[发明专利]一种基于图像熵的集装箱箱号自适应定位方法

摘要

本发明涉及一种基于图像熵的集装箱箱号自适应定位方法，对集装箱图像进行预处理得到二值图像，首先，运用投影法对二值图像进行初定位并从原集装箱图像中初提取箱号区域，根据初提取的箱号区域图像熵判别该箱号是一行、一列或者多行。若箱号是一行或一列则箱号定位成功并提取箱号区域图像；若箱号是多行则进行再定位。其次，运用形态学方法对多行箱号的二值图像进行腐蚀、开运算和膨胀，将多行箱号图像分割为多个连通区域，根据多行箱号区域的面积变化范围和形状特征，去除非箱号区域；将箱号区域从原集装箱图像中进行再提取。总之，一行、一列箱号图像定位一次和提取一次，多行箱号图像定位两次和提取两次。本发明运用图像熵能够准确、快速、自适应地定位一行、一列、多行、白色和黑色集装箱箱号图像。

主权项

1.一种基于图像熵的集装箱箱号自适应定位方法，包括如下步骤：步骤(一)灰度变换：通过灰度变换将集装箱彩色图像转换为灰度图像；步骤(二)维纳滤波：通过维纳滤波将灰度图像转换为滤波图像；步骤(三)背景消除：通过背景消除将滤波图像转换为背景消除图像；步骤(四)二值化：通过二值化将背景消除图像转换为二值图像；步骤(五)箱号颜色判别：通过二值图像判别箱号的颜色是黑色或白色，若箱号颜色是黑色则反色；具体步骤如下：通过统计二值图像0和1的个数对集装箱箱号颜色进行判别，如果1的个数小于0的个数则该集装箱箱号是白色，否则该集装箱箱号是黑色并进行反色，将黑色箱号转换为白色箱号以便箱号定位；其特征在于，所述基于图像熵的集装箱箱号自适应定位方法进一步包括以下的步骤(六)、步骤(七)和步骤(八)：步骤(六)投影法初定位与初提取：运用投影法对二值图像进行初定位并从原集装箱图像中初提取箱号区域；具体包括以下分步骤：步骤61：从箱号图像的第一行开始从左向右扫描图像，然后统计该行像素从0到255或255到0的跳变次数count；如果某一行的黑白像素跳变次数满足jumpMin＜count＜jumpMax，其中jumpMin、jumpMax分别表示箱号区域跳变次数的最小阈值和最大阈值，则认为该行可能是箱号区域的起始行，然后记录下该行的位置记为Rowup；否则，就继续搜索扫描下一行，直到搜索到第一次满足jumpMin＜count＜jumpMax的起始行Rowup；步骤62：按照上述方法，从箱号图像的第(Rowup+1)行开始继续向下搜索，直到遇到第一次黑白像素跳变次数小于最小阈值jumpMin或大于最大阈值jumpMax的行，此时认为该行为箱号区域的结束行，然后记录下该行的位置Rowdown；步骤63：根据步骤61和步骤62记录的箱号区域起始行位置Row_up和结束行位置Row_down，计算出|Row_down‑Row_up|，即箱号字符区域的像素高度；如果|Row_down‑Row_up|∈[h₁,h₂],则认为该区域可能是箱号区域，其中h₁,h₂分别表示箱号区域高度的最小阈值和最大阈值；如果则认为该区域不是箱号区域，舍弃；步骤64：按照上述步骤61、步骤62和步骤63的方法，继续向下搜索所有可能的箱号区域位置，直到搜索至箱号图像的最后一行为止；步骤65：根据步骤4定位出的集装箱箱号区域上下边界位置，对箱号区域进行独立分割提取；步骤66：对步骤65分割出的箱号区域作进一步的细分割，即对箱号区域的左右边界位置进行定位；首先对分割提取出的箱号作垂直投影，然后对投影直方图进行扫描判断就可以定位出箱号区域的起始位置Columnleft及结束位置Columnright；此时根据定位出的箱号区域的左右边界位置对箱号区域图像进行细分割处理；步骤(七)图像熵判别：根据初提取的箱号区域图像熵判别该箱号是一行、一列或者多行；若箱号是一行或一列则箱号定位成功并提取箱号区域图像，若箱号是多行则进行再定位与再提取；步骤(八)形态学方法再定位与再提取：运用形态学方法对多行箱号的二值图像进行腐蚀、开运算和膨胀，将多行箱号图像分割为多个连通区域，根据多行箱号区域的面积变化范围和形状特征，去除非箱号区域，将箱号区域从原集装箱图像中进行定位与提取；具体包括以下分步骤：步骤81：在选择结构元素时，选择符合多行集装箱箱号区域宽高比的正方形结构元素，以便正确地使箱号区域中的字符形成连通区域；步骤82：用第步骤81中的结构元素首先对图像进行腐蚀运算，以便消除细小的非字符区域和孤立区域；其次对图像进行开运算，使得图像的轮廓变得光滑，同时还消除毛刺；最后对图像进行膨胀运算，以便在筛选箱号连通域的时候更加方便快速；步骤83：通过设定阈值将连通区域面积远小于或是远大于拍摄图像中可能的箱号区域面积去掉；步骤84：对经过步骤83处理后的连通域进行标记，以便更好地将目标区域与背景区分开来；步骤85：根据箱号区域的宽高比和面积特征的方法筛选出箱号区域；如果箱号候选区不止一个，对候选区域的面积按大小进行排序，将面积最大者判定为集装箱箱号区域；步骤86：最后根据筛选后区域的上下、左右边界值从原图像中提取箱号区域。