[논문]영상 이진화와 템플릿 매칭을 이용한 자동차 번호판 인식 시스템

오수진; 박천수

영상 이진화와 템플릿 매칭을 이용한 자동차 번호판 인식 시스템
Vehicle License Plate Recognition System Using Image Binarization and Template Matching 원문보기

반도체디스플레이기술학회지 = Journal of the semiconductor & display technology, v.13 no.2, 2014년, pp.7 - 12

오수진 (상명대학교 컴퓨터시스템공학과) , 박천수 (상명대학교 정보통신공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

A vehicle license plate includes the most important information for recognition and classification of the vehicle. In this paper, we propose a vehicle license plate recognition system using image binarization and template matching. In the proposed system, an image of the vehicle license plate is converted into a gray scale image and the gray image undergoes the binarization process. Finally, the numbers on the plate are extracted from the binary image using the template matching algorithm.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 가장 많이 사용되고 있는 유럽형 번호판을 대상으로 영상 이진화 기반의 자동차 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 번호판 인식 알고리즘은 다양한 거리에서 촬영된 번호판을 효과 적으로 인식 할 수 있다.
영상 이진화 후 번호판에서 특정 패턴의 문자 정보와 숫자 정보를 추출하고 크기 정규화 과정을 실행한 후 클래스(class)를 만든다. 본 논문에서는 번호판 내의 숫자 정보를 인식하는 알고리즘을 제안한다. 영상 이진화를 시킨 후 번호판 영상에서 숫자들을 검출한 후 크기 정규화(size normalization) 과정을 거친 숫자들을 템플릿으로 지정한 후 기존에 만든 숫자 정보 즉, 0-9까지의 클래스들과 하나씩 비교하며 일치 여부를 판단한다.
본 연구에서는 자동차 번호판 인식을 위해 우선적으로 주어진 번호판을 그레이 필터 영상 처리와 영상 이진화를 했다. 이진화한 영상을 가지고 번호판 규격을 적용하여 문자 정보를 추출한 후 크기 정규화를 실시 했다.
이번 절에서는 본 논문에서 제안하는 자동차 번호판 검출 알고리즘을 개괄적으로 소개한다. 본 연구에서는 자동차를 촬영한 영상에서 번호판 영역을 추출하는 단계를 생략하고 임의의 번호판이 주어진 상황을 가정한다.

가설 설정

Fig. 9의 (a)는 자동차 번호판에서 숫자 부분을 추출한 것이고, (b)는 추출한 숫자의 영상 크기를 일정하게 정규화 시킨 것이다.
이번 절에서는 본 논문에서 제안하는 자동차 번호판 검출 알고리즘을 개괄적으로 소개한다. 본 연구에서는 자동차를 촬영한 영상에서 번호판 영역을 추출하는 단계를 생략하고 임의의 번호판이 주어진 상황을 가정한다.

제안 방법

2006년부터 개정된 번호판은 (a)와 같은 가로로 긴 유럽형 번호판이었으나, 당시 생산중인 자동차 또는 이미 운행 중인 자동차를 위해 (b)와 같은 짧은 규격의 기존형 번호판도 사용하게 되었다. 기존의 녹색 바탕에 흰색 문자보다 문자의 시인성을 향상시키기 위해 흰색 바탕에 검은색으로 색상을 개선하였다. 또한 자가용과 사업용을 구분하기 위해 (c)와 같이 황색 바탕에 검은색 문자 번호판도 사용하고 있다.
제안하는 번호판 인식 알고리즘은 다양한 거리에서 촬영된 번호판을 효과 적으로 인식 할 수 있다. 따라서 제안하는 방식은 이동식 카메라나 차량에 설치된 블랙박스 카메라를 통하여 번호판을 인식하는 영상 시스템에 바로 적용 가능하다.
이진화한 영상을 가지고 번호판 규격을 적용하여 문자 정보를 추출한 후 크기 정규화를 실시 했다. 또한 해밍 거리를 사용하여 템플릿 매칭을 해 최종적으로 번호판 문자를 인식해내는 알고리즘을 제시하였다.
템플릿 매칭을 실행하기 전에 각 템플릿의 특징을 추출하여 클래스로 지정해야 한다. 본 논문에서는 숫자 정보만을 사용하기 때문에 0부터 9까지 숫자의 특징을 추출하여 10개의 클래스로 분류한다. Fig.
본 논문에서는 번호판 내의 숫자 정보를 인식하는 알고리즘을 제안한다. 영상 이진화를 시킨 후 번호판 영상에서 숫자들을 검출한 후 크기 정규화(size normalization) 과정을 거친 숫자들을 템플릿으로 지정한 후 기존에 만든 숫자 정보 즉, 0-9까지의 클래스들과 하나씩 비교하며 일치 여부를 판단한다. 마지막 단계는 기존 클래스들과 비교하여 일치성을 가진 숫자들을 추출하여 자동차 번호를 인식하는 것이다.
본 연구에서는 자동차 번호판 인식을 위해 우선적으로 주어진 번호판을 그레이 필터 영상 처리와 영상 이진화를 했다. 이진화한 영상을 가지고 번호판 규격을 적용하여 문자 정보를 추출한 후 크기 정규화를 실시 했다. 또한 해밍 거리를 사용하여 템플릿 매칭을 해 최종적으로 번호판 문자를 인식해내는 알고리즘을 제시하였다.
본 논문에서는 가장 많이 사용되고 있는 유럽형 번호판을 대상으로 영상 이진화 기반의 자동차 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 번호판 인식 알고리즘은 다양한 거리에서 촬영된 번호판을 효과 적으로 인식 할 수 있다. 따라서 제안하는 방식은 이동식 카메라나 차량에 설치된 블랙박스 카메라를 통하여 번호판을 인식하는 영상 시스템에 바로 적용 가능하다.
템플릿 매칭을 하기 위해 제안하는 방식은 미지의 입력 패턴이 주어질 때 앞에서 지정한 각 클래스의 패턴들과 비교하여 입력 패턴이 해당하는 클래스를 찾는 것이다. 템플릿 매칭은 템플릿의 회전과 크기 변화가 적을수록 더욱더 효과적이다[11,12].

