基于改進(jìn)暗通道先驗(yàn)的車牌圖像去霧方法研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>3073 K
標(biāo)簽： 車牌識別 顏色失真 閾值限制
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文檔介紹：針對霧霾場景下車牌識別系統(tǒng)存在識別精度較差的問題，提出改進(jìn)型車牌識別模型。該模型運(yùn)用改進(jìn)型暗通道先驗(yàn)去霧算法進(jìn)行去霧處理，考慮到原去霧算法處理含明亮區(qū)域霧霾圖像時會出現(xiàn)顏色失真等問題，首先對大氣光值進(jìn)行閾值限制，其次對引入因子進(jìn)行優(yōu)化選擇，最后引入容差機(jī)制以修正透射率，并對圖像亮度進(jìn)行調(diào)整以提升圖像可視化效果。仿真結(jié)果表明，運(yùn)用改進(jìn)后算法得到的去霧結(jié)果在PSNR、SSIM、Entropy、e性能上相對于改進(jìn)前分別平均提升1.934 dB、0.082、0.235、38.995。將去霧前后車牌圖像進(jìn)行識別測試，車牌識別精度提升22%，證明了所提模型的優(yōu)越性。
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