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基于卷积神经网络的模糊车牌图像超分辨率重建方法
被引量：
6
1
作者
田煜
贾瑞生
+1 位作者
邓梦迪
赵超越
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第11期159-164,228,共7页
针对车牌图像分辨率低、视觉质量差等问题,提出一种针对模糊车牌图像的超分辨率重建方法。在FSRCNN的基础上进行如下改进:特征提取阶段采用双通道替代单通道,增强对图像有用特征信息的提取;映射部分使用深度可分离卷积替代原有卷积并减...
针对车牌图像分辨率低、视觉质量差等问题,提出一种针对模糊车牌图像的超分辨率重建方法。在FSRCNN的基础上进行如下改进:特征提取阶段采用双通道替代单通道,增强对图像有用特征信息的提取;映射部分使用深度可分离卷积替代原有卷积并减少映射层数,提升训练速度;重建部分采用子像素卷积操作替代反卷积层,抑制反卷积层产生的人工冗余信息。实验结果表明,该方法的重建结果与其他方法相比,图像质量在主观和客观方面都有所改善,训练时间也有所减少。
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关键词
模糊车牌图像
超分辨率重建
卷积神经网络
深度学习
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题名
基于卷积神经网络的模糊车牌图像超分辨率重建方法
被引量：
6
1
作者
田煜
贾瑞生
邓梦迪
赵超越
机构
山东科技大学计算机科学与工程学院
山东科技大学山东省智慧矿山信息技术省级重点实验室
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第11期159-164,228,共7页
基金
山东省自然科学基金项目(ZR2018MEE008)
山东省重点研发计划项目(2017GSF20115)。
文摘
针对车牌图像分辨率低、视觉质量差等问题,提出一种针对模糊车牌图像的超分辨率重建方法。在FSRCNN的基础上进行如下改进:特征提取阶段采用双通道替代单通道,增强对图像有用特征信息的提取;映射部分使用深度可分离卷积替代原有卷积并减少映射层数,提升训练速度;重建部分采用子像素卷积操作替代反卷积层,抑制反卷积层产生的人工冗余信息。实验结果表明,该方法的重建结果与其他方法相比,图像质量在主观和客观方面都有所改善,训练时间也有所减少。
关键词
模糊车牌图像
超分辨率重建
卷积神经网络
深度学习
Keywords
Fuzzy license plate image
Super-resolution reconstruction
Convolutional neural network
Deep learning
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的模糊车牌图像超分辨率重建方法
田煜
贾瑞生
邓梦迪
赵超越
《计算机应用与软件》
北大核心
2020
6
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