【摘 要】
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为了改善实际交通环境中运动车辆车牌图像的质量,提出一种新的超分辨率重建方法,即通过融合低分辨率图像间的互补信息得到一幅高分辨率车牌图像.首先,在超分辨率重建正则化框
【机 构】
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东南大学自动化学院,东南大学交通学院
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China （No.60972001）, the National Key Technology R＆D Program of China duringthe 11th Five-Year Plan Period （No.2009BAG13A06）
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为了改善实际交通环境中运动车辆车牌图像的质量,提出一种新的超分辨率重建方法,即通过融合低分辨率图像间的互补信息得到一幅高分辨率车牌图像.首先,在超分辨率重建正则化框架下引入梯度残差项作为一个梯度强制项来改善重建图像的质量.其次,为了提高重建算法的鲁棒性,用L1范数度量数据残差项和梯度残差项.最后,用最速下降法求解相应的最小能量泛函.模拟和实际视频图像序列的实验结果验证了所提方法的有效性和实用性,所提方法在重建图像的信噪比指标和视觉效果方面均优于双三次插值和DAMRF法.
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