[发明专利]一种集装箱箱号预处理质量的智能评测方法

摘要

本发明提供了一种集装箱箱号预处理质量的智能评测方法。该方法首先对预处理后的图像做Canny算子边缘检测，然后通过整体跳变次数评测方式筛选可能有箱号的图像，再进行单侧投影分布模型评测记录类箱号区域的位置，针对类箱号区做双侧跳变模型评测和局部连通域循环评测。最后针对筛选出的区域做基于U字符的检验，便可精确得到该位置是否存在箱号以及预处理的效果是否理想，以上每个评测阶段均对失败的原因做出分析。该方法对图像进行评测后，自动选择继续识别还是更换技术重新处理。能够在箱号定位前保证预处理的图像是最佳图像，减少复杂环境导致的识别失败。

主权项

集装箱箱号预处理质量的智能评测方法，其特征是：在集装箱箱号预处理中运用图像自动评测的方法，不仅可以判断出此图像能否成功的进行后续操作，而且可以分析导致失败的原因，分析如下：基于传统的集装箱箱号预处理步骤：步骤1，对图像做基于Canny算子的边缘检测生成边缘图；步骤2，整体跳变次数处理；步骤3，单侧投影分布模型处理；步骤4，基于双侧跳变模型的区域处理；步骤5，局部连通域循环处理；步骤6，基于U字符检验的处理；嵌入如下评测方法提高预处理质量；(1)整体跳变次数评测：如果步骤1所得的边缘图单向跳变次数小于评测范围，那么预处理失败，导致失败的原因是预处理过度，使图像已经没有了箱号的信息；如果跳变次数大于评测范围，那么预处理失败，导致失败的原因是预处理后的图像不是箱号，而是大范围的冗余信息；(2)单侧投影分布模型评测，对边缘图做单侧投影，如果图像中投影80％均处在波峰的位置，那么预处理失败，导致失败的原因是原图像光照过强或者过弱，使箱号与箱体融合，形成箱体和背景对立的图像；如果波峰不呈现一个跳变次数差距小于50的震荡波形，并且震荡波形最大值与最小值均不符合步骤2，那么预处理失败，导致失败的原因是处理的图像没有箱号或者箱号处理后残缺了；(3)基于双侧跳变模型的区域评测，提取步骤3记录的波峰区域并构建双侧跳变模型；如果双侧跳变模型长宽比异常，导致失败的原因是该区域为花纹区域，应当专项做去除处理；如果双侧跳变模型分布与箱号特性不符，导致失败的原因是有非箱号字符做干扰，应该对该区域加大腐蚀，改善处理图像；(4)局部连通域循环评测，获取步骤4的波峰区域做归一化并计算连通域，如果大于箱号的连通域范围，导致失败的原因是类似箱号的花纹没有被预处理掉；如果小于箱号的连通域范围，导致失败的原因是原图像的某些噪声部分是高亮状态，没有在预处理中消除；如果连通域总比值和均值与评测值不同，导致失败的原因是箱号在原图中偏小或者不明显；(5)基于U字符检验的评测，如果不能检验到U字符，导致失败的原因是集装箱上有与箱号相似的干扰字符或者在预处理中集装箱箱号的U字符段被消除；如果能够定位到U字符，则说明检验的区域一定是箱号区。