于 涛，王慧聪，杨世凤

(天津科技大学电子信息与自动化学院，天津 300222)

车号在铁路安全和管理系统中有十分重要的作用[1].通过图像识别技术在列车管理系统中获取车号，能够有效地解决人工抄写耗费大量人力以及射频辐射技术所使用装置较昂贵的问题.为图像识别过程提供清晰、完整的图像是获取车号过程的基本要求.由于动车的运动速度在10～150,km/h，要获取动车图像，必须采用线阵CCD 相机对动车进行线阵扫描再进行图像拼接，以解决动车速度过快的问题.反复扫描物体成像，会导致图像的部分重叠扫描，加之铁路沿线复杂的电气设备及电弓与高压线的接触摩擦产生强大的电磁干扰，这使得采集的图像中出现强烈的条纹噪声[2].这些噪声的存在掩盖了图像中的部分重要信息，图像的质量大幅度降低，对从图像中提取有用信息造成了障碍和不利的影响.

条纹噪声是一种周期性重复出现于图像中的噪声.去除图像中条纹噪声的典型处理方法分为：针对图像灰度值特征的匹配方法，如直方图匹配、矩匹配法；通过傅里叶变换在频域内去除周期性噪声的频率成分，如低通滤波、带阻滤波[3].传统的去除条纹噪声的方法具有普遍性，但对于动车图像这种黑白分明的图像，黑白变化区域与条纹噪声在频域内都表现为高频部分，普通的带阻滤波会使得动车图像中车号文字的边缘部分模糊化严重，矩匹配法对于动车图像这种……