针对监控视频中车牌图像超分辨率重建数据处理量较大、性能差的问题,提出了一种基于逐级反投影网络的车牌图像超分辨率重建算法。首先,为了减少超分辨率网络数据处理量,先检测并提取出低分辨率车牌区域。然后,分解深度反投影网络(DBPN)中较大的采样倍数,以逐级采样的方式完成迭代反投影。在逐级反投影单元中,跳线连接融合逐级采样产生的中间尺度特征,以提高特征利用率;用1×1卷积层降低融合后中间尺度的特征维度,同时保留关键信息。最后,根据逐级上投影单元产生的特征图重建高分辨率车牌图像。实验结果表明,相比DBPN
