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基于改进暗通道先验的车牌图像去雾方法研究
文献摘要：
针对雾霾场景下车牌识别系统存在识别精度较差的问题,提出改进型车牌识别模型.该模型运用改进型暗通道先验去雾算法进行去雾处理,考虑到原去雾算法处理含明亮区域雾霾图像时会出现颜色失真等问题,首先对大气光值进行阈值限制,其次对引入因子进行优化选择,最后引入容差机制以修正透射率,并对图像亮度进行调整以提升图像可视化效果.仿真结果表明,运用改进后算法得到的去雾结果在PSNR、SSIM、Entropy、e性能上相对于改进前分别平均提升1.934 dB、0.082、0.235、38.995.将去雾前后车牌图像进行识别测试,车牌识别精度提升22％,证明了所提模型的优越性.
文献关键词：
车牌识别;颜色失真;阈值限制;引入因子;容差机制
中图分类号：
作者姓名：
石冬阳;张俊林;贾兵;聂玲;杨慧敏
作者机构：
重庆科技学院 电气工程学院,重庆401331;湘潭大学 数学与计算科学学院,湖南湘潭411105
文献出处：
引用格式：
[1]石冬阳;张俊林;贾兵;聂玲;杨慧敏-.基于改进暗通道先验的车牌图像去雾方法研究)[J].电子技术应用,2022(11):13-18
A类：
B类：
车牌图像,图像去雾,雾霾场景,下车,车牌识别,识别系统,识别精度,改进型,识别模型,暗通道先验去雾,去雾算法,明亮,雾霾图像,颜色失真,大气光值,阈值限制,引入因子,优化选择,容差机制,透射率,图像亮度,PSNR,SSIM,Entropy,进前,dB,后车,精度提升
AB值：
0.383023
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