申请/专利权人：山西阳光三极科技股份有限公司

申请日：2023-11-01

公开（公告）日：2024-01-05

公开（公告）号：CN117173416B

主分类号：G06V10/34

分类号：G06V10/34;G06V10/36;G06V10/56;G06V10/762;G06V10/25;G06V20/62;G06V10/74;G06V10/75

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.05#授权;2023.12.22#实质审查的生效;2023.12.05#公开

摘要：本发明涉及铁路车辆领域，更具体地，本发明涉及基于图像处理的铁路货运车号图像清晰化处理方法，方法包括：获取历史的车号图像，建立判断铁路货运车号的高斯混合模型，获取新的车号图像，判断所述车号区域，对所述车号区域进行去除噪声，将去除噪声后的车号区域进行聚类，获得车号图像的01图，计算车号区域和模板车号的特征向量之间的距离，确定目标模板车号，同时进行对比度增强，获得清晰车号区域图像。通过铁路货运车号图像增强处理，可以提高车号识别的准确性和效率，有助于优化铁路货运管理和运输过程，提高车辆管理效率、达到自动化识别与跟踪的目的，提升货运车号图像准确性和可靠性、优化运输安全与监控。

主权项：1.基于图像处理的铁路货运车号图像清晰化处理方法，其特征在于，包括步骤：获取历史铁路货运列车的车号图像；根据所述车号图像中车号区域像素点的值，建立判断铁路货运车号的高斯混合模型；获取新的车号图像，使用所述高斯混合模型判断所述车号图像中每个点是否属于所述车号区域；对所述车号区域进行腐蚀膨胀以去除噪声区域，根据基于密度的聚类算法对去除噪声的所述车号区域进行聚类，获得车号图像的01图，每个所述车号区域的图像由n行n列像素点的像素值排列组合；对所述车号图像的01图进行距离变换，获取所述车号区域图像中每行像素值的极大值，以获得每个所述车号区域的特征向量；计算每个所述车号区域的特征向量和模板车号的特征向量之间的距离，确定每个所述车号区域的目标模板车号；根据所述目标模板车号对所述车号区域进行对比度增强，获得清晰的车号区域图像；根据所述目标模板车号对所述车号区域进行对比度增强中，使用大津法对外接矩形区域进行阈值分割，分割出来的结果为模板车号区域和背景区域，大津法检验对比度增强结果满足下述关系式： 其中，表示外接矩形中的模板车号区域，表示外接矩形中的背景区域，表示大津法得到的外接矩形中车号区域，表示大津法得到的外接矩形中背景区域，T表示对比度的值；如果T小于0.9大于1.1，则继续对该区域进行对比度增强，如果T大于0.9小于1.1，则对比度增强完成，从而获得清晰车号区域图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山西阳光三极科技股份有限公司 基于图像处理的铁路货运车号图像清晰化处理方法

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