基于图像超分辨率的车牌识别研究

• 作者: 伍永 覃正优
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: 低分辨率 超分辨率 子像素卷积神经网络 车牌识别
• 年，卷（期）: xdjsjzxk_2017,（8）
• 页码范围: 59-62
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41

摘要

由于大多数情况下摄像机获取到的车牌图像的分辨率很低，导致有些车牌识别系统不能正确识别车牌图像。针对该问题，提出在经典模板匹配识别算法的基础上，结合Single Shot Multi Box Detector车牌检测方法，同时使用基于子像素卷积神经网络对车牌图像进行超分辨率，然后利用“字符轮廓检测＋区域筛选合并”的方法分割字符。实验表明，重建后的整块车牌的识别率为63．2％，单个字符识别率为92．8％，所使用的方法有效提高车牌识别率和识别精度。也就是说，所提出的单幅图像超分辨率方法可以有效地促进车牌识别。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	覃正优	广西师范学院计算机与信息工程学院	4	3	1.0	1.0
2	伍永	广西师范学院计算机与信息工程学院	3	1	1.0	1.0