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基于深度多级小波U-Net的车牌雾图去雾算法
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Dehazing Algorithm of License Plate Fog Image Based on Deep Multi-level Wavelet U-Net
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    摘要:

    为了解决雾天拍摄的车牌图像边缘模糊、色彩失真的问题,提出了端到端的基于 深度多级小波U-Net的车牌雾图去雾算法. 以MWCNN为去雾网络的主体框架,利用“SOS”增 强策略和编解码器之间的跨层连接整合小波域中的特征信息,采用离散小波变换的像素-通 道联合注意力块降低去雾车牌图像中的雾度残留 . 此外,利用跨尺度聚合增强块补充小波域 图像中缺失的空间域图像信息,进一步提高了去雾车牌图像质量. 仿真实验表明,该网络在结 构相似度和峰值信噪比上具有明显的优势,在处理合成车牌雾图和实际拍摄的车牌雾图上, 去雾效果表现良好.

    Abstract:

    To solve the problem of edge blurring and color distortion of license plate images taken in foggy weather,an end-to-end depth multilevel wavelet U-Net based algorithm for license plate fog image removal is pre? sented. Taking MWCNN as the main frame work of the defogging network,the feature information in the wavelet do? main is integrated using the“SOS”enhancement strategy and the cross-layer connection between the codec. The pixel-channel joint attention block of the discrete wavelet transform is used to reduce the fog residue in the defrosted license plate image.In addition,the cross-scale aggregation enhancement blocks are used to supplement the missing spatial domain image information in the wavelet domain image,which further improves the quality of the defogging li? cense plate image.The simulation results show that the network has obvious advantages in structural similarity and peak signal-to-noise ratio,and it performs well in dealing with the composite plate fog image and the actual photo? graphed plate fog image.

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陈炳权 ,朱熙 ,汪政阳 ,梁寅聪.基于深度多级小波U-Net的车牌雾图去雾算法[J].湖南大学学报:自然科学版,2022,49(6):124~134

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  • 在线发布日期: 2022-06-23
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