基于压缩感知的车牌图像稀疏度自适应重构

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为了解决交通图像数据压缩传输中的重构效果和运行时间问题,针对目前的重构方法只能应用于图像的长和高均为2的阶数这一局限,提出一种基于压缩感知的车牌图像稀疏度自适应重构算法。该算法以峰值信噪比和运行时间作为控制目标,采用"试重构"的方法,在自适应获取到合适的车牌稀疏度的同时,也可自适应的获得合适的采样率。实验证明,该方法不受图像边长的限制,且可同时满足重构效果和运行时间的要求。
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