[发明专利]车牌图像增强方法、装置、设备及存储介质在审
申请号: | 202110159856.3 | 申请日: | 2021-02-05 |
公开(公告)号: | CN112967213A | 公开(公告)日: | 2021-06-15 |
发明(设计)人: | 熊光银 | 申请(专利权)人: | 深圳市宏电技术股份有限公司 |
主分类号: | G06T5/50 | 分类号: | G06T5/50;G06T7/33 |
代理公司: | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人: | 李木燕 |
地址: | 518000 广东省深圳市龙岗区布吉街道甘李工业园甘李六路1*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 车牌 图像 增强 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
本申请提供了一种车牌图像增强方法、装置、设备及存储介质。其方法包括:获取待增强车牌各顶点相互之间的第一位置关系以及待融合背景图像中车牌位置各顶点相互之间的第二位置关系;根据所述第一位置关系和所述第二位置关系计算出待增强车牌与待融合背景图像之间的透视变换矩阵;根据所述变换矩阵将所述待增强车牌融合至所述待融合背景图像的车牌位置处,获得增强的车牌图像。该方法通过透视变换矩阵将车牌与真实背景图像进行融合的方式有效降低透视畸变,而且避免了虚拟构建背景难以取代真实背景以及车牌畸变与虚拟构建背景畸变难以保持一致等缺陷对增强图像的影响。
技术领域
本申请属于数据处理技术领域,尤其涉及一种车牌图像增强方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
面向大数据的深度学习技术,为了得到高精度的算法模型,深度学习网络需要使用大量已标注的数据进行训练。监督学习是深度学习任务中最重要且应用最广泛的一种,在有监督学习中,数据样本集是基础,数据样本集的大小、标签质量直接决定着算法模型的应用效果。
目前的车牌识别技术中,为提高识别车牌的算法模型的准确性,除了几何变换(比如翻转、旋转、裁剪、变形、缩放)、颜色变换(比如噪声、模糊、颜色变换、擦除、填充)、样本叠加(比如像素叠加、裁剪叠加)等比较传统的数据增强方法外,还提出通过图像合成的方式来实现数据增强,以解决传统数据增强方法中存在的样本采集难度大、工作量多、耗时长等缺陷。但是,发明人发现,现有的通过图像合成的数据增强方法会存在透视畸变、虚拟构建背景难以取代真实背景以及人造车牌畸变与虚拟构建背景畸变难以保持一致等缺陷,而这些缺陷会导致合成的增强数据与实际应用场景差距过大,从而出现算法模型训练精度高但实际应用效果差的问题。
发明内容
有鉴于此,本申请实施例提供了一种车牌图像增强方法、装置、设备及存储介质,可以有效降低透视畸变、虚拟构建背景难以取代真实背景以及人造车牌畸变与虚拟构建背景畸变难以保持一致等缺陷对增强图像的影响。
本申请实施例的第一方面提供了一种车牌图像增强方法,所述车牌图像增强方法包括:
获取待增强车牌各顶点相互之间的第一位置关系以及待融合背景图像中车牌位置各顶点相互之间的第二位置关系;
根据所述第一位置关系和所述第二位置关系计算出待增强车牌与待融合背景图像之间的透视变换矩阵;
根据所述变换矩阵将所述待增强车牌融合至所述待融合背景图像的车牌位置处,获得增强的车牌图像。
结合第一方面,在第一方面的第一种可能实现方式中,所述根据所述第一位置关系和所述第二位置关系计算出待增强车牌与待融合背景图像之间的透视变换矩阵的步骤,还包括:
识别所述待增强车牌的车牌类型和所述待融合背景图像中车牌位置所表征的车牌类型;
将所述待增强车牌的车牌类型与所述待融合背景图像中车牌位置所表征车牌类型进行比对,确定所述待增强车牌与所述待融合背景图像中的车牌位置之间的尺寸差值;
根据所述尺寸差值对所述第二位置关系进行差值补偿处理,根据所述第一位置关系和差值补偿后的第二位置关系计算出待增强车牌与待融合背景图像之间的透视变换矩阵。
结合第一方面,在第一方面的第二种可能实现方式中,所述获取待增强车牌各顶点相互之间的第一位置关系以及待融合背景图像中车牌位置各顶点相互之间的第二位置关系的步骤之前,还包括:
触发预设的车牌合成模型生成待增强车牌,并获取所述待增强车牌合成时所采用的素材信息;
根据所述待增强车牌合成时所采用的素材信息从预设的真实背景图像库中选取与所述待增强车牌匹配的待融合背景图像。
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