LPBlur和LPDGAN车牌去模糊模型研究

提出了一种新的大规模真实车牌去模糊数据集LPBlur和基于多尺度输入输出的生成对抗网络LPDGAN。通过解决采集过程中的色彩偏差和对齐问题，设计了特征融合模块、文本重建模块和分区判别器模块，以增强模型性能。实验结果表明，该模型在不同光照条件下去模糊的效果显著优于现有方法。该方法适用于智能交通管理系统，尤其是在夜间或低光照环境下拍摄的严重运动模糊车牌图像。目标是提高车牌识别率，尤其是在各种实际场景下有效恢复清晰车牌图像，提升识别准确性。文中提供了详细的实验设置和评估指标，验证了LPDGAN模型的有效性和鲁棒性。