基于視頻的車牌定位和增強(qiáng).pdf

1、隨著時(shí)代的發(fā)展，智能交通監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛的使用，通過(guò)交通監(jiān)控視頻可以了解交通系統(tǒng)的各方面信息，但是當(dāng)視頻的分辨率較小時(shí)，對(duì)驗(yàn)證車輛身份起決定作用的車牌通常會(huì)變得模糊，不易辨識(shí)。本文針對(duì)這個(gè)問題，提出了一種基于交通監(jiān)控視頻的車牌定位和超分辨率增強(qiáng)系統(tǒng)，從視頻中提取出一個(gè)車牌序列，并對(duì)其進(jìn)行超分辨率重建和增強(qiáng)，使得車牌圖像的分辨率得到提高，便于識(shí)別。
　　 首先利用混合高斯模型對(duì)視頻進(jìn)行背景建模，使用背景差法提取出視頻中的運(yùn)動(dòng)車輛

2、區(qū)域，移除車輛周圍的景物，使得車牌定位更有針對(duì)性。
　　 然后針對(duì)車牌區(qū)域邊緣信息豐富的特點(diǎn)，首先使用二階Sobel算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，然后利用形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算使得彼此靠近的邊緣連接成一個(gè)連通域，最后對(duì)連通域的面積，外接矩形的長(zhǎng)寬比等特征進(jìn)行分析，從而對(duì)最新進(jìn)入視頻場(chǎng)景的運(yùn)動(dòng)車輛區(qū)域進(jìn)行車牌檢測(cè)和定位。對(duì)于后續(xù)出現(xiàn)的相應(yīng)車牌區(qū)域，以前一幀定位得到車牌圖像為模板，前一幀車牌位置附近區(qū)域?yàn)樗阉鲄^(qū)域，使用模板匹配的方法對(duì)當(dāng)前幀進(jìn)行車牌

3、定位。最終得到一個(gè)低分辨率的車牌圖像序列。
　　 實(shí)現(xiàn)超分辨率算法的前提是得到低分辨率圖像序列之間的配準(zhǔn)參數(shù)。由于車牌序列的分辨率是逐漸減小的，圖像之間存在著明顯的縮放變換，因此利用基于仿射變換模型的光流法對(duì)車牌序列進(jìn)行配準(zhǔn)，得到它們之間的仿射變換參數(shù)。
　　 分別使用基于凸集投影和基于自適應(yīng)維納濾波器的超分辨率方法，對(duì)車牌圖像序列進(jìn)行重建和增強(qiáng)，并對(duì)兩種算法進(jìn)行比較，探討了車牌序列分辨率逐漸減小的特點(diǎn)對(duì)重建效果產(chǎn)生的影