得受测物的量测结 果，因此可以减少操作人员判读及记录量测值的时间，提升量测动作的效率。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并 配合附图，详细说明如下。
图1是依据本发明实施例的距离计算装置的示意8图2是依据本发明实施例的包括标尺的影像的示意图； 图3是依据本发明另一实施例的距离计算装置的示意图； 图4是依据本发明实施例的距离计算方法的流程图； 图5是依据本发明实施例的二值化阈值计算方法的流程图； 图6是依据本发明实施例的标尺正立或倒立判断与校正法的流程图； 图7是依据本发明实施例的标尺上的刻度高度的示意图； 图8A与图8B分别是显示标尺正立与倒立的状况下刻度的左边界与右边 界的示意图9A与图9B分别是显示标尺正立与倒立的状况下刻度于第一 X轴坐标 与第二X轴坐标处的上边界与下边界及高度的示意图； 图10是具有大数字与小数字的标尺的示意图； 图11是依据本发明实施例的数字辨识方法的流程图； 图12是依据本发明实施例的遮罩的示意图13A至图13H分别是显示依据本发明实施例的像素标签化的过程的示 意图14A与图14B分别是显示依据本发明实施例的标签分布区域的示意图； 图15是依据本发明实施例的高度与距离计算的示意图。
具体实施例方式
图1显示依据本发明实施例的距离计算装置。在此实施例中，依据本发明 实施例的距离计算装置100可以是一以处理器为基础的电子装置，如计算机。
如图1所示，依据本发明实施例的距离计算装置100包括储存单元110 与处理单元120。储存单元110中储存对应于一标尺的影像。如图2所示，影 像200包括一标尺LR，以及投影至标尺LR上的十字光标中心CC、刻度1及 刻度2。其中，十字光标中心CC的坐标为(Cross—CenX, Cross—CenY)。处理单 元120可以依据影像200执行本发明的距离计算方法，其相关细节将于后说明。 值得注意的是，在一些实施例中，处理单元120可以是一数字信号处理器 (DSP)，且储存单元110是数字信号处理器内部的闪存。
9图3显示依据本发明另一实施例的距离计算装置。在此实施例中，依据本 发明实施例的距离计算装置300可以是一水准仪，如数字水准仪。
如图3所示，依据本发明实施例的距离计算装置300包括光学装置310、 储存单元320与处理单元330。光学装置310可以包括一目镜(未显示)与一影 像感测单元(未显示)，用以撷取影像。光学装置310所撷取的影像可以储存至 储存单元320中。类似地，光学装置310所撷取的影像200可以如图2所示。 处理单元330可以依据影像200执行本发明的距离计算方法，其相关细节将于 后说明。类似地，在一些实施例中，处理单元330可以是一数字信号处理器， 且储存单元320是数字信号处理器内部的闪存。
值得说明的是，依据本发明实施例的影像辨识装置亦可以具有如图1和/ 或图3图中实施例的组件，在此不再赘述。
图4显示依据本发明实施例的距离计算方法。值得注意的是，本发明的距 离计算方法可以利用本发明的影像辨识方法来实施。本发明的影像辨识方法可 以包括标尺正立或倒立判断与校正法、标尺倾斜判断与校正法、和/或数字辨 识法等。
如步骤S410，取得一影像。如前所述，影像可以包括标尺LR、以及投影 至标尺LR上的十字光标中心CC、刻度l、及刻度2。值得注意的是，影像中 的每一像素可以具有亮度值Y与色度值UV。如步骤S420，依据影像计算二 值化阈值。二值化阈值可用以判断影像中的像素是否为标尺上刻度、数字、和 /或图案的一部分。如步骤S430，辨识影像中标尺的刻度的形状，且依据刻度 的形状进行标尺正立或倒立的判断与校正。如步骤S440，辨识影像中标尺的 刻度的边界，且依据刻度的边界进行标尺倾斜的判断与校正。之后，如步骤 S450，对标尺上的数字进行辨识，以得知标尺中的基准标志的基准高度。最后， 如步骤S460，依据基准标志的基准高度、基准标志在影像中的位置、以及十 字光标中心、刻度1及刻度2在影像中的位置计算标尺的高度和/或距离。注 意的是，二值化阈值的算法及相关判定、标尺正立或倒立的判断与校正、标尺 倾斜的判断与校正、与计算标尺的高度和/或距离的细节将于后说明。二值化阈值计算
