覃正优，伍永

（广西师范学院计算机与信息工程学院，南宁 530023）

基于图像超分辨率的车牌识别研究

覃正优，伍永

（广西师范学院计算机与信息工程学院，南宁 530023）

由于大多数情况下摄像机获取到的车牌图像的分辨率很低，导致有些车牌识别系统不能正确识别车牌图像。针对该问题，提出在经典模板匹配识别算法的基础上，结合Single Shot MultiBox Detector车牌检测方法，同时使用基于子像素卷积神经网络对车牌图像进行超分辨率，然后利用“字符轮廓检测+区域筛选合并”的方法分割字符。实验表明，重建后的整块车牌的识别率为63.2%，单个字符识别率为92.8%，所使用的方法有效提高车牌识别率和识别精度。也就是说，所提出的单幅图像超分辨率方法可以有效地促进车牌识别。

广西科技计划项目（No.桂科AB16380272）

0 引言

在日常生活中，通过交通视频监控设备获取的图像通常是低分辨率，它不能很好的满足后处理程序的要求（即车牌识别）。车牌上的相似字符往往因为紧密的轮廓而导致识别错误。一般车牌识别算法的识别精度受车牌图像的分辨率、光照、遮挡和损伤等因素的影响，容易出现识别误差。因此，从获取到的低分辨率的车牌图像中重建出相应的高分辨率图像在车牌识别应用中是非常有意义的。

超分辨率指的是由一张或多张低分辨率图像恢复相应的高分辨率图像的过程，该过程能够在低分辨率图像上添加更多的图像细节信息，也叫分辨率增强[1]。一般来说，超分辨率算法根据任务可以分为如下几类。……