【摘 要】
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低照度下车牌图像可见度低且含高斯噪音,以传统非局部均值算法处理时,容易丢失图像边缘信息。提出了一种基于改进非局部均值的低照度下车牌去噪算法,以标准化欧氏距离代替简
【机 构】
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安徽理工大学计算机科学与工程学院,金陵科技学院网络与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61471004);高校优秀青年骨干人才国外研修项目(gxgwfx2018027)
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低照度下车牌图像可见度低且含高斯噪音,以传统非局部均值算法处理时,容易丢失图像边缘信息。提出了一种基于改进非局部均值的低照度下车牌去噪算法,以标准化欧氏距离代替简单欧氏距离度量块相似性,同时引入Shen-Castan边缘检测器对车牌边缘部分分离去噪。实验结果表明:提出的算法相较于传统去噪算法,处理结果有更好的信噪比值,且结构相似性值更接近1,说明该去噪算法有更好的去噪效果,同时也能保护边缘信息的完整性。
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