图5显示依据本发明实施例的二值化阈值计算方法。
首先，如步骤S502，在影像中以十字光标中心CC为起点，分别向上与 向下取得一既定数目例如300个像素的亮度值Y。如步骤S504,从这些像素 的亮度值Y中选取一最大亮度值Ymax。如步骤S506，统计这些像素中相应 的亮度值Y在最大亮度值Ymax的邻近范围例如[Ymax-20，Ymax]内的像素数 目。如步骤S508，判断亮度值Y在最大亮度值Ymax的邻近范围内的像素数 目是否大于一既定值，如像素总数目除以4。若亮度值Y在最大亮度值Ymax 的邻近范围内的像素数目并未大于既定值(步骤S508的否)，如步骤S510，重 新选取这些像素中亮度值小于最大亮度值Ymax的次最大值，并将其设为最大 亮度值Yniax。之后，流程回到步骤S506。若亮度值Y在最大亮度值Ymax 的邻近范围内的像素数目大于既定值(步骤S508的是)，如步骤S512，从这些 像素的亮度值Y中选取一最小亮度值Ymin。如步骤S514，统计这些像素中相 应的亮度值Y在最小亮度值Ymin的邻近范围例如[Ymin， Ymin+20]内的像素 数目。如步骤S516，判断亮度值Y在最小亮度值Ymin的邻近范围内的像素 数目是否大于一既定值，如像素总数目除以4。若亮度值Y在最小亮度值Ymin 的邻近范围内的像素数目并未大于既定值(步骤S516的否)，如步骤S518，重 新选取这些像素中亮度值大于最小亮度值Ymin之次最小值，并将其设为最小 亮度值Ymin。之后，流程回到步骤S514。若亮度值Y在最小亮度值Ymin的 邻近范围内的像素数目大于既定值(步骤S516的是)，如步骤S520，依据当前 最大亮度值Ymax与最小亮度值Ymin计算二值化阈值。在一些实施例中，二 值化阈值可以依据下列公式进行计算BT = (Ymin+Ymax)/2，其中BT是二值 化阈值。
标尺正立或倒立判断与校正
图6显示依据本发明实施例的标尺正立或倒立判断与校正法。 如步骤S602，以十字光标中心CC为起点，分别向上与向下搜寻多行。 在一些实施例中，可以分别向上与向下搜寻2倍的刻度高度scale—height,如图7所示。如步骤S604,对于每一行，判断其在十字光标中心Y轴坐标 Crossj:enY位置的像素的亮度值是否小于二值化阈值。若每一行在十字光标 中心Y轴坐标Cross一CenY位置的像素的亮度值并未小于二值化阈值(步骤 S604的否)，则流程转至步骤S608。若每一行在十字光标中心Y轴坐标 Cross一CenY位置的像素的亮度值小于二值化阈值(步骤S604的是)，则搜寻且 记录此行的左边界与右边界。在一些实施例中，当向左搜寻到某一特定像素的 亮度值小于二值化阈值，且此特定像素左边的两个连续像素的亮度值均大于二 值化阈值时，则记录此特定像素所在的列数，即为此特定像素所在行刻度的左 边界。类似地，当向右搜寻到某一特定像素的亮度值小于二值化阈值，且此特 定像素右边的两个连续像素的亮度值均大于二值化阈值时，则记录此特定像素 所在的列数，即为此特定像素所在行刻度的右边界。注意的是，在一些实施例 中，左边界与右边界可以通过数组的方式进行记录。举例来说，假设 scalejieight 为 50 ， 贝U 将从 Cross—CenY-2scale—height 行至 Cross—CenY+2scale—height行，每行刻度的左边界记入数组boundary 1 [200]， 每行刻度的右边界记入数组boundary2[200]中。
接着如步骤S608，计算每一行中左边界与右边界之间的距离，且将具有 最大距离的行设为一特定行maxl。举例来说，分别计算(boundary2
