目前中国铁路行业高速发展,铁路机车的数量日益增加,良好的铁路机车的运营与维护工作是铁路行业高速、稳定发展的基础保障。机车的检修和维护也成为铁路列车正常运营的重要保障,而当前机车维修点尚存在大量传统的人工检测工作,人工检测在一定程度上造成低效,增加了人力成本。在铁路行业高速发展的情况下,传统的铁路工作模式迫切需要实现自动化、智能化管理。本算法面向铁路机车维修点的机车信息自动化管理需求,属于机车车号识别系统的重要组成部分,主要研究了基于数字图像处理与机器学习技术的铁路机车车号区域图像定位算法。它是武汉铁路局机车检修点铁路机车检测系统(TLDS)的一个重要算法模块。该算法主要采用数字图像处理技术与机器学习技术,针对铁路机车多种类型样本图片中的车号区域进行精准定位,同时能够对铁路机车车号区域图像进行一定的规范化处理,并将定位与处理好的车号区域图片作为结果输出,用于后续识别工作。本文依据实际需求,设计并实现了多算法配合的铁路机车车号区域图像定位算法,主要工作包括如下:(1)针对铁路机车图像的特点,设计了预处理步骤,通过图像的适应性尺度与ROI区域选择、图像增强算法(对数变换增强、Retinex算法增强、Gamma校正)、噪声处理(高斯模糊、中值滤波、引导滤波)、图像降维与颜色区特征提取等工作,将原始铁路机车样本图像进行预处理,减少图像的噪声信息,降低图像特征提取的难度,保证后续定位算法的有效运行,而且可以有效降低系统的资源占用率,提高算法的效率与健壮性。(2)设计了车号粗定位算法,查找车号候选区域。通过运用颜色特征提取、图像边缘信息检测(Sobel算子、Canny算子、HSV通道下的Sobel算子)与极大稳定值区域算法等算法,对图像的特征有效提取。同时利用闭操作等数字图像处理方法将提取的特征进行整合,最后通过轮廓查找将整合好的图像特征信息进行有效的判断,从而确定车号区域的候选区域。(3)设计了车号区域精确定位算法,将定位出的候选区域按照一定的先验知识条件进行一定程度自适应的倾斜校正,再对其分别采用扫描法与支持向量机2种思路进行候选区域的判断,筛选出正确的车号区域,将通过判断的车号区域经过最后一次精准定位,确定最终的车号区域,作为整套算法的结果进行输出,完成整个算法流程。本算法采用Microsoft Visual Studio 2010与计算机视觉库(OpenCV2.4.9)为开发平台进行开发,并封装为动态链接库(DLL)的形式,通过接口调用,保证算法的封装性与改进优化的方便性。通过大量的线上测试与实地运行测试,逐步完善算法的功能与稳定性,实现了铁路机车车号区域精准定位的功能,经过批量测试后,其定位准确率能够达到97.6%,达到了现场实用要求。