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[국내논문] 이원 양상을 이용한 기울어진 차량 번호판 영역 추출 알고리즘
The Slanted License Plate Extraction Algorithm Using Bimodality 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호, 2014 Jan. 17, 2014년, pp.339 - 342  

김보은 (서울대학교 전기정보공학부) ,  송원석 (서울대학교 전기정보공학부) ,  이승래 (시큐솔루션)

초록
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현재 차량의 출입통제 및 주정차 단속 등이 차량 번호판 자동 인식 시스템을 통해 자동화 되고 있다. 본 논문은 촬영 각도에 따라 기울어지거나 왜곡된 번호판에 대해서도 잘 동작하는 번호판 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 번호판의 배경과 문자의 밝기 대비가 커서 그 분포가 이원 양상을 보인다는 점을 이용하여 번호판의 중심부와 대략적인 후보 영역을 추출한다. 이후 허프 변환을 통하여 번호판의 네 모서리에 해당하는 직선을 검출한다. 이들 네 직선의 교점이 번호판의 꼭짓점이 된다. 네 꼭짓점의 좌표를 이용하여 왜곡된 번호판을 실제 번호판의 가로와 세로 비율에 맞는 정규화 된 모양으로 변환한다. 차량의 측면 1m~3m 사이의 다양한 거리에서 촬영한 이미지로 실험한 결과 일반적인 실외 조명 아래에서 차체의 색에 관계없이 번호판 영역 추출에 성공하였다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문은 촬영 각도에 따라 번호판이 일정 각도 이상 기울어지거나 왜곡된 경우에도 번호판 영역을 안정적으로 추출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 기울어지거나 왜곡된 번호판 추출에 대한 연구는 주차 단속을 위한 휴대용 단말기에 유용하게 사용될 수 있고 성능 변화 없이 cctv나 블랙박스의 촬영 각도를 유연성 있게 조절하는데 도움을 줄 수 있다.
  • 본 논문에서는 면 단위 특징을 살펴봄으로써 기울어지거나 왜곡된 번호판에서도 안정적으로 번호판의 특징을 가지는 영역을 찾을 수 있도록 하였다. 먼저 영상을 번호판 보다 작은 크기의 블록들로 격자화 한 뒤 각 블록에 이원 양상이 나타나는지 확인한다.
  • 이미지의 각 픽셀을 중심으로 하여 번호판이 충분히 포함될만한 일정 크기의 사각형 영역을 잡고 그 안에 이원 양상을 갖는 블록의 개수가 가장 많은 픽셀을 선택한다. 본 논문에서는 시간 단축을 위해 이원 양상을 가지는 블록들의 중심 픽셀에 대해서만 검색하였다. 선택된 픽셀을 번호판의 중심부로 추정한다.
  • 본 논문에서는 촬영 각도에 따라 번호판이 기울어지거나 왜곡된 경우에도 안정적으로 차량 번호판 영역을 추출할 수 있는 방법을 제안하였다. 번호판의 배경과 문자의 밝기 대비가 크기 때문에 밝기에 따른 픽셀 분포 히스토그램이 이원 양상을 나타내는 것을 이용하여 번호판 영역을 추출하였다.

가설 설정

  • 블록이 두 가지 색으로만 이루어져 있다면 적어도 한 가지색은 블록 전체에서 일정 수준 이상의 비율을 차지할 것이다. 둘째, f2가 f1의 15% 이상이어야 한다. 이 조건은 두 번째로 큰 비율을 차지하는 색도 일정 비율 이상 존재할 것을 의미한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
기존의 번호판 영역 추출이 가지는 한계는 무엇인가? 기존의 번호판 영역 추출 연구로는 번호판 고유의 색상 정보를 이용하는 방법[1], 번호판 모서리나 문자의 모서리 정보를 이용하는 방법[2][3][4], 문자 영역의 명암도 변화 양상 정보를 이용하는 방법[5][6] 등이 있다. 그러나 번호판이 일정 각도 이상 기울어지거나 왜곡된 경우에는 기존의 방법으로 번호판 추출이 어렵다.
번호판의 특징은 무엇인가? 번호판의 특징은 배경과 문자의 밝기 대비가 극명하다는 것이다. 밝기 대비가 큰 두 색으로만 이루어진 영역의 밝기 값에 대한 픽셀 분포 히스토그램을 그려 보면 두 개의 정점이 넓은 간격을 사이에 두고 존재하는 이원 양상(bimodality)을 띈다.
차량 번호판 자동 인식 시스템의 과정은 어떻게 이루어지는가? 차량 번호판 자동 인식 시스템은 크게 번호판 영역 추출과 문자인식의 두 가지 과정으로 이루어지고 특히 번호판 영역을 정확히 추출하는 것이 전체 시스템의 성능을 결정한다. 기존의 번호판 영역 추출 연구로는 번호판 고유의 색상 정보를 이용하는 방법[1], 번호판 모서리나 문자의 모서리 정보를 이용하는 방법[2][3][4], 문자 영역의 명암도 변화 양상 정보를 이용하는 방법[5][6] 등이 있다.
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