改进注意力机制实现车牌图像清晰化

作者：吕旋; 王标; 邹佳运; 田洋川

来源：无线电工程, 2021, 51(10): 1169-1175.

• 残差网络
• 注意力机制
• 损失函数
• 车牌数据集
• 评价指标

为避免低分辨率模糊图像对识别车牌的影响,提出基于残差网络的空间和通道双重注意力网络(RSCAN)来恢复模糊车牌图像。RSCAN在Residual Channel Attention(RCAN)网络基础上添加空间注意力机制来捕获更多空间信息,引入新的通道注意力机制加强采集图片通道信息能力,以及改进损失函数,加入梯度损失函数改善重建车牌图片的视觉效果,通过自制的车牌数据集来训练和测试网络。使用测试车牌图片将RSCAN网络与常规处理图片、EDSR(Super-resolution)网络、RCAN网络进行对比实验,通过峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)进行模型评估,分别为31.284/0.862。验证结果表明,设计的RSCAN网络处理车牌图像和其他方法相比取得很好的效果。

• 出版日期2021
• 单位四川轻化工大学; 成都视观天下科技有限公司