資料介紹
運(yùn)動模糊圖像的復(fù)原是圖像復(fù)原中較常見也是較難的一類,在智能交通系統(tǒng)中有著廣泛的應(yīng)用。本文面向車牌識別應(yīng)用,對運(yùn)動模糊圖像的復(fù)原技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)。
勻速直線運(yùn)動模糊圖像復(fù)原的關(guān)鍵在于運(yùn)動模糊方向和長度的自動鑒別兩個方面。將原圖像視為各向同性的一階馬爾科夫過程,通過用雙線性插值來進(jìn)行方向微分,實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動模糊方向的自動鑒別算法;根據(jù)分析模糊圖像的頻譜圖出現(xiàn)黑色條帶的原因、條件以及它的精確位置,實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動模糊長度自動鑒別算法。
針對復(fù)雜成像情況下的運(yùn)動模糊圖像復(fù)原工作,著重解決了含噪運(yùn)動模糊圖像和局部運(yùn)動模糊圖像的復(fù)原問題;綜合應(yīng)用椒鹽噪聲檢測器和基于帶可變正則化參數(shù)的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(I也FN)方法,實(shí)現(xiàn)了組合濾波器去噪算法,采用改進(jìn)的局部運(yùn)動模糊對象提取算法實(shí)現(xiàn)局部運(yùn)動模糊圖像的復(fù)原。
開發(fā)了車牌模糊圖像復(fù)原系統(tǒng)。該系統(tǒng)對模糊長度和模糊角度均具有較高的鑒別精度,對于含有噪聲的運(yùn)動模糊圖像和局部模糊圖像進(jìn)行相應(yīng)的去噪處理和對局部模糊對象進(jìn)行提取,并提供參數(shù)調(diào)整機(jī)制以獲得最佳的復(fù)原效果。自動實(shí)現(xiàn)各種類型的運(yùn)動模糊車牌圖像的清晰恢復(fù),復(fù)原的效果圖可直接應(yīng)用于后續(xù)的車牌識別等工作。
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