【摘 要】
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从车辆运动模糊图像产生的机理出发,分析运动模糊图像的退化模型,提出一种改进的参数估计方法进行运动模糊车牌图像的恢复与定位。首先,对运动模糊图像进行两次傅立叶变换后
【机 构】
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南昌航空大学信息工程学院,先锋软件股份有限公司博士后工作站
【基金项目】
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南昌航空大学研究生创新基金(No.EC2010023)
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从车辆运动模糊图像产生的机理出发,分析运动模糊图像的退化模型,提出一种改进的参数估计方法进行运动模糊车牌图像的恢复与定位。首先,对运动模糊图像进行两次傅立叶变换后通过Radon变换以估计运动模糊方向,其次,利用微分自相关得到运动模糊长度,最后,结合边缘检测和数学形态学方法进行车牌的定位。实验结果表明,对于运动模糊的车牌图像,该方法能够有效地实现运动模糊图像的恢复与车牌定位。
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