명암벡터를 이용한 차량번호판 추출 알고리즘 = A License Plate Extraction Algorithm using Brightness Vector
저자
김숙(Sook Kim) ; 조형기(Hyung Ki Cho) ; 민준영(Joon Young Min) ; 최종욱(Jong Uk Choi)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
1998
작성언어
Korean
KDC
004
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
676-684(9쪽)
제공처
본 연구는 무인교통단속시스템 구현을 위한 차량번호판 추출 알고리즘을 제안한다. 기존 연구 방법으로는 이진 영상에서의 Hough변환으로 번호판의 수직, 수평경계선 검출 방법, 명암차를 이용하여 사전에 알려진 숫자폭을 갖는 숫자영역을 검출한 후 크기를 확장해 나가는 방법, 명암값의 편차가 많은 부분을 대상으로 Hough변환을 하는 방법, 히스토그램 정규화 과정을 거쳐 이진화를 하고 숫자영역을 검출하는 방법등이 있으나 기존의 방법들은 실시간 처리가 어렵거나 영상에서 번호판 크기가 다른 경우는 고려되지 않고 있다.
본 연구에서는 숫자영역의 대칭적인 명암벡터(brightness vector)를 이용하여 번호판 영역을 추정하고, 이를 중심으로 영상의 일부를 에지검출(edge detection)하여 번호판을 추출해 내는 방법을 사용한다. 번호판의 색상은 차량 용도에 따라 다양하지만, 흑백영상에서는 밝은 바탕에 어두운 글자 혹은 어두운 바탕에 밝은 글자 등으로 대조적인 명암값을 갖는다. 즉, 글자와 바탕색이 흑과 백 혹은 백과 흑의 대조적인 명암을 보인다. 이는 곧 영상을 수평방향으로 한 라인 읽어들일 때 번호판의 숫자나 문자 부위에서 명암값이 음에서 양으로, 혹은 양에서 음으로 연속적인 벡터를 가짐을 의미한다. 이를 이용하여 명암벡터가 대칭적인 곳에 번호판이 있음을 추정하고 추정된 위치를 중심으로 대상영역을 확장하여 실제 번호판의 위치를 찾아내는 알고리즘이다. 이 방법은 차량번호판의 크기에 관계없이, 또한 잡음(noise)에 크게 영향을 받지 않으면서 실시간 처리가 가능하다는 특징이 있다. 실험결과 72개 영상데이타에서 번호판이 추출되는데 걸린 시간은 0.27초에서 0.55초였고, 모든 영상에서 번호판을 추출해 냄으로써 100%의 추출성공률을 보였다.
In the previous research on license plate extraction various techniques have been suggested: a method which employs the Hough transform of binary image data and extracts vertical line and horizental line, a method which extracts number regions with predetermined range, based on the differences in brightness and then extends the regions, a method which employs the Hough transform for the regions with high difference in brightness, and a method which digitizes through Histogram based normalization and then extracts the number regions. The traditional methods, even though they claimed good performance in terms of computation time and accuracy, suffers from over-burdened processing time and low recognition accuracy in case of different size of the plates.
In this research a novel method is suggested which utilizes the differential values of symmetric brightness vector to figure out possible region of license plates and then employs edge-detection method on partial image. The color of the plates are manifold according to use of vehicles, but in binary image, It usually shows the contrast between light and shade. This means the brightness of character or numaral regions in the plate have continuous vectors from negative value to positive value or vice versa. We propose license plate extration algorithm which roughly estimates the position of plate through the contrast of brightness vector in binary image and expands the object of regions centering around the estimated position. This approach makes real-time extraction possible, regradless of the noise, the license plates size, and location. In the experiments, it was found that the extraction time of the algorithm for 72 images was 0.27 through 0.55 second, and the accuracy rate was 100%.
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