雾霾天气下的车牌识别.pdf
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1、1 9 8 2 0 2 4年1期2 0 2 4年第4 6卷第1期雾霾天气下的车牌识别张瑞华 吴子康基金项目:“通信原理”虚拟仿真实验教学应用研究(2 0 1 9 0 1 2);基于移动学习的计算机实践课程“翻转课堂”教学模式实践研究(2 0 1 9 0 6 7)作者简介:张瑞华(1 9 8 0-),博士,讲师,研究方向为图像处理。(江汉大学人工智能学院 武汉4 3 0 0 0 0)摘 要 在雾霾天气下,图像采集设备拍摄的图片存在一系列问题,如饱和度低、细节失真、画质模糊等。文中探索了雾霾天气下的车牌识别算法,按照图像去雾、车牌定位、字符分割与识别等步骤来解决雾霾天气下传统车牌识别系统效率低、鲁
2、棒性差等问题。该算法采用暗通道去雾,经去雾算法处理后,图像对比度、信息梯度和信息熵均得到提升;选择数学形态和边缘检测定位车牌的准确位置;利用仿射变换矫正车牌区域,结合投影法分割字符,最后使用基于支持向量机模式的识别算法来识别字符。经过处理后,车牌识别能达到较高的准确率。关键词:暗通道去雾;形态学;仿射变换;投影法;S VM中图分类号 T N 3 9 1.9L i c e n s eP l a t eR e c o g n i t i o n i nH a z yW e a t h e rZ HAN GR u i h u aa n dWUZ i k a n g(S c h o o l o fP
3、h y s i c sa n dI n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n g,J i a n g h a nU n i v e r s i t y,W u h a n4 3 0 0 0 0,C h i n a)A b s t r a c t I nh a z yw e a t h e r,t h e r ea r eas e r i e so f p r o b l e m s i n t h ep i c t u r e s t a k e nb y t h e i m a g ea c q u i s i t i o ne q u i p m e n
4、 t,s u c ha s l o ws a t u r a t i o n,d i s t o r t i o no fd e t a i l s,b l u r r e d i m a g eq u a l i t y,e t c.T h i sp a p e r e x p l o r e s t h e l i c e n s ep l a t e r e c o g n i t i o na l g o-r i t h mi nh a z yw e a t h e r.A c c o r d i n g t o t h e s t e p so f i m a g ed e h a
5、z i n g,l i c e n s ep l a t ep o s i t i o n i n ga n dc h a r a c t e r s e g m e n t a t i o na n dr e c o g n i t i o n,t h e t r a d i t i o n a l l i c e n s ep l a t e r e c o g n i t i o ns y s t e mi nh a z yw e a t h e r i s s o l v e d.A f t e r t h ed e h a z i n ga l g o r i t h mi sp r
6、 o-c e s s e d,t h e i m a g ec o n t r a s t,i n f o r m a t i o n l a y e ra n d i n f o r m a t i o ne n t r o p ya r e i m p r o v e d.C h o o s et h em a t h e m a t i c a l f o r ma n de d g ed e t e c t i o nt o l o c a t e t h ee x a c tp o s i t i o no f t h e l i c e n s ep l a t e.U s ea
7、f f i n e t r a n s f o r m a t i o nt oc o r r e c t t h e l i c e n s ep l a t ea r e a,c o m b i n e t h ep r o j e c t i o nm e t h o dt os e g m e n t t h ec h a r a c t e r s,a n df i n a l l yu s e t h er e c o g n i t i o na l g o r i t h mb a s e do nt h es u p p o r tv e c t o rm a c h i n
8、 ep a t t e r nt oi d e n t i f yt h ec h a r a c t e r s.A f t e rp r o c e s s i n g,t h el i c e n s ep l a t er e c o g n i t i o nc a na c h i e v eh i g ha c c u r a c y.K e y w o r d s D a r kc h a n n e l t or e m o v e f o g,M o r p h o l o g y,A f f i n e t r a n s f o r m a t i o n,P r o
9、j e c t i o nm e t h o d,S u p p o r tv e c t o rm a c h i n e0 引言在雾霾天气下,空气中含有大量的颗粒和杂质,如灰尘、水汽、烟雾等,它们容易造成车牌图像模糊,从而影响车牌识别效果,因此,研究雾霾天气下的车牌识别方法具有现实意义。去雾处理通常有两个方向,即图像增强和图像复原。典型的增强算法包括基于R e t i n e x理论的单尺度R e t-i n e x(S i n g l eS c a l eR e t i n e x,S S R)算法、多尺度R e t i n e x(M u l-t i sS c a l eR e t i
10、 n e x,M S R)算法1,图像复原算法主要包括基于先验假设的图像复原和基于光偏振特性的图像复原2。近年来,随着深度神经网络的应用领域越来越广泛,有研究者提出了基于深度学习的去雾算法3。车牌识别技术分定位和识别两部分,随着科技的不断发展,车牌识别技术已从简单的字符标识车牌号码,向更加复杂和多样化的车牌符号识别系统转变。国外学者Z i e d等4提出了用于不同复杂场景中的车牌检测和识别框架,该框架基于车牌分割和识别的卷积神经网络,其核心思想为在同一个卷积神经网络上使用两次前向传播,以自动检测车辆和车牌区域,然后用第二个卷积神经网络来识别字符。B u l a s-C r u z等5提出了一种
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