[发明专利]一种基于小波变换的集装箱号码定位方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理领域，主要涉及集装箱号码识别系统中号码定位技术。

背景技术

随着经济的快速发展，各大港口的吞吐量越来越大。对港口上的集装箱进行高效的管理已成为一个亟待解决的问题，这关系着集装箱出港、进港的高效性，也直接关系着港口的所能承受的吞吐量。而现在港口对于进出的集装箱都是使用人工的形式对该箱进行登记并办理相关手续，这严重影响了集装箱进出的效率，也影响了港口的容纳能力。而且港口需要全天候的工作，这就很难保证港口工作人员不因疲劳、心情等因素影响而出错。为了高效、准确地对港口集装箱进出进行管理，对集装箱的自动识别系统的研究就变得更加迫切了。有了集装箱号码自动识别系统，人们就可以全天候的自动对进出港的集装箱进行登记办理相关的手续，从而打量缩短集装箱在港口的滞留时间，提高集装箱进出港效率，还能保证对集装箱号码的登记工作不受人的心情、疲劳等因素的影响而出错。

一个完整的集装箱识别系统至少需要三个步骤：1)集装箱号码定位，2)集装箱号码分割，3)集装箱号码的识别。由于集装箱号码排列方式多样、且集装箱颜色背景多样，这都加大了集装箱箱号定位的难度。

目前已有集装箱号码定位方法主要有：

1、首先在图片中找到可疑的字符候选框，然后在进行筛选使尽可能的去掉非集装箱号码的字符候选块，此时再进一步使用字符候选块的中心点作为hough变换的输入，来定位出一条通过尽可能多字符候选块直线，从而来定位出集装箱字符。

2、首先对图片行或列数据进行扫描，标记在一行或一列中梯度差大于某个阈值的像素点的个数，如果某行该类像素点的个数大于某个阈值，则将该行作为集装箱号码的可疑行。如果整个图片中未找到可疑行则调低阈值重新扫描寻找。在找到了集装箱号码的可疑行后，对可疑行进行进一步的确认，即对可疑行的下面连续几行数据进行扫描标记，如果每一行的标记点与上一行的标记点位置相差不多时则确认该可疑行为集装箱号码所在行，这就完成了集装箱号码的粗定位。然后系统根据已有的集装箱号码排列方式生成排列规则，再调用规则与粗定位后的图片数据进行比较，从而定位出正确的集装箱号牌。

上述算法在集装箱号码定位中都在一定程度上存在问题。定位算法1中并未对定位图片中可疑字符候选框的算法进行描述，无法得知该字符候选框的定位算法。但要从原始图片中准确定位出每个可疑字符候选框有很大的难度，其准确率也会因为图片质量而不同，这就造成最后集装箱号码的准确定位率不高。定位算法2是利用图片中灰度差异来进行集装箱号牌的粗定位的，这就决定了该方法对噪声较为敏感。

发明内容

本发明提供了一种基于小波变换的集装箱号码定位方法。该方法能够在复杂背景中定位出集装箱号码，对噪声不敏感，集装箱上面可能出现的小字符对集装箱号码定位结果没有影响。

本发明的详细技术方案如下：

一种基于小波变换的集装箱号码定位方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤1：采集的待识别集装箱号码原图片，并将其转换成灰度格式图片。

由于集装箱背景色和集装箱号码没有固定的颜色搭配，不能根据颜色值来定位集装箱号码，故需将待识别集装箱号码原图片转换成灰度格式图片。若采集的待识别集装箱号码原图片为RGB格式图片，将其转换成灰度格式图片的转化公式为：gray＝0.229×R+0.587×G+0.114×B，其中gray表示灰度格式图片中某个像素点的灰度值，R、G和B分别表示RGB格式图片中该像素点的红色、绿色和蓝色三个通道的像素值。

步骤2：选用harr小波，对步骤1所得的灰度格式图片进行一维小波变换。

步骤3：将小波变换后得到的高频系数组成图片，对该图片进行中值滤波。

中值滤波是为了剔除噪声的影响，它对图片中的孤立噪声去除有很好的效果。中值滤波的窗口为3×3像素或5×5像素大小。

步骤4：对中值滤波后的图片进行二值化处理。

由于中值滤波后的高频系数90％集中在30以下，故二值化处理时的二值化阈值可确定在3-5之间。

步骤5：对二值化图片进行形态学处理。

采用相对于集装箱号码字符一半大小的结构体作为形态学处理的结构体对二值化图片先进行腐蚀然后再进行膨胀。