論文の概要: CharDiff: A Diffusion Model with Character-Level Guidance for License Plate Image Restoration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17330v1
- Date: Mon, 20 Oct 2025 09:23:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.382048
- Title: CharDiff: A Diffusion Model with Character-Level Guidance for License Plate Image Restoration
- Title（参考訳）: CharDiff: ライセンスプレート画像復元のための文字レベルガイダンス付き拡散モデル
- Authors: Gyuhwan Park, Kihyun Na, Injung Kim,
- Abstract要約: CharDiffは、ライセンスプレートイメージを復元するための文字レベルのガイダンスを備えた、新しい拡散ベースのフレームワークである。
シャルディフは、復元品質と認識精度の両方において、ベースライン復元モデルを大幅に上回った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2483260526189446
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The significance of license plate image restoration goes beyond the preprocessing stage of License Plate Recognition (LPR) systems, as it also serves various purposes, including increasing evidential value, enhancing the clarity of visual interface, and facilitating further utilization of license plate images. We propose a novel diffusion-based framework with character-level guidance, CharDiff, which effectively restores and recognizes severely degraded license plate images captured under realistic conditions. CharDiff leverages fine-grained character-level priors extracted through external segmentation and Optical Character Recognition (OCR) modules tailored for low-quality license plate images. For precise and focused guidance, CharDiff incorporates a novel Character-guided Attention through Region-wise Masking (CHARM) module, which ensures that each character's guidance is restricted to its own region, thereby avoiding interference with other regions. In experiments, CharDiff significantly outperformed the baseline restoration models in both restoration quality and recognition accuracy, achieving a 28% relative reduction in CER on the Roboflow-LP dataset, compared to the best-performing baseline model. These results indicate that the structured character-guided conditioning effectively enhances the robustness of diffusion-based license plate restoration and recognition in practical deployment scenarios.
- Abstract（参考訳）: ライセンスプレート画像の復元の重要性は、ライセンスプレート認識(LPR)システムの前処理段階を超えており、明快な価値の増大、視覚的インターフェースの明確性の向上、ライセンスプレート画像のさらなる活用の促進など、様々な目的にも役立っている。
本稿では,現実的な条件下で撮影された高画質のプレートイメージを効果的に復元し,認識する,文字レベルのガイダンスを備えた新しい拡散型フレームワークCharDiffを提案する。
CharDiffは、低品質のプレート画像に適した外部セグメンテーションと光学文字認識(OCR)モジュールによって抽出された、きめ細かい文字レベルの事前情報を活用する。
正確かつ集中的なガイダンスのために、CharDiffは、各文字のガイダンスがそれぞれの領域に制限されることを保証し、他の領域との干渉を避けるために、領域ワイド・マスキング(英語版) (CHARM) モジュールによる新しいキャラクタ誘導注意(英語版)を組み込んだ。
実験では、CharDiffは修復品質と認識精度の両方においてベースライン復元モデルよりも有意に優れており、Roboflow-LPデータセット上でのCERの28%の相対的な削減を実現した。
これらの結果から, 構造的文字誘導条件は, 現実的な展開シナリオにおいて, 拡散型ナンバープレートの復元と認識の堅牢性を効果的に向上させることが示唆された。
関連論文リスト
- Layout-Independent License Plate Recognition via Integrated Vision and Language Models [6.302166748545872]
自動ナンバープレート認識(ALPR)のためのパターン認識フレームワークを提案する。
