基于曲量场空间的车牌定位与识别

提出了一种新的采用曲量场空间描述的车牌定位与识别算法.该算法首先在彩色车牌图像中进行亮度扫描,然后拟合渐变梯度向量,并以曲量子进行点阵描绘并消除彩色信息,最后以采样的曲量子群分别融合成车身、车牌及字符的曲量子空间,将融合的车牌、字符曲量子空间进行边缘曲量子的光滑衔接组成曲量场并提取场内曲量的空间数据及其曲量约束信息进行有损字符的修正,识别出车牌信息.该算法抓住了车牌的互异彩色域特征,继而将互异彩色域特征采用具有空间连续性规律约束的曲量场进行描述识别.大量实验表明,该算法克服了特征域旋转、光照强度变化以及多角度有损及模糊对车牌定位与识别的影响,具有速度快,识别准确,适应性强的特点.