基于神经网络和先验知识的低分辨率车牌字符复原方法
针对视频监控系统采集的车牌图像分辨率低和模糊不清的问题,结合视频监控系统相对固定和车牌字符集有限的特点,提出了基于神经网络和先验知识的低分辨率车牌复原方法。该方法利用误差反向传播神经网络对监控系统采集的不同分辨率的车牌样本图像进行学习和训练,充分融合了低分辨率序列图像中的冗余信息和车牌字符先验知识。实验和实际应用验证了本文算法的有效性。
图像处理、低分辨率、神经网络、车牌字符图像复原
TP3;TQ6
高等学校博士学科点专项新教师基金20070151014
2014-01-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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