-boundary,) 、 (boundary2[1] - boundaryl[l])、 …、(boundary2[199]-boundaryl[199])的值。当(boundary2[i] - boundaryl[i])的值最大时，记下此时的 行数为maxl。此特定行刻度的左边界记为scale—left,右边界记为scale—right, 如图8A与图8B所示，其中图8A是标尺正立的状况，且图8B是标尺倒立的 状况。之后，如步骤S610，依据特定行maxl的左边界scale—left与右边界 scale—right确定出第一X轴坐标xl与第二X轴坐标x2。值得注意的是，第一 X轴坐标与第二 X轴坐标位于此特定行刻度的左边界scale—left与右边界 scale—right之内。在一些实施例中，xl = scale—left +(scale—right - scale—left)/4， ix2 = scale—right-(scale—right-scale—left)/4 。如步骤S612，分别侦测刻度在 第一 X轴坐标xl与第二 X轴坐标x2处的上边界与下边界，且依据相应的上 边界与下边界分别计算刻度在第一 X轴坐标xl与第二 X轴坐标x2处的高度。
12具体的说，以xl为列数且maxl为行数起点，分别向上与向下搜寻得到刻度的 上边界scale—topl和下边界scale—bottoml，则此位置刻度的高度为yl，其中 yi = scale—bottoml - scale—topl 。另外，以x2为列数且maxl为行数起点，分别 向上与向下搜寻得到刻度的上边界scalejop2和下边界scale—bottom2，则此位 置刻度的高度为y2 ，其中y2 = scale—bottom2 - scale—top2 。
接着如步骤S614,依据刻度分别在第一 X轴坐标xl与第二 X轴坐标x2 处的高度yl与y2判定标尺为正立或倒立。图9A图与图9B分别显示出标尺 正立与倒立的状况下刻度在第一 X轴坐标与的第二 X轴坐标处的上边界与下 边界及高度。如图所示，当标尺正立时，以xl为列数的刻度高度yl约为以 x2为列数的刻度高度y2的二分之一。反之，当标尺倒立时，以xl为列数的 刻度高度yl约为以x2为列数的刻度高度y2的二倍。因此，可以以此为依据 来判断标尺是正立放置或倒立放置。如步骤S616，依据判定结果校正影像。 举例来说，当标尺系倒立放置时，则将影像旋转180度。
标尺倾斜判断与校正法
如前所述，当一行在十字光标中心Y轴坐标Cross一CenY位置的像素的亮 度值小于二值化阈值时，则可以搜寻且分别记录此行的左边界与右边界至数组 boundary 1[200]与数组boundary2[200]中。搜寻行的左边界与右边界的细节在 此不再赘述。在标尺倾斜判断与校正时，数组boundaryl与boundaiy2的索引 (index)可以是此行的Y轴坐标。换言之，左边界与右边界的X轴坐标与Y轴 坐标皆被记录。通过数组boundaryl与数组boundary2 二者之一可以计算出刻 度的倾斜角度。计算出倾斜角度之后，便可依据倾斜角度对影像进行旋转。另 外，在一些实施例中，当特定行maxl确定之后，可以另外确定一特定X轴坐 标xl ，如xl = scale—right國scale—height/2。之后，以xl为歹U数且maxl为行数 的起点，分别向上向下搜寻得到刻度的上边界scale—top与下边界scale—bottom。 之后，再以上边界scalejop为起始行，且下边界scaleJx)ttom为结束行，搜寻 每行的刻度右边界。最后，通过每行的刻度右边界计算倾斜角度。
值得注意的是，前述说明是针对标尺上单一刻度的左边界与右边界进行判
13断的。然而，为了提供精确度，可以以十字光标中心为起点，向上或向下搜寻
