在我国经济建设的道路当中,铁路运输事业扮演了重要的角色。随着铁路运输的不断壮大,铁路行业的信息化管理也应该被提上日程,其中列车车号的自动识别系统就是信息化管理系统中重要的一部分。列车车号的自动识别系统能够有效的代替人力资源,弥补人工读取车号时容易产生错误的缺点,节约了财力与物力。当前使用最广泛的列车车号的识别系统是一种基于射频技术的识别系统,但是这种系统有着硬件损耗大的缺点,识别出错率也较高,增加了整体的维护成本。为了节约成本,提高识别效率,近年来基于图像处理的列车车号识别成为了研究重点。列车车号识别系统是以计算机视觉作为基础,对特定的列车车号字符进行识别。系统主要是通过前端相机对列车车厢号码进行实时采集,传输到计算机内对采集到的图像进行进一步的处理,对车号进行定位、识别。论文主要研究内容如下:(1)介绍图像采集系统:通过对基于RFID技术的车号采集识别系统与本文图像采集系统的对比,确定本文使用的图像采集硬件部分,并结合实际情况给出相机安装位置以及其他硬件设备的安装情况,确保整个车厢的信息不被遗漏、车号细节不会丢失并且可以采集到足够清晰的图像。(2)列车图像预处理:图像预处理阶段能够将采集到的图像中的噪声消除。通过对采集到的列车图像进行不同方式的灰度变换,然后对实验结果的分析选择灰度变换增强来增强灰度图像的效果,又通过对均值滤波、中值滤波、维纳滤波的去噪效果分析,最终选择中值滤波对图像进行去噪,为后续识别步骤奠定了基础。(3)列车图像二值化:二值化后的图像可以简化后续识别难度。通过对几种二值化方法的实验分析,发现全局阈值法在对阈值选取时较为困难,Otsu方法虽然可以自适应阈值,但是对本文的图像处理并不理想,最后选择Niblack法对图像进行了阈值分割,取得了很好地效果。(4)列车车号定位:通过对列车车号二值化进行形态学操作,将连通域面积最大位置确定为车号位置,但是通过实验发现定位时车厢上干扰较多会出现定位错误,所以将车号与列车标志都定位在车号位置中,在识别车号之前将列车标志去除后再识别。(5)列车车号的字符分割与识别:列车车号普遍存在字符断裂情况,这种情况对字符分割带来了很大的困难,通过对字符分割的实验发现字符分割出错率极高,并且鲁棒性较差。将进行车号字符从首端到末端的整体识别,降低系统的出错率,提高识别效率。(6)基于图像处理的车速检测:对连续采集到的几帧车号图像进行处理,标记出在不同帧车号的中心位置,通过图像像素与实际视场大小的比例来拟合出车辆的运动轨迹,最后将车速求解出来。