一种基于语义信息和梯度监督的船牌图像超分辨方法

摘要

本发明公开了一种基于语义信息和梯度监督的船牌图像超分辨方法。本发明包括：1、收集船舶原始图像并进行预处理。2、针对于船牌文字，构建特征提取网络和超分辨重建网络，形成生成网络模型。然后通过DF2K数据集进行对抗学习预训练，得到生成网络预训练模型。3、在生成网络预训练模型中引入BLSTM结构后采用船牌文字数据集，进行训练。4：在进行对抗学习训练时，由于船牌文字区域具有一定的锐度，因此为了更好的指导网络生成超分辨的船牌文字，增加文字梯度损失函数以加强对生成网络的监督。本发明能够明显提升船牌文字的清晰程度，帮助人工快速的辨识船牌信息，方便海河航运的交通管制，提高水路航运的安全性。