公开(公告)号：CN110400270A

公开(公告)日：2019-11-01

申请号：CN201910603633.4

申请日：2019-07-05

Applicant: 常州大学

Inventor： 陈树越 ,  王巧月

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/20

Abstract: 本发明提出了一种利用图像分解和多重校正融合的车牌去雾方法。该方法包括：将雾天车牌图像分解为纹理层和结构层，并且增强纹理层，对结构层进行去雾处理；结构层去雾，采用伽马校正、同态滤波处理图像，最后将图像的饱和度和对比度设置为融合权重，按拉普拉斯融合方法融合图像，得到去雾的车牌图像结构层；融合去雾的结构层和增强后的纹理层，得到最终去雾的车牌图像。本方法解决了大雾天气环境下车牌识别困难的问题，有效提高图像清晰度，提高车牌定位识别的准确性，恢复智能交通系统的正常高效工作。

公开(公告)号：CN110400270B

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN201910603633.4

申请日：2019-07-05

Applicant: 常州大学

Inventor： 陈树越 ,  王巧月

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/20

Abstract: 本发明提出了一种利用图像分解和多重校正融合的车牌去雾方法。该方法包括：将雾天车牌图像分解为纹理层和结构层，并且增强纹理层，对结构层进行去雾处理；结构层去雾，采用伽马校正、同态滤波处理图像，最后将图像的饱和度和对比度设置为融合权重，按拉普拉斯融合方法融合图像，得到去雾的车牌图像结构层；融合去雾的结构层和增强后的纹理层，得到最终去雾的车牌图像。本方法解决了大雾天气环境下车牌识别困难的问题，有效提高图像清晰度，提高车牌定位识别的准确性，恢复智能交通系统的正常高效工作。