一种基于图像处理的货车车号识别系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及的是一种图像处理与模式识别方法，特别涉及一种基于图像处理的货 车车号识别系统。
【背景技术】
[0002] 国外对于铁路货车车号的研究较早，60年代末、70年代初，国外铁路系统就开始 对车号自动识别进行了研究。由于受当时的技术发展影响，通常采用彩色条形码、磁感应、 声表面波等技术来实现货车的自动识别，但在使用过程中，都因现场的具体应用环境恶劣， 始终未能解决系统识别精度不高和抗干扰性能差等技术难题，因此没有得到广泛应用。进 入80年代，随着计算机技术和微波技术的不断发展，国外许多公司都在致力于采用微波反 射调制技术来实现机车、货车自动识别的研究，由于此项技术具有较高的抗干扰性能和较 高的识别精度，基本解决了前述识别技术中存在的影响识别正确率的技术难题，成为了目 前主流的技术。目前国内货车车号自动识别也可以采用基于图像处理的技术，主要包括软 件方式和软硬件结合方式两种技术方案。
[0003] 从目前一些车号识别产品的性能指标可以看出，其系统的识别率和识别速度有待 提高，而在车号定位和识别方面，还没有一种通用的方法，研究高速、准确的定位与识别算 法仍然是当前需解决的一个研究方向。对于货车车号的定位和识别，存在很多的难点。
【发明内容】
[0004] 本发明主要就是针对当前国际国内铁路运输管理信息系统飞速发展的需求，构建 出基于图像处理的货车车号识别系统框架，提出一种利用数字图像处理技术来研究开发铁 路货车车号自动识别系统的方法，给出一个能有效地自动定位、分割、识别铁路货车车号的 方法，能够应用于实际的铁路管理系统，并能在识别率和识别速度上取得进一步的提高。
[0005] 本发明的目的是这样通过这样几个步骤实现的：
[0006] -种基于图像处理的货车车号识别系统，其组成包括识别车号定位模块，图像预 处理模块，字符分割模块，字符识别模块。
[0007] 所述的一种基于图像处理的货车车号识别系统，其特征在于所述的采用膨胀的方 法对边缘图像进行处理，膨胀的定义公式：
[0008] A? B = ^Ac Θ(-
[0009] 其中，A称为输入图像，B称为结构元素。膨胀运算可以填平图像中的小孔和断裂 的小缝隙。
[0010] 所述的一种基于图像处理的货车车号识别系统，其特征在于所述的经过膨胀运算 后，图像中会存在一些小噪点和毛刺，那么，可以利用形态学的腐蚀对图像进行降噪处理。 腐蚀的定义公式如下： toon] A&B +
[0012] 1.车号定位：对采集到的视频图像或静态图片进行滤波、边界增强等处理，在采 集到的车厢图像中自动找到车号的位置。
[0013] 2.图像预处理：对车号图像进行灰度化、均衡化、边缘处理、二值化等处理，为下 一步的工作做好准备。
[0014] 3.字符分割：将车号区域分割成单个的字符区域，为字符识别做准备，克服模糊、 字符断裂等问题。
[0015] 4.字符识别：这一过程就是模式识别。字符识别作为模式识别的一个重要应用领 域，识别算法也比较多。
[0016] 本发明还可以包括：
[0017] (1)采用膨胀的方法对边缘图像进行处理，膨胀的定义公式：
[0018] J十 5= 3?Θ(-召)C
[0019] 其中，A称为输入图像，B称为结构元素。膨胀运算可以填平图像中的小孔和断裂 的小缝隙。
[0020] (2)经过膨胀运算后，图像中还会存在一些小噪点和毛刺，那么，可以利用形态学 的腐蚀对图像进行降噪处理。腐蚀的定义公式如下：
[0021] ΑΘΒ -[c\ B +c (zA}
【附图说明】
[0022] 图1为车号识别的过程的示意框图；
【具体实施方式】
[0023] 下面结合附图举例对本发明做更详细地描述：
[0024] -种基于图像处理的货车车号识别系统，其组成包括识别车号定位模块，图像预 处理模块，字符分割模块，字符识别模块。
[0025] 其特征在于所述的采用膨胀的方法对边缘图像进行处理，膨胀的定义公式：
[0026] ΑΦ B = Ac
[0027] 其中，A称为输入图像，B称为结构元素。膨胀运算可以填平图像中的小孔和断裂 的小缝隙。
[0028] 其特征在于所述的经过膨胀运算后，图像中会存在一些小噪点和毛刺，那么，可以 利用形态学的腐蚀对图像进行降噪处理。腐蚀的定义公式如下：
[0029] A&B = {c:B + c cz Aj
[0030] 结合图1，图1表示了车号识别系统的简单框架，主要利用基于VisualC++的数字 图像处理技术来编程、处理、完成预处理中所涉及的灰度化、边缘提取、二值化、倾斜校正等 算法。并得到良好的结果。
[0031] 本发明采用加权平均法来进行灰度处理，因为R、G、B对图像色彩的影响并不尽相 同，并且人类对B最不敏感，对R稍强，对G最为敏感，再根据一些其他的实验结论，我们可 以给R、G、B赋予不同的权值Wr、Wg、Wb，然后对其使用下面方程：也即R=G=B=(WrR+WgG+WbB) /3。通过多年的研究和实践，人们发现最合理的权值是Wr=O. 30, Wg=O. 59, Wb=O. 11.即当 Vgray=O. 30R+0. 59G+0.1 lB ;R=G=B=Vgray 时，所得到的灰度图像最合理。
[0032] 本发明采用Roberts算子对车号图像进行边缘处理，Roberts边缘检测算子可以 很顺利地提取出物体的边缘，有下面公式给出
【主权项】
1. 一种基于图像处理的货车车号识别系统，其组成包括识别车号定位模块，图像预处 理模块，字符分割模块，字符识别模块。
2. 根据权利要求1所述的一种基于图像处理的货车车号识别系统，其特征在于所述的 采用膨胀的方法对边缘图像进行处理，膨胀的定义公式：
其中，A称为输入图像，B称为结构元素。膨胀运算可以填平图像中的小孔和断裂的小 缝隙。
3. 根据权利要求1所述的一种基于图像处理的货车车号识别系统，其特征在于所述的 经过膨胀运算后，图像中会存在一些小噪点和毛刺，那么，可以利用形态学的腐蚀对图像进 行降噪处理。腐蚀的定义公式如下：
【专利摘要】一种基于图像处理的货车车号识别系统，其组成包括识别车号定位模块，图像预处理模块，字符分割模块，字符识别模块。基于图像处理的货车车号识别系统主要就是针对当前国际国内铁路运输管理信息系统飞速发展的需求，构建出基于图像处理的货车车号识别系统框架，提出一种利用数字图像处理技术来研究开发铁路货车车号自动识别系统的方法，给出一个能有效地自动定位、分割、识别铁路货车车号的方法，能够应用于实际的铁路管理系统，并能在识别率和识别速度上取得进一步的提高。
【IPC分类】G06K17-00
【公开号】CN104680199
【申请号】CN201310616039
【发明人】张立新, 张祖富
【申请人】哈尔滨功成科技创业投资有限公司
【公开日】2015年6月3日
【申请日】2013年11月27日