본 논문에서는 다양한 시간과 장소에서 차량 정면이나 후면 주변의 다양한 위치에서 촬영되고 주변 배경이 충분히 포함되는 주차 단속용 영상에서 차량 번호판을 추출하기 위해, 명암 벡터와 복합 색상을 이용하여 차량 번호판의 고유한 특성을 감지하는 방법을 제안한다. 기본적으로 번호판 영역에서 문자와 배경의 명암도 차이가 뚜렷하여 명암값의 증감이 빈번히 발생하고, 번호판 영역이 차종에 따라 일정한 색상을 갖는다는 특성을 함께 이용한다. 먼저, 번호판 영상의 하단부터 시작하여 일정 간격의 행마다 탐색해가면서, 명암 벡터의 부호가 충분히 자주 변화하고 번호판 색상이 충분히 검출되는 구간을 번호판 후보로 간주하여 대략 영역을 지정한다. 그런 다음, 수직 에지 성분을 수평ㆍ수직으로 프로젝션하여 번호판의 정교 영역을 추출한다. 이때, 추출된 번호판의 색상에 의해 차종도 쉽게 판별된다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 시간과 장소에서 촬영된 실제 단속 영상 200장을 사용하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 명암 벡터만을 사용한 방법보다 약 9% 향상된 96%의 번호판 추출률을 보였다.
In this paper, we propose a new approach to detect peculiar features of license plates using intensity vector and composite color component in order to extract license plates from parking regulation images, which is captured in various locations around the front or the rear of cars at various times and places, and in which complex background is included. We fundamentally use both features that intensity value repeats frequently increasing and decreasing because intensity is obviously different at numerics and background, and that color is uniform in the area of license plates. First, we search each row at regular intervals starting from the bottom of a license-plate image, and we set up a rough region for a certain zone in which tile sign of intensity vector changes frequently enough and color of license plate is detected enough, assuming it as a candidate location of a license plate. And then, we extract an elaborate area of a license plate by projecting vertical edges horizontally and vertically. Here, type of cars, such as the urinate and the public, is easily classified according to the color of extracted plates. We used 200 actual regulation images, which are captured at various times and places, to evaluate the performance of the proposed method. As a result, the proposed method showed extraction rate of 96%, which is 9% higher than the previous method using only intensity vector.
