Best Image for Automatic License Plate Recognition – ALPR

图像的清晰度是影响ALPR系统准确性的一个重要组成部分，尤其是在高速ALPR系统（例如开放式公路收费）中，获得所需的清晰度可能是一个挑战。

以下是影响清晰度以及如何克服它们的一些因素：

景深

景深（DOF）的一般定义是在图像中看起来很清晰的场景中最接近和最远的对象之间的距离。

图1。较大的DOF，较小的开口

借助ALPR的图像，整个图像需要锋利，因此需要非常大的景深。

与较大的开口相比，较小的虹膜开口可以实现较大的DOF。允许较小的虹膜开口的两种方法是镜头数量较低，并且具有更敏感的传感器。

运动模糊

运动模糊是捕获快速移动物体的静止图像（例如高速公路上的汽车/车牌）时可能会出现的模糊细节。再次，我们在上一篇博客文章中展示的示例：

图2。由于运动模糊而引起的清晰度不足

同样，镜头的F值较低可以在这里提供帮助，因为它允许较短的曝光时间以更好地冻结移动对象。更敏感的传感器还意味着获得良好图像所需的光也需要少，因此还可以使暴露时间较短。

灯光

不同的车牌具有不同的反射系数。为了获得最佳结果，应将IR照明的波长与车牌匹配。

虹膜控制

拥有固定的虹膜经文自动虹膜可提供对图像的更多控制。通过拍摄具有不同曝光时间的同一对象的多个图像，固定的IRIS可以更好地控制焦点和曝光。自动虹膜功能可以生成一个动态的景深，因此可以在图像中取消分离部分。

结论

由于自动车牌识别（ALPR）或自动数字板识别（ANPR）依赖于图像的光学特征识别（OCR），因此有意义的是，较高质量的输入图像会导致更高的精度。

清晰度是图像质量的组成部分。它表示图像的清晰度，因此表示图像中的细节量。如果视觉系统中的所有组件都不匹配和对齐，则空间细节将变得模糊。如果您匹配这些良好，则可以提高ALPR系统的总准确性

接下来，我们将讨论优化ALPR图像的对比度…