基于深度多级小波U-Net的车牌雾图去雾算法

• 作者: 陈炳权 朱熙 汪政阳 梁寅聪
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: 车牌雾图去雾 MWCNN “SOS”增强策略 跨层连接 注意力 跨尺度聚合
• 年，卷（期）: 2022,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 124-134
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.16339/j.cnki.hdxbzkb.2022293

摘要

为了解决雾天拍摄的车牌图像边缘模糊、色彩失真的问题，提出了端到端的基于深度多级小波U-Net的车牌雾图去雾算法.以MWCNN为去雾网络的主体框架，利用“SOS”增强策略和编解码器之间的跨层连接整合小波域中的特征信息，采用离散小波变换的像素-通道联合注意力块降低去雾车牌图像中的雾度残留.此外，利用跨尺度聚合增强块补充小波域图像中缺失的空间域图像信息，进一步提高了去雾车牌图像质量.仿真实验表明，该网络在结构相似度和峰值信噪比上具有明显的优势，在处理合成车牌雾图和实际拍摄的车牌雾图上，去雾效果表现良好.