Automatyczna ocena jakości obrazów uzyskiwanych technikami superrozdzielczości do celów rozpoznawania tablic rejestracyjnych

• Autorzy: Okarma K. , Mazurek P.

Warianty tytułu

EN

Automatic image quality assessment of the super-resolution images for the register plate number recognition

• Konferencja: Logistyka, systemy transportowe, bezpieczeństwo w transporcie - LOGITRANS (VII ; 14-16.04.2010 ; Szczyrk, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przeanalizowano możliwość wykorzystania nowoczesnych porównawczych miar jakości obrazów cyfrowych do automatycznej oceny efektów działania algorytmów superrozdzielczości w aspekcie rozpoznawania tablic rejestracyjnych pojazdów. Pomimo konieczności znajomości oryginalnego obrazu o wysokiej rozdzielczości, uzyskane wyniki pozwalają poczynić założenia dotyczące wyboru możliwie najefektywniejszej techniki superrozdzielczości do celów późniejszego rozpoznawania numerów rejestracyjnych.

EN

The article examines the possibility of using modern full-reference digital image quality assessment methods to evaluate automatically the effects of super-resolution algorithms in the aspect of vehicle's register plate recognition. Despite having knowledge of the original high-resolution image, the results obtained allow to make some assumptions about the possible selection of the most effective super-resolution techniques for further recognition of registration numbers.

Słowa kluczowe

PL

superrozdzielczość; inteligentne systemy transportowe; rozpoznawanie tablic rejestracyjnych

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2010
• Tom: nr 2
• Opis fizyczny: Pełny tekst na CD, Bibliogr. 15 poz., rys.

Twórcy

autor

Okarma K.

autor

Mazurek P.

• Wyższa Szkoła Techniczno-Ekonomiczna w Szczecinie, Wydział Transportu Samochodowego,

Bibliografia

• [1] Eskicioglu A., Fisher P., Chen S.: Image Quality Measures and Their Performance. IEEE Transactions on Communications, vol. 43 no. 12, pp. 2959-2965, 1995
• [2] Eskicioglu A.: Quality Measurement for Monochrome Compressed Images in the Past 25 Years. Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing, Istanbul, Turkey 2000, pp. 1907-1910.
• [3] Irani M., Peleg S.: Improving Resolution by Image Registration. Graphical Models and Image Processing, vol. 53, pp. 231-239, 1991.
• [4] Irani M., Peleg S.: Super Resolution from Image Sequences. Proceedings of the 10th International Conference on Pattern Recognition, pp. 115-120, June 1990.
• [5] Keren D., Peleg S., Brada R.: Image Sequence Enhancement Using Sub-Pixel Displacement. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 742-746, June 1988
• [6] Li X.: Blind Image Quality Assessment. Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing, Rochester, USA, pp. 449-452, 2002
• [7] Lucchese L., Cortelazzo G. M.: A Noise-Robust Frequency Domain Technique for Estimating Planar Roto-Translations. IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 48, no. 6, pp. 1769-1786, June 2000
• [8] Marcel B., Briot M., Murrieta R.: Calcul de Translation et Rotation par la Transformation de Fourie., Traitement du Signal, vol. 14, no. 2, pp. 135-149, 1997
• [9] Okarma K. Mazurek P.: Techniki super rozdzielczości w systemach identyfikacji tablic rejestracyjnych pojazdów. Drogi – lądowe-powietrzne-wodne, no. 4/2009 pp. 62-73
• [10] Okarma K. Mazurek P.: The Analysis of the Super-Resolution Techniques for the Automatic Vertical Road Signs Recognition Systems. Materiały XIII Międzynarodowej Konferencji „Komputerowe Systemy Wspomagania Nauki, Przemysłu i Transportu – TransComp 2009”
• [11] Pham T.Q., van Vliet L.J., Schutte K.: Robust Fusion of Irregularly Sampled Data Using Adaptive Normalized Convolution, EURASIP Journal on Applied Signal Processing, vol. 2006, Article ID 83268, 12 pages, 2006
• [12] Vandewalle P., Süsstrunk S., Vetterli M., A Frequency Domain Approach to Registration of Aliased Images with Application to Super-Resolution, EURASIP Journal on Applied Signal Processing (special issue on Super-resolution), vol. 2006, Article ID 71459, 14 pages, 2006
• [13] Wang, Z., Bovik, A.: A Universal Image Quality Index. IEEE Signal Processing Letters, vol. 9, no. 3, pp. 81–84, 2002
• [14] Wang, Z., Bovik, A., Sheikh, H., Simoncelli, E.: Image Quality Assessment: From Error Measurement to Structural Similarity. IEEE Transactions on Image Processing, vol. 13, no. 4, pp. 600–612, 2004
• [15] Zomet A., Rav-Acha A., Peleg S.: Robust Super-Resolution. Proceedings of the International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), vol. 1, pp. 645-650, 2001.