一既定数目的刻度，如m个刻度。相应所有刻度所涵盖的行的左边界与右边 界皆会进行记录，且依据这些记录的左边界或右边界计算倾斜角度，然后依据 倾斜角度对于影像进行旋转。必须提醒的是，在一些实施例中，当数组中的数 据达到一既定数量时，如200笔数据时，则可以不搜寻与记录对应其它刻度的 行的左边界与右边界，而可以直接进行倾斜角度的计算。在一些实施例中，数 组boundaryl与数组boundary2中的一者可以利用最小平方法进行线性估算， 以计算斜率。
数字辨识
图IO显示具有大数字与小数字的一标尺。如图IO所示，当标尺LR距离 数字水准仪较远时，刻度高度scalejieight较�。耸蔽薹ㄇ逦媸缎∈諦， 只能透过辨识大数字A来确定基准高度。
图11显示依据本发明实施例的数字辨识方法。
如步骤S1102，从影像中辨识一基准标志，如十字光标中心CC附近的一 刻度，且侦测对应此刻度的刻度高度。如步骤S1104，依据该刻度的刻度高度 决定辨识标尺上的大数字或是小数字。当刻度高度小于一既定值时，则判定辨 识标尺上的大数字。反之，当刻度高度并未小于既定值时，则判定辨识标尺上 的小数字。当判定辨识小数字时，如步骤S1106，依据刻度的位置决定相应小 数字的搜寻范围。类似地，通过比较各像素的亮度值Y与二值化阈值可以找 出刻度的左边界、右边界、上边界与下边界，且透过刻度的这些边界可以确定 相应小数字B的搜寻范围。接着，如步骤S1108，在搜寻范围中辨识至少一数 字。注意的是，辨识出的数字可以是以十进制排列的数字。其中，辨识数字的 方法将于后说明。之后，如步骤SlllO，判断相应小数字的辨识是否失败。若 小数字辨识并未失败(步骤SlllO的否)，如步骤S1112，将辨识出的数字设为 基准高度。若小数字辨识失败(步骤S1110的是)，进行步骤S1114操作。
当判定辨识大数字时，如步骤S1114，依据刻度的位置决定相应大数字搜 寻范围。类似地，通过比较各像素的亮度值Y与二值化阈值可以找出刻度的左边界、右边界、上边界与下边界，且通过刻度的这些边界可以确定相应大数
字A的搜寻范围。接着，如步骤S1116，在搜寻范围中辨识至少一数字。注意 的是，在大数字的辨识中除了辨识数字之外更需要辨识数字上方有几个点以及 数字下方是否有字母m。之后，如步骤S1118，判断相应大数字的辨识是否失 败。若大数字辨识并未失败(步骤S1118的否)，如步骤S1112，依据辨识出的 数字、点的数目与是否有字母m设置基准高度。若大数字辨识失败(步骤S1118 的是)，结束流程。
在一些实施例中，可以利用标签化算法来辨识数字。在标签化算法中，将 影像中相连接的所有像素标示为同样的标签，而对于不同连接的像素则标示为 不同标签。以下说明像素标签化的具体步骤。必须说明的是，影像中像素扫描 的顺序是由上至下且由左至右的。当扫描到未被标示标签的像素时，此像素将 会被套用一遮罩，以决定要被标示的标签。图12显示了依据本发明实施例的 遮罩。如图12所示，遮罩1200为一 3X3的矩阵。其中，遮罩1200的中心将 会被套至未被标示标签的像素。遮罩的使用方式将于后说明。接下来，举一例 子说明。假设影像二值化(亮度值小于二值化阈值的像素被设为1;亮度值大于 二值化阈值的像素被设为O)之后的影像为图13A所示。当扫描到第一个未被 标示标签的像素时，依照像素的位置套用遮罩1200。由于它的几个邻像素(邻 像素l、邻像素2、邻像素3与邻像素4)皆未找到已经标示标签的像素，因此 此像素被标示为标签2，如图13B所示。之后，继续扫描，以找到下一个未被 标示标签的像素。由于此像素的几个邻像素邻(邻像素l、邻像素2、邻像素3、 与邻像素4)皆未找到已经标示标签的像素，因此此像素被标示为标签3，如图 13C所示。之后，继续扫描，以找到下一个未被标示标签的像素。由于此像素 的邻像素1没有被标示标签，而邻像素2己被标示为标签2，因此同样将此像 素标示为标签2。另外，由于此像素的邻像素3与邻像素4都没有被标示标签， 因此保留此像素所标识的标签2，如图13D所示。之后，继续扫描，以找到下 一个未被标示标签的像素。由于此像素的邻像素l已被标示为标签3，因此将 此像素标示为标签3。此像素的邻像素2没有被标示标签，而其邻像素3已被 标示为标签2。