多様なプレートレイアウトを確実に運用し、現実の環境に挑戦するように設計されている。
実験により,最近のセグメンテーションフリーアプローチと比較して精度とロバスト性が向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-12T10:25:21Z) - MF-LPR$^2$: Multi-Frame License Plate Image Restoration and Recognition using Optical Flow [6.978269258341259]
ダッシュカム画像のナンバープレート領域は、解像度が低く、動きがぼやけ、光沢に悩まされることが多い。
事前訓練を頼りにしている既存の生成モデルは、そのような品質の悪いイメージを確実に復元することはできない。
本稿では,MF-LPR$2のマルチフレームプレート復元認識フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-19T07:18:14Z) - One-Step Diffusion-based Real-World Image Super-Resolution with Visual Perception Distillation [53.24542646616045]
画像超解像(SR)生成に特化して設計された新しい視覚知覚拡散蒸留フレームワークであるVPD-SRを提案する。
VPD-SRは2つのコンポーネントから構成される: 明示的セマンティック・アウェア・スーパービジョン(ESS)と高周波知覚(HFP)損失。
提案したVPD-SRは,従来の最先端手法と教師モデルの両方と比較して,たった1ステップのサンプリングで優れた性能が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-03T08:28:13Z) - LAFR: Efficient Diffusion-based Blind Face Restoration via Latent Codebook Alignment Adapter [52.93785843453579]
低品質(LQ)画像からのブラインド顔復元は、高忠実度画像再構成と顔認証の保存を必要とする課題である。
LAFRは,LQ画像の潜時分布とHQ画像の潜時分布を一致させる,新しいコードブックベースの潜時空間アダプタである。
FFHQデータセットのわずか0.9%での拡散の軽量な微調整は、最先端の手法に匹敵する結果を得るのに十分であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-29T14:11:16Z) - Enhancing License Plate Super-Resolution: A Layout-Aware and Character-Driven Approach [2.9628782269544685]
本稿では, LPRタスク自体の性能だけでなく, 解像度, テクスチャ, 構造的詳細などの要因を考慮した新しい損失関数Layout and Character Oriented Focal Loss(LCOFL)を提案する。
我々は、変形可能な畳み込みと共有重み付けを用いた文字特徴学習を強化し、識別器として光学文字認識(OCR)モデルを用いたGANベースのトレーニングアプローチを採用する。
実験の結果, 文字再構成の精度は向上し, 定量化と定性化の両面で, 最先端の2つの手法に優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-27T14:40:19Z) - Preserving Full Degradation Details for Blind Image Super-Resolution [40.152015542099704]
劣化低分解能画像(LR)の再生による劣化表現の学習方法を提案する。
復調器に入力LR画像の再構成を誘導することにより、その表現に全劣化情報をエンコードすることができる。
実験により, 精度が高く, 強靭な劣化情報を抽出できることが確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-01T13:54:59Z) - DiffBIR: Towards Blind Image Restoration with Generative Diffusion Prior [70.46245698746874]
DiffBIRは、視覚の異なる画像復元タスクを処理できる一般的な修復パイプラインである。
DiffBIRは, ブラインド画像復元問題を, 1) 劣化除去: 画像に依存しない内容の除去; 2) 情報再生: 失われた画像内容の生成の2段階に分離する。
第1段階では, 修復モジュールを用いて劣化を除去し, 高忠実度復元結果を得る。
第2段階では、潜伏拡散モデルの生成能力を活用して現実的な詳細を生成するIRControlNetを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-29T07:11:52Z) - Breaking Modality Disparity: Harmonized Representation for Infrared and
Visible Image Registration [66.33746403815283]
シーン適応型赤外線と可視画像の登録を提案する。
我々は、異なる平面間の変形をシミュレートするためにホモグラフィーを用いる。
我々は、まず、赤外線と可視画像のデータセットが不一致であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-12T06:49:56Z) - A Robust Attentional Framework for License Plate Recognition in the Wild [95.7296788722492]
本稿では,ライセンスプレート認識のための堅牢なフレームワークを提案する。
ナンバープレート画像生成のためのCycleGANモデルと、プレート認識のための精巧な設計された画像系列ネットワークで構成されている。
われわれは、中国本土31州から1200枚の画像を含む新しいライセンスプレートデータセット「CLPD」をリリースした。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-06T17:11:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。