視頻監(jiān)控中的模糊車牌圖像超分辨率重建研究及實(shí)現(xiàn).pdf

1、車牌圖像是監(jiān)控視頻中重要的信息來(lái)源，但通常監(jiān)控場(chǎng)景中的車牌圖像存在著因拍攝設(shè)備限制或環(huán)境干擾導(dǎo)致的分辨率過(guò)低、模糊、噪聲等多種降質(zhì)現(xiàn)象，加大了車牌辨識(shí)難度。因此，對(duì)車牌圖像進(jìn)行有效的超分辨率重建具有重要的意義。本文詳細(xì)分析了監(jiān)控場(chǎng)景中車牌圖像的具體特征，對(duì)無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)、車牌圖像預(yù)處理、圖像分類識(shí)別、圖像超分辨率重建等理論基礎(chǔ)及關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究，提出了先識(shí)別再重建的核心思想，并依此構(gòu)造了一種適用于實(shí)際監(jiān)控場(chǎng)景的車牌圖像重建算法

2、框架，具體研究?jī)?nèi)容如下：
　　1、提出了一種基于主觀分類特征的車牌圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。從多個(gè)主觀分類特征綜合分析目標(biāo)車牌圖像的質(zhì)量，在其質(zhì)量過(guò)低無(wú)法進(jìn)行重建時(shí)給出判斷及原因分析。
　　2、提出了適用于不同質(zhì)量車牌圖像的視角校正方法。通過(guò)研究車牌圖像常見(jiàn)視角校正方法及其適用場(chǎng)景，提出對(duì)高質(zhì)量車牌圖像進(jìn)行建庫(kù)時(shí)采用基于Hough變換及Radon變換的自動(dòng)校正方法，而對(duì)于實(shí)際需重建的低質(zhì)量車牌圖像提出一種基于用戶標(biāo)點(diǎn)及透視變換的手動(dòng)

3、校正方法。
　　3、采用了基于模板匹配和基于判別式字典學(xué)習(xí)的字符識(shí)別方法，對(duì)車牌圖像進(jìn)行字符識(shí)別。基于模板匹配的方法中提出擴(kuò)大模板庫(kù)以增加對(duì)幾何位置偏移的穩(wěn)定性，得到與人眼接近的識(shí)別結(jié)果；基于判別式字典學(xué)習(xí)的方法中通過(guò)構(gòu)建判別式字典對(duì)不同字符樣本編碼向量的差異性進(jìn)行約束，得到了對(duì)低質(zhì)量車牌字符圖像較好的識(shí)別結(jié)果。之后又利用字符圖像本身具有的局部相似性及整體聯(lián)通性作為先驗(yàn)信息，在此之上提出一種將字符分塊進(jìn)行識(shí)別重建的方法，提升了整體