本来应该将此像素标示为标签2，但因为此像素已经被标示为标签3，因此，将所有标示为标签2的像素重新标示为标签3，以使得所有连 接的像素为同一个标签，如图13E所示。之后，继续扫描，以找到下一个未 被标示标签的像素。由于此像素的几个邻像素(邻像素l、邻像素2、邻像素3、 与邻像素4)皆未找到已被标示标签的像素，因此将此像素标示为标签4，如图 13F所示。标签化操作持续至影像中所有像素被扫描过为止。当所有的接连成 分都被标签化后，通过求出他们的长宽高，便可以分辨出哪个是需要的连接成 分，如图13G所示的"5"。
当需要的连接成分确定之后，便可将此数字细化，以得到细化后的数字如 图13H所示。之后，便可依据细化后此标签的分布来辨识得到数字。在一些 实施例中，当数字是1时，由于其宽度较�。虼丝梢灾苯咏斜媸�。其它数 字则可以将整个标签的分布划分为多个区域，且依据标签在不同区域的分布来 对应到不同的数字。举一例子说明。首先，把数字(连接的标签)分成l、 2、与 3等三个区域，如图14A所示。之后，再将数字(连接的标签)分成4、 5、 6、 与7等四个区域，如图14B所示。其中，区域1至7对应一个二进制编码。 其中，每一区域的总列数M将会被统计。之后，分别计算每个区域内含黑色 像素(二值化后的l)的列数N。当一区域的N〉M/2时，则对应此区域的编码为
"1"。当所有区域的总列数与内含黑色像素的列数计算出来之后，便可得到 对应此连接的标签的二进制编码。之后，再将此二进制编码与预定的0至9 的二进制编码进行比对，便可得知辨识出的对应此连接的标签的数字。在此实 施例中，"0"的二进制编码为"1011111 "2"的二进制编码为"11110110"，
"3"的二进制编码为"1110101" ， "4"的二进制编码为"0101101" ， "5" 的二进制编码为"1111001" ， "6"的二进制编码为"1111011" ， "7"的二进 制编码为"1000101"或"1001101" ， "8"的二进制编码为"1111111"，且
"9"的二进制编码为"1111101"或"1101101"。因此，依据辨识出的数字 可以得到基准高度m—height,且记录该基准高度在影像中的像素位置 m一heihgt一i。
高度与距离计算根据基准标志的基准高度m—height、基准标志在影像中的位置 m_heightj、十字光标中心CC在影像中的像素位置(Cross—CenX， Cross—CenY)， 就可以求出十字光标中心CC所在位置的高度，以及刻度1和刻度2之间的高 度差。
请参考图15，说明高度与距离计算。
首先，以基准标志在影像中的位置m一height一i为初始位置搜寻刻度l(刻 度1的Y轴坐标为Cross一Yl)所对应的标尺上刻度的上边缘i一A与下边缘i一B 的坐标。同时，在搜寻过程中记录m—heightj到i—A之间的刻度数N_scalel=3， 这样可以求出刻度1所在位置的高度为H—up = m—height + N—scalel - (i—A -Cross—Yl)/(i_A-i_B)。其中，H一up为刻度l的高度。类似地，以基准标志在 影像中的位置m—height一i为初始位置搜寻刻度2(刻度2的Y轴坐标为 Cross—Y2)所对应的标尺上刻度的上边缘i—C与下边缘i—D。同时，在搜寻过程 中记录m一height一i到i_D之间的刻度数N—scale2-4。这样可以求出刻度2所在 位置的高度为H—down = m—height - N—scale2 + (Cross—Y2 - i—D)/(i—C - i—D)。 其中，H一down为刻度2的高度。相同地，以基准标志在影像中的位置m一height一i 为初始位置搜寻十字光标中心CC所对应的标尺上刻度的上边缘i一E与下边缘 i一F的坐标。同时，在搜寻过程中记录mjieight一i到i一F之间的刻度数 N—scale0=l。