随着信息社会的发展，图像处理和机器视觉技术在各行各业的应用越来越广泛。各行业的管理手段正在从人工管理向自动或半自动方向转化。本文提出图像式水表读数的自动识别方法，就是用计算机读数来代替过去抄表员的人工抄表，以达到提高效率和降低人工成本的目的，具有广泛的理论和应用价值。 本文的主要工作包括： (1) 从图像预处理入手，首先针对光照造成的图像灰度不均匀，经典的阈值分割方法如Ostu、Bernsen算法不能很好提取目标的问题，采用了利用梯度点信息插值的S．D．Yanowitz算法，能够很好的分割目标和背景；再利用水平和竖直投影提取水表表框信息；然后再利用改进的Hough变换提取表框范围内直线，对结果进行统计分析，求出水表的倾斜角度；最后采用逆仿射变换的方法，对表框图像进行双线性插值旋转，得到表框的矫正图像。 (2) 针对水表图像的读数特点，提出逐步求精的策略进行数字字符的精确定位。先采用先验知识对字符进行粗定位；再采用形态学的方法对图像进行增强，并对连通域筛选，以提高精确定位的精度；最后利用投影的方法，求出字符的外接矩形的切线位置，并按照半字和整字的不同方法定位，取得良好的定位效果。 (3) 采用基于改进Hausdorff距离的滑动模板匹配进行数字字符识别。利用了分形理论中的Hausdorff距离来计算字符与模版的相似程度，并且采用了改进的Hausdorff距离以提高算法的稳定性。在识别半字的过程中研究了滑动模板匹配的方法，解决了半字模版不唯一的问题。实验证明，算法获得较好的识别率。