刘倩兰

(湖南科技学院，湖南永州425100)

一种基于序列图像的车牌自动识别技术探讨

刘倩兰

(湖南科技学院，湖南永州425100)

基于序列图像的车牌自动识别技术，提高了图像的分辨率，能够在雾霾、阴雨等恶劣天气中识别运动中的车牌。基于此，阐述车牌自动识别技术中传统的图像采集方式、重建超分辨率的方法，深入分析基于序列图像的车牌定位技术与车牌字符识别技术，促进序列图像技术在车牌自动识别系统中的应用。

序列图像；车牌；自动识别

车牌自动识别技术对于保障交通的安全、秩序具有重要的意义，传统的车牌识别技术会受到环境、照明、分辨率的影响，识别效果不佳。目前，我国对于序列图像的研究已经有了更大的成就，如果将其应用在车牌自动识别技术中，需要重建车牌的分辨率，处理车牌运动而形成的模糊问题。

1 传重建超分辨率序列图像

1.1 传统图像采集方式

采集图像是数字处理的基本内容，图像采集的质量直接影响后期处理的效果。互补金属氧化物半导体、电耦合元件是目前常见的图像传感器，二者相比，电耦合元件在有经验的生产厂商中，也很难提高设备的成品率，因此其生产升本比互补金属氧化物半导体低。随着智能交通的发展，为了降低交通部门的成本支出，大部分会采用电耦合元件作为图像传感器。电耦合元件传感器具有高速摄像、紫外摄像、红外摄像与行列扫描的优点，但是发热快、功耗高。图像传感器在采集车牌图像时，会产生各类的噪音影响着外界的环境，而外界环境同样影响着图像传感器采集图像的质量。……