基于類推思想的車牌字符圖像清晰度提升.pdf

1、降質(zhì)的車牌字符圖像，不僅在視覺效果上難以滿足人們的需要，往往也會給后期的識別、分析和處理過程造成困難，因此，改善車牌圖像的質(zhì)量，提高字符圖像的清晰度具有重要意義。
　　 圖像類推算法(Image analogies，IA)在藝術(shù)濾鏡、紋理合成等領(lǐng)域取得了非常好的效果，IA算法也被用于超分辨技術(shù)中。本文提出了一種基于類推思想的車牌字符圖像清晰度提升算法。根據(jù)目標字符圖像的特性，構(gòu)造訓(xùn)練集合，學(xué)習(xí)訓(xùn)練集合間的潛在規(guī)律，將人的感官量化

2、為函數(shù)映射，使得目標字符圖像的清晰度達到類似標準字符圖像的效果。
　　 從模擬和實際拍攝字符的實驗結(jié)果中可知：與經(jīng)典IA算法相比，本文方法能夠得到細節(jié)信息正確清晰的字符圖像；在模擬字符圖像中，與傳統(tǒng)濾波器進行比較，本文方法能夠有效的濾除噪聲，也有效地改善低照度字符的亮度情況；在實際拍攝的字符中，與目標圖像相比，處理后的字符圖像能夠得到更多的正確SIFT特征匹配點，有利于后期的圖像識別及分析；對于人眼幾乎無法識別的字符圖像，可以利