總共是三個字母加上兩個數字
馬來西亞的朋友家裡遭小偷,加油站有拍到小偷開車正在加油,但無奈車牌太模糊了,不知道有沒有辦法讓他清楚一點
總共是三個字母加上兩個數字
總共是三個字母加上兩個數字
但是要變清晰，門都沒有
銳利化可以把清晰的影像透過演算，弄得更銳利，但是糊的銳化後還是糊的
所以導致我現在看電視劇或電影，出現影像模糊變清晰的情節，我就開始罵髒話
Wesley Hsu wrote:
出現影像模糊變清晰的情節...(恕刪)
這是 super-resolution 或 超解析
近幾年在影像處理上有不少的學術論文，
或許在商業應用上還不成熟，
但是在幾年前我測過幾個演算法，
在一序列的模糊影像中，可以得到較清晰的圖。
有個範例就是車牌的，所以我記的很清楚。
https://en.wikipedia.org/wiki/Super-resolution_imaging
http://etds.lib.ncku.edu.tw/etdservice/view_metadata?etdun=U0026-0812200910435281&query_field1=&query_word1=
由於受限於硬體技術，影像放大(image enlargement)通常經由軟體來完成，並且在影像處理中成為一項重要的研究課題。傳統上，影像內插(image interpolation)只能從單一影像來完成影像放大，影像品質因此受到很大的限制。超解析度放大(super-resolution enlargement)演算法則可將多張影像視為額外的資訊，來估算出一張高解析度影像。假設有足夠的觀察低解析度影像序列(observed low-resolution image sequence)，且在影像序列中包含有次像素移動(subpixel shifts)，那麼高解析影像就可以估算出來。在影像序列放大中會遇到兩個主要的問題，一個是移動估計(motion estimation)，另一個是超解析度演算法，用以將觀察影像序列及移動估計的結果當作輸入，產生一張高解析度影像。此法利用影像序列中之空間與時間資訊以製造出更高解析度的影像。
去先查馬來西亞該國的車牌規範(如:英文開頭代表各地區的代號，英文字母中不會出現O、I、Z(軍方)因為會跟數字0 1 2混淆，等...)，再來把所有英文字母與阿拉伯數字全部打出來排列好，然後降低解析度與增加模糊(包過動態模糊，因案例的車也正再行駛狀態)，又因各字母的基本型狀與光學上因為接近而可能產生視覺上的外形融合或減弱型態特徵，以低解析對照文字來比對相同的原照片的低解析查核原文字，人工猜測挑選列表出比較可能性的多種排列組合狀況，在來就是照片中車款顏色也都是一清二楚也是幫助縮小搜尋範圍的限制條件之一，有了一些可能的依據在查核上還是就可以使用特徵容錯百分比來去比對實際登錄於汽車資料庫中所有的可能，只看有沒有權限取用這資料庫了
(PS.沒想到我搞這些到完圖也花了我生命2小時
)
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