基于自适应耦合PDE模型的车牌图像去噪研究

• 作者: 杨艳 程东旭
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 偏微分方程(PDE) 车牌识别 各向异性扩散 自适应耦合 振动滤波
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 2592-2594
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

针对车牌识别预处理中的图像去噪问题,提出一种自适应耦合偏微分方程(PDE)去噪模型;该模型在各项异性扩散模型的基础上,构造一种新的去除椒盐噪声的扩散项,能够根据噪声图像特点自适应控制扩散速度,有效抑制椒盐噪声,并将新的扩散项与各向异性扩散模型进行耦合,并提出一种新的耦合系数计算方法,根据图像信息自适应计算耦合系数,使得新模型能够在新的扩散项和各项异性扩散模型间自适应转换,有效去除车牌图像中的混合噪声;为了抑制去噪引起的图像边缘模糊问题,引入振动滤波进行逆滤波,增强图像的边缘信息;实验结果表明,自适应耦合PDE模型能更有效去除车牌图像中的混合噪声,保护图像的边缘信息,提高图像的峰值信噪比(PSNR);去噪后的图像更有利于后续的字符分割与识别,有效提高车牌图像的识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程东旭	中原工学院理学院	18	85	5.0	8.0
2	杨艳	中原工学院电子信息学院	31	161	6.0	12.0