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题名基于小波域的深度增强车牌图像去雾算法设计
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作者
朱熙
汪政阳
陈炳权
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机构
吉首大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2022年第6期163-169,283,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61962023)
吉首大学校级课题资助(dy20020)。
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文摘
为解决雾天拍摄的车牌图像边缘模糊、色彩失真的问题,提出了端到端的基于小波域的深度增强车牌雾图去雾算法。先根据大气散射模型构建了雾天车牌图像数据集,之后利用小波变换将车牌雾图从空间域转换成小波域分量图像,最后将处理后的小波域分量图像进行逆小波变换,重构出的干净车牌图像。去雾网络以U-Net的编解码结构为主体框架,通过多个残差组从训练集中提取特征,并在解码器中引入“SOS”深度增强策略对编码器和下层输入的特征进行融合和细化,用以提高去雾车牌图像的峰值信噪比。实验表明,上述网络在结构相似度和峰值信噪比上具有明显优势,在处理合成车牌雾图和实际拍摄的车牌雾图上,去雾效果表现良好。
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关键词
雾天车牌图像数据集
小波域
残差组
深度增强策略
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Keywords
Foggy license plate image data set
Wavelet domain
Residual group
Enhancement strategy
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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