運動模糊車牌圖像盲復原與識別方法研究.pdf

1、運動模糊圖像復原是圖像處理領(lǐng)域中的一個重要課題，對圖像的進一步應用具有很大的作用。運動模糊圖像復原在各個領(lǐng)域中應用廣泛，比如交通監(jiān)控系統(tǒng)。隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，機動車的數(shù)量不斷的增加，給交通監(jiān)控帶來很大的困擾。在交通監(jiān)控系統(tǒng)中，由于車輛高速運動，拍攝的車牌圖像經(jīng)常會發(fā)生運動模糊，運動模糊圖像會給后續(xù)的圖像分析及目標識別帶來很大困難。本文主要針對發(fā)生運動模糊的車牌圖像進行研究，主要的研究工作如下:
　　(1)對比分析了逆濾波、維納濾波

2、和Lucy-Richardson算法等三種復原方法對模糊圖像的復原效果及各自的優(yōu)缺點。針對復原后的圖像中存在振鈴效應的問題，提出了利用模糊圖像邊界鏡像延拓的方法抑制振鈴效應產(chǎn)生的方法。通過仿真實驗結(jié)果表明，鏡像延拓對振鈴效應的抑制效果明顯。
　　(2)運動模糊圖像復原的關(guān)鍵是模糊函數(shù)，一個準確的模糊函數(shù)可以使得復原圖像更接近于原始圖像。然而實際拍攝的模糊圖像的模糊函數(shù)是未知的，因此在復原過程中需要準確的估計出運動模糊函數(shù)。根據(jù)直線

3、運動模糊圖像的頻譜特征，本文提出了利用Hough變換檢測運動模糊角度，利用微分自相關(guān)函數(shù)曲線估計運動模糊長度的方法。對人工模糊的運動模糊圖像進行仿真實驗，實驗結(jié)果表明該方法對運動模糊參數(shù)的估計準確度高，誤差小。利用該方法對實際獲取的運動模糊圖像進行參數(shù)估計，并采用維納濾波復原方法進行圖像復原，獲得的復原圖像效果良好。
　　(3)為了對車牌圖像進一步應用，本文對復原后的車牌圖像從車牌定位、車牌字符分割和車牌字符識別三大方面進行研究。