数字水准仪集计算机技术、精密机械、电子技术于一体,具有操作简单、读数客观、精度高和内外业一体化等优点,它的出现逐渐取代了传统的光学水准仪,减轻了作业劳动强度。目前,世界上主要的数字水准仪产自欧美和日本,它们生产的各系列数字水准仪已经发展到第二代产品,并达到一等水准测量的精度。我国在数字水准仪的研制上起步较晚,长期落后于发达国家,现在国内已经有部分厂家研制和生产出拥有自主产权的数字水准仪,但在精度上与欧美和日本等国的数字水准仪相比存在一定差距。因此,研制国产高精度的数字水准仪具有十分重要的工程价值和研究价值。数字水准仪的数据处理软件是实现自动化读数的核心,本文针对数字水准仪的编码原理和解码方法进行研究,设计和实现了数字水准仪图像处理和识别的算法。　　本文基于Trimble DiNi系列数字水准仪的编码原理和解码方法,通过改装测量系统采集该系列配套的条码尺图像数据,设计和实现了条码尺图像处理和识别算法。首先针对数据采集电路常见的椒盐噪声和高斯白噪声,采用中值滤波和邻域均值滤波的混合滤波去噪方法,将图像信号中的噪声进行削弱,既抑制了噪声又有效的保护了图像中的码元边缘纹理特征,提高了图像的质量。然后根据该系列条码尺图像的边缘点阶跃性质,采用计算量少、效率高的Deriche算子递归算法实现图像边缘检测,通过平滑、求一阶导数和二阶导数,依据边缘点阶跃特性中二阶导数的零交叉点同时也是一阶导数的极大值点这个性质,对条码尺图像中的码元边缘点进行定位。根据边缘的阶跃特征及采集图像的凹凸性,对条码尺图像进行二值化处理,将图像的灰度值统一到0和1两个值,以此有利于条码图像的识别,提高程序的运行效率。在二值图像中测量码元的图像宽度,然后查找其中的最小码元宽度。依据天宝D iNi系列编码原理,按照码元宽度与最小码元宽度之间的比例关系,以及条码内部结构中的码元排列规则得到码元在条码尺上的实际宽度序列,结合码元的颜色(即灰度值0和1)确定由码元构成的条码种类及对应的数字代码,并记录条码的起始边缘点位。通过对条码结构中的码元图像宽度相加得到条码的图像宽度,将条码的实际宽度与条码的图像宽度之间的比值作为物象比,按照数字水准仪成像的几何关系计算得到视距。然后通过视距的范围选择远视距或近视距的条码尺编码表匹配得到条码段的数字代码序列对应的粗读数。最后根据成像的几何关系,利用粗读数、条码的起始边缘点位与电子视准轴的关系计算得到视线高。　　本文采用Visual C＃编程实现设计的图像处理和识别算法,通过设计实验方案将本文编写的数据处理软件计算的结果与天宝DiNi03数字水准仪的测量结果进行对比,证明本文设计的算法具有良好的稳定性和较高的准确性,达到了本文研究的目的。