L1和L2混合范式超分辨率重建的车牌识别

摘要

针对视频中低分辨率图像的车牌识别准确率低的问题,提出一种结合L1和L2混合范式的序列图像超分辨率重建的车牌识别技术.首先对序列低分辨率图像进行L1和L2混合范式超分辨率重建,其次对重建后得到的一帧高分辨率图像进行基于HSV颜色模型车牌定位,然后对分割出的字符采用方向梯度直方图和支持向量机相结合的方法进行车牌识别.实验结果显示提出的算法对车牌中的字符识别效率高达96％,对比于传统的基于特征匹配和BP神经网络的车牌识别算法对字符的识别有明显的改善.结果表明,通过L1和L2混合范式的超分辨率重建处理,将方向梯度直方图和支持向量机相结合的识别方法对车牌中的字符有较好的识别效果.