车牌模糊图像复原技术：运动模糊识别与处理

"运动模糊图像复原技术的研究与实现，主要关注在车牌识别中的应用，通过对匀速直线运动模糊图像的处理，实现图像的复原。研究内容包括运动模糊方向和长度的自动鉴别，以及在复杂成像情况下的运动模糊图像复原，如含噪图像和局部运动模糊图像的处理。采用双线性插值进行方向微分以确定模糊方向，通过分析模糊图像的频谱特性确定模糊长度。此外，通过椒盐噪声检测器和径向基神经网络（RBFNN）的结合，实现去噪算法，并改进局部运动模糊对象提取算法以实现局部图像的复原。开发的车牌模糊图像复原系统具有高鉴别精度，能处理不同类型的运动模糊车牌图像，为后续的车牌识别提供清晰的图像。关键词包括图像复原、运动模糊、模糊方向、模糊长度、噪声、局部模糊、车牌识别。" 这篇硕士学位论文深入探讨了运动模糊图像复原这一技术，特别是在智能交通系统中的车牌识别应用。作者郑辉在导师朱培栋的指导下，针对匀速直线运动模糊图像的复原进行了全面研究。关键的技术点在于如何自动识别运动模糊的方向和长度。论文提出了基于一阶马尔科夫过程的原图像模型，通过双线性插值来实现方向鉴别算法。同时，通过对模糊图像频谱特性的分析，设计了确定模糊长度的算法。 在处理复杂成像情况时，论文着重解决了含噪图像和局部运动模糊图像的复原问题。利用椒盐噪声检测器和径向基神经网络，构建了组合滤波器去噪算法，有效减少了图像噪声。对于局部运动模糊图像，通过改进的提取算法进行复原，提升了处理效果。 开发的车牌模糊图像复原系统在实际应用中表现出高精度，能够准确识别模糊长度和角度，对噪声和局部模糊进行针对性处理，并提供了参数调整机制，以适应不同场景下最佳的复原需求。系统的应用价值在于能够自动恢复各种运动模糊的车牌图像，为后续的车牌识别任务提供清晰的基础。 这项研究不仅在理论层面创新了运动模糊图像复原的方法，还通过实际系统开发展示了其在实际问题中的应用潜力，对于智能交通系统和车牌识别技术的发展具有积极的推动作用。