基于外接矩形的集裝箱字符矯正算法

張起坤,陳亮東

（上海海事大學 信息工程學院,上海 201306）

1 引言

在集裝箱箱號識別系統中，通過圖像預處理、箱號定位和字符分割得到單個字符的分割圖，歸一化及預處理后便可進入字符識別階段[1]。由于拍攝環境、角度以及箱體傾斜等問題[2]，使得字符圖帶有很大的復雜性。在這些復雜的噪聲中，字符的傾斜勢必會對最后的識別造成影響，嚴重情況下會導致識別出一個錯誤結果[3]。因此，我們提出一種基于外接矩形的字符矯正算法，在識別前對傾斜字符做矯正。

2 矯正算法

2.1 算法設計

通過對分割提取出的集裝箱箱號字符圖像進行研究分析發現[4]，箱號字符均具有瘦高的特點。在箱號字符沒有發生傾斜的情況下，其最小外接矩形[5]的高度與寬度之比應為最大值。

2.2 基于外接矩形的字符矯正算法

詳細算法如下：

首先逐步對箱號字符圖像進行旋轉，從-30°度開始旋轉，每次只順時針旋轉3°，總共旋轉60°，即旋轉角度范圍是[-30°30°]。

然后對每一次旋轉之后的箱號字符求其最小外接矩形，并計算出最小外接矩形的高度Height和寬度Width，最后計算得到最小外接矩形的高度與寬度之比Height/Width。

最后根據第2步得到的高度與寬度之比，求出最大的高度與寬度之比MAX{Height/Width}，并對這些最大高度與寬度比值所對應的旋轉角度進行平均計算，最后得到一個平均角度。

第3步求出的平均角度即是需要旋轉矯正的角度，對原箱號字符圖像進行旋轉也就完成了單個箱號字符的傾斜矯正。

如圖1所示，對該箱號字符進行逐步順時針旋轉，旋轉范圍為[-60°60°]，每次旋轉3°，然后求其最小外接矩形的高度與寬度之比。從圖1中容易看出，高度與寬度之比的最大值對應的旋轉度數大約為-15°，對傾斜箱號字符圖像進行順時針旋轉15°后（即旋轉-15°）的結果，傾斜的箱號字符明顯得到了矯正。

3 實驗結果

本文利用上述算法對分割提取出的部分傾斜字符進行了矯正實驗，結果如下所示：

4 結語

集裝箱箱號自動識別過程中，字符的傾斜對字符的特征提取以及最終識別結果有至關重要的影響。文中提出了一種基于單個箱號字符的最小外接矩形的高度與寬度之比的傾斜矯正方法，實驗結果證明了該算法的可行性和有效性。

[1]陳永煌.集裝箱箱號識別技術的研究與實現[D].華中科技大學,2013.

[2]Gu S, Luo X. An efficient algorithm of container code characters location[C].Computer Engineering and Technology(ICCET), 2010 2nd International Conference on. IEEE, 2010, 6:V6-180-V6-183.

[3]胡婷. 基于神經網絡的集裝箱字符識別的研究[D]. 武漢理工大學, 2012.

[4]Jiao J, Ye Q, Huang Q. A configurable method for multistyle license plate recognition[J]. Pattern Recognition,2009, 42(03): 358-369.

[5]Chen H C, Chen C K, Hsu F Y, et al. A Computer Vision System for Automated Container Code Recognition[C].Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists. 2011, 1.