图像降噪是将图像中的杂声去除或者减少的过程。在数字图像处理中，降噪使用滤波器 来实现，常见的降噪滤波器有：均值滤波器、中值滤波器、自适应滤波器、形态学噪声滤波 器和小波去噪等方法。在各种滤波器中，不存在万能的滤波器，它们分别只能对特定的噪声 有很好的处理效果。比如，中值滤波可以有效地滤除图像中的胡椒噪声。

1。2。2 二值化

二值化是图像处理中最常用的方法之一。二值化的目的是将图像按照一个给定的阈值， 将所有的像素点设置成 0 或者 255。经过二值化的图像能够更好的滤掉噪声，并且能够区分 图像背景和目标。二值化的关键是阈值的选取，阈值选取的好坏直接影响处理完成的图像的 目标和背景是否能够分离开。在自然场景中，由于背景对整体灰度的影响，导致阈值的计算 不够准确，如果采用全局阈值提取不能准确地分离背景和目标。而且，由于自然场景下的光 照不均匀，导致同一图像不同部分的亮度不同，采用全局阈值进行二值化就会丢失这部分图 像的细节。

1。2。3 OpenCV

OpenCV 全称 Open Source Computer Vision Library）。OpenCV 于 1999 年由 Intel 建立， 现在由 Willow Garage 提供支持，是一个跨平台的开源库，不仅仅支持 C++，同时也支持 Java、 Python 等常用的语言。OpenCV 是由 C++编写的，主要的接口也是 C++,在实际的应用中非常 方便。图像处理主要是基于线性代数的处理，除了 OpenCV 以外比较常用的工具和库有

Matlab、Python、BLAS 等等。由于 OpenCV 是基于 C++来编写的，因此编写的程序在能够适 应各种其他语言环境下编写的外部框架，其函数命名方式与 matlab 等内置的函数命名方式大 体一致，这将有利于不同平台代码的转换。在本文中，采用的开发语言是 C++，因此，我们 选用 OpenCV 来作为图像处理的库。

在 OpenCV 中，比较核心的模块有三个，分别是 Core、Highgui、imgproc。其中 Core 模 块是 OpenCV 的核心模块，封装了图像处理所需要的基本数据结构和基础算法；highgui 模块 是图形交互和媒体接口，可以用于图像的显示；imgproc 模块用于图像处理，封装了数字图像 常用的算法，例如腐蚀、膨胀算法等等。在自然场景集装箱箱号识别中需要使用了基本机器 学习方法（kNN）,在 OpenCV 中也封装了机器学习相关的函数，由 ml 模块提供。

1。3  机器学习

机器学习是一门致力于研究如果计算的手段来利用经验来改善系统自身的性能。在计算 机中，经验主要是以数据形式出现的，因此机器学习也可以被认为是用于研究从大量的数据 中生成和建立数学模型的算法，即学习算法。在有了学习算法以后，我们再把经验提供给它， 它就能使用已有的经验数据产生数据模型。这里的经验数据往往以训练集的形式出现。一个 好的学习算法能够不仅仅对已有的数据做出恰当的反馈，还应该对于未知的数据给出准确的 反馈。因此，我们还需要给予新的数据来对学习算法进行评估和选择，这些新的数据可以称 为测试集。机器学习的最终目标是使学得的模型能够很好地适应新的情况，而不是仅仅在训 练集上有很好的表现。模型对于新的样本的识别能力称为“泛化”，好的学习算法能够生成 更强泛化能力的模型。理论上，训练样本越多，则训练所得的模型的泛化能力越强。

目前，已经有大量的基于机器学习的应用。机器学习被应用于许多领域，比如模式识别、 虚拟现实、专家系统等等。机器学习按照学习形式可以分为监督学习和非监督学习。常见的 监督学习方法有：k 邻近算法（kNN）、反向传播神经网络（BP）、逻辑回归算法；常见的 非监督学习有：Apriori 算法和 k-means 算法。在字符识别领域，最常用的机器学习算法是 k 邻近和卷积神经网络，并且已经有了相关的产品级应用。一些国际上的大企业，例如 google、 微软等都致力于人工智能，尤其是机器学习领域的研究。