수리형태론에 기반한 자동차 번호판 검출에 관한 연구
Detection of the Position of a Vehicle Licensed Plate Based on Mathematical Morphology
초록/요약
본 논문에서는 수리 형태론을 이용한 번호판 검출에 관한 시스템을 제안한다. 일반적으로 번호판의 모양, 색상, 크기, 위치 등은 사람이 쉽게 인식 할 수 있도록 규격화 되어있다. 그리고 번호판의 배경영역과 문자영역의 명암은 큰 대조를 이루고 있는 특징이 있다. 번호판 영역 내에 문자 사이의 간격과 비슷한 크기의 형태소를 이용한 수리형태론의 열림과 붙임 연산은 번호판의 문자영역과 배경영역을 구분 짓는다. 우선, 붙임 영상과 열림 영상의 차영상을 구하고 차영상에 대하여 번호판 크기의 필터로 평균 필터링을 수행한다. 둘째, 평균 필터링을 수행한 영상의 1차원의 수직합을 구한다. 셋째, 이 수직합 그래프의 중심을 산출한다. 마지막으로 수직합의 중심에서 가장 가까운 수직합의 국부적 최대값 언저리에 번호판이 있다는 가정 하에 번호판을 검출한다. 실험은 약 1000장의 과속 단속 영상을 대상으로 수행하였으며 90% 이상의 번호판 위치 검출률을 보였다.
more초록/요약
This thesis proposes a method for vehicle license plates detection using mathematical morphology. In general, the shape, color, size, and position of license plates are regulated by authorities for a better recognition by human. Among them the relatively big intensity difference between the numbers and the background region of the number plate is a major discriminating factor for the detection. Morphological close and open operations are used to discern the intensity difference on the plate, for which a structuring element of size closely related to the number width is used. For the first, the opened image is subtracted from the closed image and the subtracted image is average filtered with the mask size of the plate. Second, the vertical sum of the average filtered image is calculated. Third, the centroid of the vertical sum is evaluated. Finally, the plate is assumed to be positioned around the one of local maxima in the vertical sum nearest to the centroid. About 1000 images of a speed regulation camera are used for the experiment. The experimental result shows that the plate detection rate is over 90%.
more목차
제1장 서론 = 1
제2장 차량 번호판의 종류와 규격 = 3
제3장 기존의 방법 고찰 = 6
제4장 형태학적 영상처리의 기본 정의 = 8
제1절 이진 수리 형태론 = 8
제2절 그레이 스케일 수리 형태론 = 13
제5장 번호판 추출 과정 = 16
제1절 흐름도 = 16
제2절 입력 영상과 번호판의 특징 = 17
제3절 수리형태론적 연산의 적용 = 17
제4절 후처리 과정 = 22
제5절 영상에서 최대 밝기값의 위치 검출 = 23
제6장 실험 및 고찰 = 26
제1절 인식 결과 = 26
제2절 잘못 검출된 번호판 = 30
제7장 결론 = 32
참고문헌 = 33
Abstract = 35
