【摘 要】
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在海关通关过程中,用X光检查设备获取集装箱货物图像进行辅助检测,是目前海关进行进出境监管的主要方式之一,但对集装箱图像的分析和识别仍然主要依赖检查人员的经验来人工完
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在海关通关过程中,用X光检查设备获取集装箱货物图像进行辅助检测,是目前海关进行进出境监管的主要方式之一,但对集装箱图像的分析和识别仍然主要依赖检查人员的经验来人工完成。本文对货物品种较少且分类集中、摆放规整的集装箱图像进行自动分析。首先,采用以有限对比适应性直方图均等化为基础的改进方法,对海关集装箱图像进行有效地增强,较好的消除了图像的竖纹噪声;然后采用一种掩模和梯度阈值化相结合的目标提取的方法,对增强后的图像进行异物提取,并对提取的异物进行形态学处理,消除小的白色噪声区域,最后,用矩形框将得到的异物进行自动标记。整个研究有助于减少通关过程中的人工干预,提高监管力度和通关速度。
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