暗光车牌图像的改进Retinex算法增强
Journal of Yibin University（2021）
Abstract
在暗光或弱光条件下拍摄的暗光车牌图像通常噪声大、亮度低、对比度低,识别困难.为使暗光车牌图像更有利于识别,采集并生成暗光/正常光车牌数据集,提出一种基于Retinex理论的暗光车牌图像增强方法,将暗光车牌图像增强处理分解为三部分,分别负责图像分解、分解后图像的增强调整以及图像重建,处理后的车牌图像色彩、细节和边缘保护得更好,图像的峰值信噪比(PSNR)值提升了14.1％左右,结构相似度(SSIM)值提升了3.3％左右,增强效果的主观评价和客观指标都优于其他算法.
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