恶劣条件下车牌识别关键技术研究

【摘要】目前，车牌识别(VLPR)系统已广泛应用于高速公路收费管理与超速监控、城市路口车辆违章监测、停车场管理、小区车辆管理等许多领域，是智能交通系统(ITS)的重要组成部分。然而，在雾霾等恶劣天气条件下，成像设备采集到的车辆图像模糊不清，以及镜头失焦、车速过快导致的图像降质，都会降低车牌识别系统的识别精度，给交通管理带来不便的同时，也给安防工作带来隐患。因此，有必要开展对恶劣条件下车牌识别系统的研究。将车牌识别系统中经常发生的车辆图像退化的成因分类为雾化降质、离焦模糊和运动模糊三种类型，并对这三类退化图像复原的问题开展了以下研究：针对雾化图像，分析了图像退化模型与退化图像特征，提出了图像雾化程度的分类方法。针对图像中不同景深物体雾化程度不同的特点，提出了一种基于大气透射率的限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)算法剪裁阈值自适应选择方法。最后，比较了常用单幅图像去雾算法恢复（增强）交通监视图像的性能，充分利用各去雾算法的优点，设计了对不同雾化程度的车辆图像自适应去雾的实现流程。针对离焦、运动模糊图像，由退化图像在频域和空域中的特征入手，介绍了衡量图像模糊程度的图像功率谱斜度测度，以及图像梯度双高斯分布标准差测度，并提出了基于该测度的车辆图像模糊区域检测算法。为了对检测出的模糊区域进行模糊类型的分类，提出了基于倒谱的离焦、运动模糊分类算法。之后，采用基于微分图像自相关的离焦模糊PSF鉴别算法估计离焦模糊PSF的半径参数，采用基于倒谱分析的运动模糊PSF鉴别算法估计运动模糊PSF的方向和尺度参数。最后，为提高对车辆监控系统采集到的含噪声运动模糊图像PSF参数鉴别的准确度，提出了一种基于小波重构和脊波变换的图像频谱增强预处理算法，实验结果表明，该方法可有效增强有噪运动模糊图像频谱中平行暗条纹的清晰度，以预处理后的频谱计算倒谱，可提高PSF参数鉴别的准确度。此外，完成了图像雾化、离焦、运动模糊等恶劣条件下车牌识别系统的设计与实现，该系统可自动判别待识别车辆图像是否发生退化以及退化的原因，并根据检测出的退化类型实施相对应的图像复原算法，实现车辆图像的清晰化预处理，从而提高恶劣条件下系统车牌识别模块的识别成功率。
【作者】兰希；
【导师】徐汀荣；
【作者基本信息】苏州大学，计算机技术，2014，硕士
【关键词】车牌识别；去雾；离焦模糊；运动模糊；

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