Resumen

En las aplicaciones prácticas, a menudo se capturan imágenes o vídeos de matrículas de baja resolución (LR). En este trabajo se propone un algoritmo de superresolución (SR) basado en la estimación de la distribución para reconstruir la imagen de la matrícula. A diferencia de los trabajos anteriores, aquí la imagen de alta resolución (HR) se estima a través de la distribución de probabilidad posterior obtenida utilizando el marco bayesiano variacional. Para regularizar la imagen de alta resolución estimada, se propone un modelo a priori específico considerando la característica más significativa de las imágenes de matrículas; es decir, el objetivo tiene un alto contraste con el fondo. Con el fin de asegurar el éxito de la reconstrucción SR, los modelos que representan las restricciones de suavidad en las imágenes también se utilizan para regularizar la imagen HR estimada con el modelo a priori específico de la característica propuesto. En los experimentos realizados con imágenes borrosas de tamaño 7 × 7 y ruido blanco gaussiano de media cero con varianzas de 0,2 y 0,5, respectivamente, se demuestra que el método propuesto puede alcanzar una relación señal-ruido (PSNR) máxima de 22 dB.69 dB y una similitud estructural (SSIM) de 0,9022 con ruido de varianza 0,2 y una PSNR de 19,89 dB y una SSIM de 0,8582 incluso con ruido de varianza 0,5, lo que supone una mejora de 1,84 dB y 0,04 en comparación con otros métodos.

• Materias:Aerodinámica Robótica Sistemas no lineales Regulación automática Instrumentación automática
• Subjects:Aerodynamics Robotics Nonlinear systems Automatic regulation Automatic instrumentation
• Palabras claves:imágenes de matrículas, modelo específico a priori, imagen hr, ruido blanco gaussiano, imagen de matrícula, distribución de probabilidad a posteriori, marco bayesiano variacional, psnr, ssim, característica
• Keywords:license plate images, specific prior model, hr image, gaussian white noise, license plate image, posterior probability distribution, variational bayesian framework, psnr, ssim, feature