【摘 要】
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车牌识别是智能交通系统的重要组成部分,车牌图像增强是车牌识别系统的首要环节。当车牌识别系统用来识别车辆信息时,由于客观因素的限制,获得的图像分辨率往往很低,因此,为
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车牌识别是智能交通系统的重要组成部分,车牌图像增强是车牌识别系统的首要环节。当车牌识别系统用来识别车辆信息时,由于客观因素的限制,获得的图像分辨率往往很低,因此,为了提高车牌图像的空间分辨率,采用超分辨率重建技术对其进行增强。本文结合我国车牌的特点,采用总变差超分辨率技术增强车牌图像。该算法包括三个步骤：第一步,基于TV-L1光流法进行运动估计,分别对一维光流和多维光流进行处理,采用逐点阈值法求解,降低了运算量；第二步,构造时间卷积约束变分模型,实现了总变差正则超分辨率重建算法；第三步,采用布雷格曼迭代法和逆尺度空间法保持图像边缘信息及提高运算效率。实验结果表明,本文的重建算法有很强的鲁棒性,同时在算法性能和运算速率方面有很大的优越性。
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