这样可以求出十字光标中心CC所在位置的高度为H一cross = m一height - N_scale0 + (Cross_CenY - i_F)/(i—E - i一F)。其中，H_ cross为十字光 标中心CC的高度。刻度1和刻度2的高度差为H一distance = H一up - H_down， 其中，H—distance为刻度1和刻度2的高度差。由于标尺与测量机器如数字水 准仪间的距离等于刻度1与刻度2之间的高度差乘上一个光学系数P 。其中， 目镜与影像感测单元间的距离与刻度1到刻度2的距离间的比值即为光学系数 0。通过像距与像高的比值会等于物距与物高的比值，可以推导出物距等于像 距与像高的比值乘以物高，其中像距即为目镜与影像感测单元间的距离，像高 即为刻度1到刻度2的距离，物高即为H—distance的值，物距即为数字水准仪 与标尺之间的距离Distance。所以数字水准仪与标尺之间的距离Distance等于 目镜与影像感测单元间的距离与刻度1到刻度2的距离的比值乘以I^distance
17的值。若目镜与影像感测单元间的距离与刻度1到刻度2的距离的比值等于光 学系数P，贝U，数字水准仪与标尺间的距离Distance = P *H—distance。
如前所述，本申请的距离计算方法可以利用本申请的影像辨识方法来实 施。本申请的影像辨识方法可以包括标尺正立或倒立判断与校正法、标尺倾斜 判断与校正法、和/或数字辨识法等。必须说明的是，前述实施例中都是说明 的利用影像来辨识既定刻度的高度。然而，本申请的影像辨识方法并非仅限于 用以辨识高度，任何可以利用数字表示的有意义名词，如长度等皆可应用于本 申请中。
因此，通过本申请的影像辨识及距离计算方法与装置，可以进行相关影像 辨识，如标尺正立或倒立判断与校正法、标尺倾斜判断与校正法、和/或数字 辨识法，和/或判断既定刻度的高度，以及装置与标尺间的距离，从而减少人 为判读时的误差。
本发明的方法，或特定型态或其部份，可以以程序代码的型态包含于实体 媒体，如软盘、光盘片、硬盘、或是任何其它机器可读取(如计算机可读取)储 存媒体，其中，当程序代码被机器如计算机加载且执行时，此机器变成用以参 与本发明的装置。本发明的方法与装置也可以以程序代码型态通过一些传送媒 体，如电线或电缆、光纤、或是任何传输型态进行传送，其中，当程序代码被 机器，如计算机接收、加载且执行时，此机器变成用以参与本发明的装置。当 在一般用途处理器上实施时，程序代码结合处理器提供一操作类似于应用特定 逻辑电路的独特装置。
虽然本发明己以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明，任何本 领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可做些许更动与润 饰，因此本发明的保护范围当视权利要求的限定为准。
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权利要求
1、一种影像辨识方法，其特征在于，包括下列步骤取得对应一标尺的影像，其中所述影像包括投影至所述标尺上的至少一既定刻度；依据所述影像判定所述标尺中的一基准标志的基准高度；以所述基准标志在所述影像中的位置为初始位置，搜寻所述既定刻度在所述标尺上所对应的刻度的上边缘与下边缘在所述影像中的位置；以及依据所述既定刻度在所述影像中的位置、所述上边缘与所述下边缘在所述影像中的位置、所述基准标志的基准高度、与从所述初始位置至所述上边缘间的刻度数目，辨识所述既定刻度的高度。
2、 如权利要求1所述的影像辨识方法，其特征在于，依据所述影像判定 所述标尺中对应所述基准标志的所述基准高度的步骤进一步包括下列步骤确定所述基准标志附近的一搜寻范围； 在所述搜寻范围中辨识至少一数字；以及 将所述数字设为对应所述基准标志的所述基准高度。
