一种有损压缩车牌图像重建算法

摘要：

图像经过JEPG格式压缩后易存在方块伪影.针对此类有损压缩车牌图像,给出一种基于卷积神经网络的重建方法,据以通过非线性映射和重建减少压缩伪影.卷积神经网络分为特征提取层、特征增强层、非线性映射层和重建层.其中,特征提取层采用三个不同尺寸的卷积核提取特征,并对其进行融合,由此可捕捉更多图像细节信息.实验结果表明,采用该网络结构重建有损压缩车牌图像的效果较好,能明显减少重建后的方块伪影.

关键词：车牌图像、JPEG压缩、卷积神经网络

所属期刊栏目：23

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61601362;陕西省国际科技合作与交流计划资助项目2015KW-005,2017KW-016

在线出版日期：2018-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：68-71,83