我有一组相同车牌的低质量图像。其中存在未知的移位、旋转、规模和强度变化。我的目标是使用这些图像来创建good quality 使用超分辨率的图像。我已经下载了super resolution的 OpenCV 代码，该代码使用具有已知偏移的图像。我找不到任何使用具有未知偏移、旋转和强度变化的图像的算法。我可以从这些样本中创建超分辨率图像吗，以便在分割后可以将新图像用于 OCR。任何人都可以发布超分辨率代码的链接，该代码使用未知的偏移，旋转和比例变化的图像。 ??
示例图像 ：：
[http://i61.tinypic.com/20utst0.jpg
http://i60.tinypic.com/fz3cw9.jpg
http://i57.tinypic.com/2iszhu8.jpg
http://i58.tinypic.com/bitqap.jpg][1]
我怀疑你是否能找到完全涵盖你的特定任务的代码。但在我看来，你的任务似乎是合理的。您可以按照以下步骤操作
-
执行图像配准（图像 1 到其余部分），考虑旋转、比例和灰度变化。在您的情况下，您可以找到特殊点，如板角、数字中间等，然后通过线性回归找到两个图像之间的转换。
-
如果在阶段 1 中达到的精度不够，您可以使用 Lucas-Kanade 方法的仿射版本来优化配准
-
扭曲图像（全部朝向图像 1）
-
使用您拥有的超分辨率代码，将扭曲的图像和无偏移作为输入