이미지 개선 및 선 정보를 이용한 자동차 번호판 추출 = Vehicle License Plate Extraction Using Image Enhancement and Line Information
저자
발행기관
숙명여자대학교 자연과학연구소(The Research Institute of Natural Sciences Sookmyung Women's University )
학술지명
자연과학논문집(Journal of Natural Sciences Sookmyung Women's University)
권호사항
발행연도
2000
작성언어
Korean
주제어
KDC
004.760
자료형태
학술저널
수록면
119-128(10쪽)
제공처
소장기관
본 논문은 실외 도로에서 획득한 낮은 질의 차량 영상에서 이미지를 개선하고 선 정보를 이용하여 자동차 번호판을 추출하는 방법을 제안한다. 이미지의 질을 개선하기 위해서 명암 대비를 이용한 스트레칭 방법과 수정된 Niblack의 이진화 방법을 사용하여 전처리를 수행한다. 선 정보추출은 기존에 많이 사용된 허프 변환이 시간과 메모리 소모의 단점이 있으므로, 이진화한 영상에서 에지를 추출하여 만든 런(Run)의 연결 요소를 분석하여 선으로 병합하는 방법을 제안한다. 추출된 선 가운데 수직선을 기준으로 후보 영역을 결정하며, 번호판 영역의 명암 변화도 값, 명암 변화도 패턴 및 구조적인 정보를 이용하여 검증한다. 제안한 방법을 적용한 결과 불규칙한 조명이나 노면 상태 등에서 획득한 낮은 질의 이미지에 대해서도 50%이상의 번호판 추출률을 보였다.
더보기This paper propose a method fur extracting license plate areas from low quality vehicle images using image enhancement and line information. To improve the quality of the images we apply an improved histogram stretching method and a modified Niblack's binariBation method to the images in the preprocessing stage. And the lines are extracted from the image by combining multiple runs of horizontal and vertical edges instead of using computation intensive Hough transforms. Candidate areas of the licence plate are assumed by combining pairs of the vortical lines first and then by composing rectangular areas in the image. The candidate areas are verified by analyzing gray level variations and their patterns with plate's structural information. We have applied the proposed method to the various kinds of the low quality vehicle images and obtained the extraction rate of more than 50%.
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