Abstract
This paper presents a robust algorithm for segmenting a vehicle license plate area from a road image. We consider the features of license plates in three aspects : 1) edges due to the characters in the plate, 2) colors in the plate, and 3) geometric properties of the plate. In the preprocessing step, we compute the thresholds based on each feature to decide whether a pixel is inside a plate or not. A statistical approach is applied to the sample images to compute the thresholds. For a given road image, our algorithm binarizes it by using the thresholds. Then, we select three candidate regions to be a plate by searching the binary image with a moving window. The plate area is selected among the candidates with simple heuristics. This algorithm robustly detects the plate against the transformation or the difference of color intensity of the plate in the input image. Moreover, the preprocessing step requires only a small number of sample images for the statistical processing. The experimental results show that the algorithm has 97.8% of successful segmentation of the plate from 228 input images. Our prototype implementation shows average processing time of 0.676 seconds per image for a set of $1280{\times}960$ images, executed on a 3GHz Pentium4 PC with 512M byte memory.
본 논문에서는 도로 영상으로부터 차량 번호판 영역을 분할하는 알고리즘을 제시한다. 차량의 번호판 영역이 다른 영역에 비해 차별되는 특정을 세 가지 측면으로 나누어, 1) 번호판의 내부 문자, 2) 번호판의 색상, 3) 번호판의 형태에 대해 분석한다. 전처리 과정에서는, 이와 같은 세 가지 측면을 고려하여 번호판의 내부 영역 및 크기를 판별할 수 있는 임계값들을 계산하며, 이를 위해 표본 영상에 대한 통계적 처리를 수행한다. 차량 영역 분할 알고리즘에서는 임계값들을 이용하여 입력영상 내부에서 번호판 영역이 강조되도록 영상을 이진화한다. 일정한 크기의 윈도우로 이진 영상(binary image) 전체를 탐색하여, 윈도우 내부 픽셀 값의 합이 높은 순으로 서로 중복이 없도록 후보 영역을 찾은 후, 간단한 휴리스틱을 이용하여 후보 영역들 중에서 번호판 영역을 선택한다. 이 알고리즘은 번호판의 변형 또는 색상 명암도에 차이가 있는 경우에 대해서 안정적이다. 또한 이 알고리즘은 복잡한 전처리 과정을 요구하지 않고, 적은 수의 표본 영상에 대한 통계 처리만으로도 228장의 실험 영상들에 대해 97.8% 정도의 높은 성공률을 보였다. 프로토타입 시스템을 구현한 결과는 512M 바이트 메모리를 장착한 3GHz 펜티엄4 PC에서 $1280{\times}960$ 해상도의 영상 1장당 평균 0.676초의 처리 속도를 보였다.
