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2025-09-12 更新
VRAE: Vertical Residual Autoencoder for License Plate Denoising and Deblurring
Authors:Cuong Nguyen, Dung T. Tran, Hong Nguyen, Xuan-Vu Phan, Nam-Phong Nguyen
In real-world traffic surveillance, vehicle images captured under adverse weather, poor lighting, or high-speed motion often suffer from severe noise and blur. Such degradations significantly reduce the accuracy of license plate recognition systems, especially when the plate occupies only a small region within the full vehicle image. Restoring these degraded images a fast realtime manner is thus a crucial pre-processing step to enhance recognition performance. In this work, we propose a Vertical Residual Autoencoder (VRAE) architecture designed for the image enhancement task in traffic surveillance. The method incorporates an enhancement strategy that employs an auxiliary block, which injects input-aware features at each encoding stage to guide the representation learning process, enabling better general information preservation throughout the network compared to conventional autoencoders. Experiments on a vehicle image dataset with visible license plates demonstrate that our method consistently outperforms Autoencoder (AE), Generative Adversarial Network (GAN), and Flow-Based (FB) approaches. Compared with AE at the same depth, it improves PSNR by about 20%, reduces NMSE by around 50%, and enhances SSIM by 1%, while requiring only a marginal increase of roughly 1% in parameters.
在现实世界中的交通监控中，在恶劣天气、光线不足或高速运动情况下拍摄的车辆图像通常受到严重的噪声和模糊的影响。这种退化大大降低了车牌识别系统的准确性，特别是当车牌只占全车图像一小部分区域时。因此，以快速实时的方式恢复这些退化图像是增强识别性能的关键预处理步骤。在这项工作中，我们提出了一种针对交通监控中图像增强任务的垂直残差自编码器（VRAE）架构。该方法采用了一种增强策略，使用辅助块，在每个编码阶段注入输入感知特征，以指导表示学习过程，与常规自编码器相比，能够在网络中保留更好的通用信息。在带有可见车牌的车辆图像数据集上的实验表明，我们的方法始终优于自编码器（AE）、生成对抗网络（GAN）和基于流（FB）的方法。与相同深度的AE相比，它提高了约20%的峰值信噪比（PSNR），降低了约50%的归一化均方误差（NMSE），并提高了1%的结构相似性度量（SSIM），同时仅需要大约1%的参数增加。
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Summary
车辆图像在真实交通监控中经常受到恶劣天气、照明不足或高速运动的影响而噪声严重、模糊不清。针对车牌识别系统中车牌位置区域图像退化问题，本文提出一种针对交通监控图像增强的垂直残差自编码器（VRAE）架构。该方法采用增强策略，通过辅助块注入输入感知特征来引导表示学习过程，相较于传统自编码器能更好地保留通用信息。实验证明，该方法在车辆图像数据集上表现优于自编码器（AE）、生成对抗网络（GAN）和基于流的方法（FB）。与同等深度的自编码器相比，该方法在峰值信噪比（PSNR）上提高了约20%，在归一化均方误差（NMSE）上降低了约50%，在结构相似性（SSIM）上提高了1%，同时仅参数增加约1%。
Key Takeaways
- 真实交通监控中，车辆图像常因恶劣天气、照明不足或高速运动导致噪声和模糊问题。
- 车牌识别系统中车牌区域图像退化是重要问题。
- 提出了垂直残差自编码器（VRAE）架构用于交通监控图像增强。
- VRAE通过辅助块注入输入感知特征，更有效地引导表示学习过程。
- 与传统自编码器相比，VRAE能更好保留通用信息。
- 实验证明，VRAE在车辆图像数据集上的表现优于其他方法。
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Involution and BSConv Multi-Depth Distillation Network for Lightweight Image Super-Resolution
Authors:Akram Khatami-Rizi, Ahmad Mahmoudi-Aznaveh
Single-image super-resolution (SISR) is a fundamental problem in computer vision that aims to reconstruct high-resolution (HR) images from low-resolution (LR) inputs. Although convolutional neural networks (CNNs) have achieved substantial advancements, deeper architectures often introduce excessive parameters, higher memory usage, and computational cost, limiting their applicability on resource-constrained devices. Recent research has thus focused on lightweight architectures that preserve accuracy while reducing complexity. This paper presents the Involution and BSConv Multi-Depth Distillation Network (IBMDN), a lightweight and effective architecture for SISR. The proposed IBMDN comprises Involution and BSConv Multi-Depth Distillation Blocks (IBMDB) and a Contrast and High-Frequency Attention Block (CHFAB). IBMDB employs varying combinations of Involution and BSConv at multiple depths to perform efficient feature extraction while minimizing computational complexity. CHFAB, a lightweight self-attention mechanism, focuses on extracting high-frequency and contrast information to enhance perceptual quality in the reconstructed images. The flexible design of IBMDB enables it to be seamlessly integrated into diverse SISR frameworks, including information distillation, transformer-based, and GAN-based models. Extensive experiments demonstrate that incorporating IBMDB significantly reduces memory usage, parameters, and floating-point operations (FLOPs), while achieving improvements in both pixel-wise accuracy and visual quality. The source code is available at: https://github.com/akramkhatami/IBMDN.
