基于HALCON平台快速开发光学字符识别系统的研究*

陈 思，张涛川，彭一航

(佛山职业技术学院 机电工程学院，广东 佛山528137)

近年来，光学字符识别技术被广泛用于车牌号码识别、票据识别、卡片识别等领域[1]。随着计算机技术的不断发展，市场上不断推出先进的机器视觉开发平台，促进了光学字符识别技术的发展及推广。HALCON平台提供成熟的图像处理算法包及大量开放式结构的功能模块，有助于快速开发光学字符识别系统，具有开发效率高、开发成本低廉的特点。

1 基于HALCON的光学字符识别

HALCON能够快速连接图像采集器，完成图像采集任务，提供了多种图像增强和图像分割的算法[2]，用户根据实际应用的需要通过选用合适的算子来调用算法;提供了OCR助手，用户使用助手能快速制作样本训练集文件和对分类器进行训练，提高了光学字符识别系统开发的效率。

1.1 基于HALCON的图像增强

复杂背景下的光学字符识别，需要适当选用图像增强方法[3]，突出字符区域空间，抑制不感兴趣的背景空间。为了突出图像中的目标区域和灰度空间，HALCON平台提供了大量基于空域的非线性的灰度变换算法包，例如对数变换、指数变换算法包等，也提供大量基于频域的图像运算算法包，例如频域低通滤波器、频域高通滤波器算法包。用户通过算子轻松调用复杂的算法包，对图像进行变换运算。

1.1.1 对数变换与指数变换

灰度图像的对数变换和指数变换是典型的非线性变换方法，变换函数分别如式(1)和式(2)所示，对数变换方法可以扩张低灰度像素的灰度跨度，压缩高灰度值像素的灰度跨度，而指数变换通过设置参数γ能得到选择性高灰度值或者低灰度值像素的灰度跨度。……