動(dòng)態(tài)車版識(shí)別中圖像超分辨率重建技術(shù)研究.pdf

1、車牌識(shí)別是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，然而當(dāng)車牌識(shí)別系統(tǒng)被用來(lái)識(shí)別高速行駛的車輛時(shí)，由于車輛相對(duì)攝像機(jī)的高速運(yùn)動(dòng)以及相機(jī)分辨率的原因，攝像機(jī)捕獲的圖像存在著由于各種因素引起的模糊以及分辨率較低的退化現(xiàn)象。為了提高車牌識(shí)別率，通常利用超分辨率重建技術(shù)對(duì)車牌圖像進(jìn)行增強(qiáng)。
　　本文在介紹車牌增強(qiáng)技術(shù)以及超分辨率重建技術(shù)的基礎(chǔ)上，回顧了車牌增強(qiáng)以及超分辨率重建技術(shù)的研究現(xiàn)狀。本文的主要內(nèi)容包括：首先在分析圖像的退化原因的基礎(chǔ)上建立了退化

2、模型。分析了超分辨率重建技術(shù)存在的難點(diǎn)；其次，根據(jù)車牌的多紋理特性，提出利用灰度投影技術(shù)完成車牌圖像的整數(shù)倍像素估計(jì)運(yùn)動(dòng)，然后利用泰勒級(jí)數(shù)展開完成亞像素級(jí)運(yùn)動(dòng)估計(jì)；再次，針對(duì)傳統(tǒng)不規(guī)則數(shù)據(jù)融合存在的缺陷，提出一種穩(wěn)健的不規(guī)則數(shù)據(jù)融合技術(shù)；最后，為了保持車牌圖像的邊緣信息，提出一種改進(jìn)的邊緣保持的圖像復(fù)原技術(shù)。
　　實(shí)驗(yàn)表明，本文所提的運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法在估計(jì)精度和運(yùn)行速度性能上都有很好的表現(xiàn)。整個(gè)超分辨率重建算法在模擬數(shù)據(jù)及實(shí)際環(huán)境中都