基于多字典学习的车牌图像超分辨率重建方法

• 作者: 叶蓁
• 来源期刊: 闽南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 超分辨率重建 多字典学习 自适应正则化 车牌识别
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 45-50
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2876字
• 语种: 中文

摘要

车牌识别作为智能交通系统中的关键技术，具有十分重要的应用前景。本文提出了一种改进的车牌识别算法。采用K-均值算法对高分辨率车牌图像样本进行聚类，并按类学习相应的子字典，从而有效地减少了字典中原子的数目，提高了算法的运行速度。再采用自适应的正则化参数法和反向投影法对图像进行全局优化，既保留了图像的更多细节特征，又起到较好的去噪效果。仿真实验结果表明，该算法从主观和客观效果上均有效地改善了重建的车牌图像质量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶蓁	闽南师范大学物理与信息工程学院	6	4	1.0	2.0