車牌識別算法是智能交通系統(tǒng)的一個重要研究課題,在過去幾十年里的許多應(yīng)用中扮演著越來越重要的角色。然而,目前最新的車牌識別算法仍不能在不同的場景下,包括晴天、夜間、以及具有不同顏色的復(fù)雜背景中同時表現(xiàn)優(yōu)秀。因此,對車牌圖像進行質(zhì)量評估并預(yù)分級,是提升車牌識別算法在不同場景下適應(yīng)性的有效方式。本文的主要內(nèi)容包括以下四個方面:（1）從圖像質(zhì)量評估的角度出發(fā),對車牌圖像提取了常用于描述無參照圖像質(zhì)量的特征,然后對車牌圖像的質(zhì)量進行估計并分級。最后,分析常用無參照圖像質(zhì)量評估算法無法很好的適用于車牌圖像的原因。（2）從圖像復(fù)原的角度出發(fā),通過基于正則化的圖像盲去模糊算法對車牌圖像進行模糊核估計,對所得的模糊核參數(shù)進行分級。最后,分析圖像盲去模糊算法無法很好的適用于車牌圖像的原因。（3）在稀疏表示和重建誤差的基礎(chǔ)上,提出了車牌圖像質(zhì)量分類算法,可以有效地將車牌圖像分為一般質(zhì)量和低質(zhì)量兩大類。通過制作兩類車牌圖像的過完備字典,并將測試車牌圖像由兩個字典重建的誤差提取為特征向量,再由支持向量機進行分類,可以準確的得到測試車牌圖像的質(zhì)量類別。（4）使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法實現(xiàn)了車牌圖像的質(zhì)量分級模型。首先... 

【文章來源】：南京郵電大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

適用于大型汽車前號牌、小型汽車號牌等

京郵電大學碩士研究生學位論文 第二章 圖像質(zhì)量評價相關(guān)理論及關(guān)鍵技術(shù)概述2017 年 8 月，公安部決定在全國范圍內(nèi)逐步推廣應(yīng)用新能源汽車專用號牌[27][29]。與普汽車號牌相比，新能源汽車專用號牌號碼增加一位，由 5 位升為 6 位，號牌號碼容量擴。新能源汽車專用號牌外廓尺寸為 480mm×140mm，其中小型新能源汽車專用號牌為漸變色，大型能源汽車專用號牌為黃綠雙拼色。小型新能源汽車專用號牌的第一位先啟用字母、F（D 代表純電動新能源汽車，F(xiàn) 代表非純電動新能源汽車），大型新能源汽車專用號牌第六位西安啟用字母 D、F（D 代表純電動新能源汽車，F(xiàn) 代表非純電動新能源汽車）。

純電動新能源汽車，F(xiàn) 代表非純電動新能源汽車），大型新能源汽車專啟用字母 D、F（D 代表純電動新能源汽車，F(xiàn) 代表非純電動新能源汽(a)小型汽車號牌 (b)大型汽車號牌圖 2.3 新能源汽車號牌式樣它一般自然圖像，車牌圖像只有字符與背景，缺乏足夠的細節(jié)與紋理少。但是，車牌圖像上并不會出現(xiàn)字符與背景以外的圖像。車牌圖像區(qū)域較少，顏色單一，區(qū)塊平整，灰度直方圖存在兩個較為明顯的峰較小，車牌的受到的光照近乎一致，因此車牌圖像上缺乏漸變的光影


本文編號：3019589