单图像超分辨率（SISR）是计算机视觉中的一个基本问题，旨在从低分辨率（LR）输入重建高分辨率（HR）图像。尽管卷积神经网络（CNN）已经取得了重大进展，但更深的架构往往引入了过多的参数、更高的内存使用和计算成本，这在资源受限的设备上限制了其适用性。因此，最近的研究集中在保持精度同时降低复杂度的轻量级架构上。本文介绍了Involution和BSConv多深度蒸馏网络（IBMDN），这是一种用于SISR的轻量级且有效的架构。提出的IBMDN包括Involution和BSConv多深度蒸馏块（IBMDB）以及对比和高频注意力块（CHFAB）。IBMDB在多深度使用Involution和BSConv的不同组合，以进行有效的特征提取，同时最小化计算复杂性。CHFAB是一种轻量级的自注意力机制，专注于提取高频和对比信息，以提高重建图像的感知质量。IBMDB的灵活设计可以无缝集成到各种SISR框架中，包括信息蒸馏、基于变压器和基于GAN的模型。大量实验表明，采用IBMDB可以显著降低内存使用、参数和浮点运算（FLOPs），同时在像素级精度和视觉质量方面都有所提高。源代码可在https://github.com/akramkhatami/IBMDN找到。
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摘要
基于计算机视觉的单图像超分辨率（SISR）旨在从低分辨率（LR）图像重建高分辨率（HR）图像。尽管卷积神经网络（CNNs）取得了重大进展，但更深的架构往往引入过多的参数、更高的内存使用和计算成本，限制了其在资源受限设备上的应用。因此，最近的研究集中在保持精度同时降低复杂度的轻量级架构上。本文提出了Involution和BSConv多深度蒸馏网络（IBMDN），这是一种用于SISR的轻量级有效架构。IBMDN由Involution和BSConv多深度蒸馏块（IBMDB）以及对比与高频注意力块（CHFAB）组成。IBMDB通过在不同的深度上采用Involution和BSConv的不同组合，有效地进行特征提取，同时尽量减少计算复杂性。CHFAB是一种轻量级的自注意力机制，专注于提取高频和对比信息，以提高重建图像的感知质量。IBMDB的灵活设计可以无缝集成到各种SISR框架中，包括信息蒸馏、基于变压器和基于GAN的模型。实验表明，IBMDB的引入在减少内存使用、参数和浮点运算的同时，提高了像素级精度和视觉质量。源代码可在：https://github.com/akramkhatami/IBMDN获取。
关键见解
- 单图像超分辨率（SISR）是计算机视觉中的基本问题，旨在从低分辨率图像重建高分辨率图像。
- 当前的深度学习模型，尤其是基于卷积神经网络（CNNs）的模型，在解决SISR问题时面临着参数过多、计算成本高昂的问题。
- 本文提出了Involution和BSConv多深度蒸馏网络（IBMDN），这是一种新型的轻量级架构，旨在解决上述问题。
- IBMDN包含Involution和BSConv多深度蒸馏块（IBMDB）以及对比与高频注意力块（CHFAB），分别用于高效特征提取和提升图像感知质量。
- IBMDB通过在不同深度结合Involution和BSConv，实现了计算效率和精度的平衡。
- CHFAB作为一种自注意力机制，有助于提取图像的高频和对比信息，从而增强重建图像的质量。
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