近年来,经济的快速增长不断地促进了物流业的发展,集装箱运输成为物流运输的主要方式之一。为了有效地管理集装箱,基于机器视觉的集装箱智能识别系统得到了普遍运用。在集装箱智能识别系统对采集到的集装箱图片识别之前,需要对图片进行灰度化处理,灰度化后的图像数据量小且含有原图的大部分信息,既不影响后续的箱号识别而且能够降低运算速度。但在灰度化过程中,由于传输过程引入噪声或集装箱字符区域污损等原因,导致灰度化后的图像对比度低或缺失信息,造成系统识别率低、识别速度慢。本文针对集装箱智能识别系统进行集装箱箱号识别这一背景,围绕图像灰度化方法这一课题进行了相关的研究工作。主要研究工作如下:针对集装箱智能识别系统拍摄传输过程中引入的噪声以及图片字符区域存在阴影的问题,构建了一种基于灰度拉伸结合灰度直方图均衡的灰度图像优化处理方法。该方法通过K-means算法分析图像灰度级分布以及关注区域灰度变化,然后进行灰度拉伸,拉伸后再将灰度图像进行灰度均衡处理,增强所需区域对比度,以降低灰度化过程中产生的噪声,同时保留彩色图像灰度化后的图像细节。针对集装箱字符识别区域污损等问题,使用主成分分析法(PCA)结合贝叶斯阈值估计灰度变化率的混合法来对图像的灰度化进行优化,可以在判断图像中某一点灰度值与周围相邻像素点的灰度值的变化率后,弥补缺失信息,有效确定边缘特征,从而提高后序的字符识别准确率。最后通过评价比较选择主成分分析法结合贝叶斯阈值估计灰度变化率的混合法设计实现了一套用于物流园的集装箱智能识别系统。经过实验验证在对78幅物流园采集的集装箱箱号的识别中,通过使用本文所构建的混合灰度化方法相较普通的均值法、加权平均法的灰度化方法,单一字符准确率可达95%,箱号准确率可达98%。