随着信息技术和计算机技术的发展,使得集装箱号码识别系统得到了前所未有的发展。在采用条形码识别系统对集装箱号码进行识别之后,又开发出了一种视频识别系统。由于视频识别系统相比条形码识别系统具有更强的性能和优点,世界的集装箱号码智能识别系统大多数采用的是视频识别系统,而基于条形码识别系统的集装箱号码识别则已基本退出其历史舞台。虽然集装箱号码视频识别系统具有很多优点,但是这一系统也存在一些缺点。如受到雾、雨、油污、集装箱表面的凹凸折痕等因素的影响较大。在这些因素的影响下,集装箱号码字符发生畸变或缺失,使得这一系统的识别率受到了一定的影响。为此,众多研究人员参与了对这一系统的改进工作。为了减少集装箱表面的凹凸折痕所带了来的影响,本文设计了深度矫正算法对集装箱表面的折痕斜面进行了处理,并达到了预期效果。深度矫正算法是利用计算机视觉技术和数字图像技术的知识并结合集装箱的相关先验知识提出来的,具有一定的实用性。这种算法是根据集装箱标准的有关知识,利用垂直投影确定凹凸折痕的位置和宽度,然后对其做仿射变换,矫正折痕斜面,达到矫正折痕面上的字符的目的。在图像的预处理部分中,本文采用了分段线性函数增强图像、中值滤波去噪、几何矫正、Hough变换倾斜矫正等操作。本文结合集装箱号码区域的先验知识,采用了canny算子边缘检测方法、膨胀腐蚀方法确定号码区域。本文采用垂直投影的方法分割字符并确定字符宽度,然后对其进行归一化标准化,并采用模块匹配识别方法对其进行字符识别,得出识别结果。本文是在算法上对集装箱视频识别系统进行了改进,并在Matlab平台下进行仿真实验,实现算法的功能,实验结果基本达到预期目标。