3、 如权利要求2所述的影像辨识方法，其特征在于，依据所述影像判定 所述标尺中对应所述基准标志的所述基准高度的步骤更进一步包括下列步骤从所述影像中辨识出所述基准标志附近的一刻度 ， 辨识所述刻度的刻度高度；以及 依据所述刻度的刻度高度确定所述搜寻范围。
4、 如权利要求2所述的影像辨识方法，其特征在于，在所述搜寻范围中 辨识所述数字的步骤进一步包括下列步骤判断所述搜寻范围中的一像素是否具有相同像素特征的至少一邻近像素， 其中所述像素特征表示所述像素的亮度值小于一阈值；当所述像素具有相同像素特征的所述邻近像素时，将所述像素与所述邻近 像素标示为一特定标签；以及依据所述特定标签的分布确定所述数字。
5、 如权利要求4所述的影像辨识方法，其特征在于，在所述搜寻范围中辨识所述数字的步骤更进一步包括下列步骤 将所述特定标签的分布划分为多个区域；计算每一所述区域中包含对应的所述特定标签的分布的列数；以及 依据每一所述区域中包含对应的所述特定标签的分布的列数确定所述数字。
6、 如权利要求4所述的影像辨识方法，其特征在于，所述阈值的确定包 括下列步骤依据多个像素的亮度值决定第一最大亮度值与第一最小亮度值；以及 依据所述第一最大亮度值与所述第一最小亮度值确定所述阈值。
7、 如权利要求6所述的影像辨识方法，其特征在于，所述阈值的确定进 一步包括下列步骤判断所述多个像素中亮度值在所述第一最大亮度值的第一邻近范围内的 像素的数目是否大于一既定值，且判断所述多个像素中亮度值在所述第一最小 亮度值的第二邻近范围内的像素的数目是否大于所述既定值；当亮度值在所述第一最大亮度值的第一邻近范围内的像素的数目不大于 所述既定值，则重新依据所述多个像素中每一像素的亮度值决定一第二最大亮 度值；当亮度值在所述第一最小亮度值的第二邻近范围内的像素的数目不大于 所述既定值，则重新依据所述多个像素中每一像素的亮度值决定一第二最小亮 度值；以及重新依据所述第二最大亮度值与所述第二最小亮度值确定所述阈值。
8、 如权利要求1所述的影像辨识方法，其特征在于，所述方法还包括下 列步骤辨识所述影像中所述标尺的刻度的形状，且依据所述刻度的形状判定所述 标尺是正立或倒立；以及当判定所述标尺倒立时，将所述影像旋转180度。
9、 如权利要求8所述的影像辨识方法，其特征在于，辨识所述影像中所述标尺的刻度的形状且依据所述刻度的形状判定所述标尺是正立或倒立的步 骤进一步包括下列步骤确定第一 X轴坐标与第二 X轴坐标；侦测所述刻度分别在所述第一 X轴坐标与所述第二 X轴坐标上的高度；以及依据所述刻度分别在所述第一 X轴坐标与所述第二 X轴坐标上的高度判 定所述标尺是正立或倒立。
10、如权利要求9所述的影像辨识方法，其特征在于，辨识所述影像中所 述标尺的刻度的形状且依据所述刻度的形状判定所述标尺是正立或倒立的步 骤更包括下列步骤确定一特定Y轴坐标；搜寻所述刻度在所述特定Y轴坐标上的左边界与右边界；以及 依据所述左边界与所述右边界确定所述第一 X轴坐标与所述第二 X轴坐标，其中所述第一 X轴坐标与所述第二 X轴坐标位于所述左边界与所述右边界之内。
全文摘要
本发明公开了一种影像辨识方法。首先，取得对应一标尺的影像，其中所述影像包括投影至标尺上的至少一既定刻度。之后，依据影像判定标尺中的一基准标志的基准高度。以基准标志在影像中的位置为初始位置搜寻所述既定刻度在标尺上所对应的刻度的上边缘与下边缘在影像中的位置。最后，依据所述既定刻度在影像中的位置、上边缘与下边缘在影像中的位置、基准标志的基准高度、与从初始位置至上边缘之间的刻度数目辨识所述既定刻度的高度。利用本发明的影像辨识方法，可以快速且正确的自动取得受测物的量测结果，因此可以减少操作人员判读及记录量测值的时间，提升量测动作的效率。
文档编号G01C5/00GK101666641SQ200810213498
公开日2010年3月10日 申请日期2008年9月1日 优先权日2008年9月1日
发明者俞飞行, 康祥喆 申请人:亚洲光学股份有限公司
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