一种有损压缩车牌图像重建算法

作者：毕萍; 杨洋; 刘颖

来源：西安邮电大学学报, 2018, 23(04): 68-83.

DOI：10.13682/j.issn.2095-6533.2018.04.011

• 车牌图像
• JPEG压缩
• 卷积神经网络

图像经过JEPG格式压缩后易存在方块伪影。针对此类有损压缩车牌图像,给出一种基于卷积神经网络的重建方法,据以通过非线性映射和重建减少压缩伪影。卷积神经网络分为特征提取层、特征增强层、非线性映射层和重建层。其中,特征提取层采用三个不同尺寸的卷积核提取特征,并对其进行融合,由此可捕捉更多图像细节信息。实验结果表明,采用该网络结构重建有损压缩车牌图像的效果较好,能明显减少重建后的方块伪影。

• 单位
  西安邮电大学; 通信与信息工程学院