이론/모형

템플릿 매칭을 실행하기 위한 방법은 다양하지만 본 논문에서는 해밍 거리(Hamming Distance)를 이용하여 템플릿 매칭을 실행한다. 해밍 거리는 비교하는 두 템플릿의 각각의 픽셀에 대해 일치될 때 0이 합산되고, 불일치 될 때 1이 합산된다[17].

후속연구

또한 번호판에서 추출한 숫자/문자 정보를 통해 자동차 번호판이 내포하고 있는 실제적인 정보 즉, 자동차의 종류와 용도 등 세밀한 정보를 파악할 수 있는 시스템을 개발하는 것이 있다. 이러한 다양한 정보를 외부 환경으로 고려하여 디스플레이를 통해 사용자에게 전달하는 기술은 앞으로 더욱 연구되어야 한다.
카메라로 찍은 자동차 번호판은 흰색 바탕에 검정색 문자, 황색 바탕에 검정색 문자, 녹색 바탕에 흰색 문자 등과 같이 다양한 색상으로 구성된다. 좀 더 빠른 알고리즘을 구현하기 위해서 여러 가지 색상의 번호판을 하나의 색상으로 통일할 수 있는 전처리 과정이 필요하다.
좀 더 정밀한 번호판 인식을 위한 향후 과제로는 자동차 번호판의 숫자 영역을 추출하는 것과 유사한 알고리즘으로 문자 영역도 인식하는 것이다. 또한 번호판에서 추출한 숫자/문자 정보를 통해 자동차 번호판이 내포하고 있는 실제적인 정보 즉, 자동차의 종류와 용도 등 세밀한 정보를 파악할 수 있는 시스템을 개발하는 것이 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	자동차 번호판 인식 기술은 어떤 분야에서 사용되고 있는가?	이러한 문제를 해결하기 위해 자동차 번호판 인식 기술이 등장하였다. 자동차 번호판 인식 기술은 자동차의 분류를 위한 목적뿐만 아니라 불법주정차 관리 시스템, 신호 위반 감시 시스템, 과속 감시 시스템, 무인 주차 관리 시스템 등과 같이 차량의 정보를 인지하는 여러 분야에서 사용되고 있다 [3]. 미래에도 지속적으로 자동차의 수가 급격히 증가할 것이기 때문에 번호판을 인식하고 이를 디스플레이를 통해 사용자에게 전달하는 기술은 더욱 각광을 받을 것으로 예측된다.
	영상 처리란?	영상 처리(image processing)란 영상을 대상으로 하는 신호 처리(signal processing)의 한 분야로써, 원하는 정보를 영상으로부터 얻기 위해 가해지는 모든 종류의 처리 과정을 의미한다[1]. 현대 사회는 정보 기술과 영상 카메라 기술의 발달로 인하여 영상 을 사용하는 응용 서비스가 다채로워지고 있다.
	그레이 영상 필터는 어떤 일을 하는가?	그레이 영상 필터(gray scale filter) 처리는 전처리 과정 중 첫 번째로 수행하는 과정이다. 컬러 영상이나 흑백 영상을 입력 받아 그레이 영상으로 변환하는 작업을 수행한다. Fig.

참고문헌 (17)

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S. H. Jung and M. H. Lee, Computer Vision Programming Using Open CV, pp. 545-549, HongRung, 2007.
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Paker, Algorithms for Image Processing and Computer Vision, John Wiley & Sons, New York, 1997.
Min-Chul Jung, "Machine-printed Numeral Recognition using Weighted Template Matching", Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v. 10 no 2, pp. 554-559, 2009.

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Kil-Taek Lim and Ho-Yeon Kim, "A Study on Machine Printed Character Recognition Based on Character Type Classification", Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. Cl, Computer, vol. 40, no.5, pp. 26-39, 2003.
Min-Chul Jung, "Machine-printed Numeral Recognition using Weighted Template Matching", Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, vol. 10, no 2, pp. 554-559, 2009.

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동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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