一种用于车牌识别的图像超分辨率重建技术

发布时间：2017-06-22 23:10

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【摘要】：获取的车牌图像因分辨率过低、过量模糊和噪声等原因会导致其图像质量较低,影响了车牌识别的准确率。为了提高车牌识别的准确率,采用基于学习的超分辨率重建算法增强低质车牌图像。引入在线字典学习方法训练超完备字典,并制作适合于车牌超分的训练图集,根据低质车牌图像重建高分辨率车牌,按照既定的模板匹配方法进行车牌识别。实验表明,超分方法的PSNR和SSIM比经典的SCSR(Sparse Coding Super-Resolution)法都有明显提升,车牌识别率也比SCSR提高了5.0%。可见,所提出的算法较好地增强了低质车牌的图像质量,有效地提高了识别率。
【作者单位】： 湖北科技学院电子与信息工程学院;湖北科技学院生物医学工程学院;湖北科技学院网络管理中心;
【关键词】： 超分辨率 车牌识别 在线字典学习 稀疏编码
【基金】：国家自然科学基金项目(61271256) 湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201513) 湖北省自然科学基金项目(2015CFB452) 湖北省教育厅科研计划指导性项目(B2015080) 湖北科技学院校级科研项目(KY13048)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言 车牌识别技术主要采用数字图像处理技术对车辆进行分析,提取车辆牌照,确定车牌信息。实际应用中,受分辨率、环境光线、污损程度等因素的影响,一些交通视频监控设备拍摄到的车牌图像质量较低,无法满足车牌识别等后续处理的需要,影响车牌识别的准确率。可利用超分辨率算

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本文编号：473371