基于流形学习的车牌图像超分辨率算法

摘要：

为了解决视频监控系统中车牌图像分辨率较低、车牌字符难以辨识的问题,提出一种基于流形学习的车牌图像超分辨率重建算法.首先学习训练样本库中高、低分辨率图像之间的映射关系,然后利用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法提取图像特征,并利用流形学习中的局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法对特征向量进行参数建模,最后通过特征映射关系获得高分辨率图像.实验表明,该方法对监控系统中的低分辨率车牌图像具有较好的超分辨率复原效果,不仅提高了字符的可读性,而且具有更高的峰值信噪比.

关键词：超分辨率、流形学习、车牌图像、局部线性嵌入

所属期刊栏目：19

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金青年基金资助项目61202183;陕西省国际科技合作计划基金资助项目2013KW04-05;公安部科技强警基础工作专项基金资助项目2014GABJC024,2014GABJC023;陕西省教育厅科学研究计划资助项目14JK1680

在线出版日期：2015-01-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：22-25