An Extraction Method of Number Plates for Various Vehicles Using Digital Signal Analysis Processing Techniques

디지털 신호 분석 기법을 이용한 다양한 번호판 추출 방법

  • Published : 2008.05.25

Abstract

Detection of a number plate consists of three stages; division of a number plate, extraction of each character from the plate, recognition of the characters. Among of these three states, division stage of a number plate is the most important part and also the most time-consuming state. This paper suggests an effective region extraction method of a number plate for various images obtained from unmanned inspection systems of illegal parking violation, especially when we have to consider the diverse surrounding environments of roads. Our approaching method detects each region by investigating the characteristics in changes of brightness and intensity between the background part and character part, and the characteristics on character parts such as the sizes, heights, widths, and distance in between two characters. The method also divides a number plate into different types of the plate. This research can solve the number plate region detection failure problems caused by plate edge damages not only for Korean domestic number plates but also for new European style number plates. The method also reduces the time consumption by processing the detection in real-time, therefore, it can be used as a practical solution.

번호판 인식 작업은 번호판 영역분할, 개별문자 추출, 문자인식의 세 단계를 거쳐 이루어진다. 이 가운데 번호판 영역분할은 번호판 인식의 가장 핵심이 되는 부분이면서 또한 처리 시간이 가장 많이 소요되는 부분이다. 본 논문은 다양한 도로 주변 환경을 고려해야하는 불법주정차 무인단속 현장으로부터 획득된 차량영상을 대상으로 번호판 영역을 효과적으로 추출하는 방법에 관해 기술한다. 접근방법은 번호판 영역의 가로 명암 값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 문자 폭, 배경영역과 문자 영역의 명암차를 조사하여 문자 영역임을 확인하고, 문자와 문자 사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 확인한다. 또한 번호판 영역 추출 과정에서 배경영역과 문자 영역의 명암차를 이용하여 번호판의 종류를 구분한다. 본 연구는 새로운 유럽형 번호판을 포함한 국내 번호판에 대하여 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역 추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간으로 처리함으로서 실용적 응용이 가능하도록 하였다.

Keywords

References

  1. 교통부 고시 2006년 제 431호, 자동차 등록번호판 등의 기준에 관한 고시 개정. 2007. 01. 29
  2. Young Min Jun, Jeong Hee Cha, "An Algorithm for Segmenting the License Plate Region of a Vehicle Using a Color Model" 전자공학회지, Vol. 41, no. 1. 2006. 3
  3. Wu Wei, Yuzhi Li, Minngjun Wang, WhongXiang Huang, "Research on Number-plate Recognition Based on Neural Networks" IEEE 2001
  4. Mei Yu, Yong-Deck Kim, "Vision Based Vehicle Detection and Traffic Parameter Extraction", IEICE Trans, Fundamentals, Vol. E84-A, No.6 June, 2001
  5. M. Yu, Y. D. Kim, "A approach to Korean license plate recognition based on vertical edge matching," IEEE Systems, Man, and Cybernetics, International Conference on, Vol. 4, pp.2975-2980, 2000
  6. C. V. Jawahar, P. K Biswas, and A. K. Ray, "Analysis of fuzzy thresholding schemes," Pattern Recognition Vol. 33, pp. 1339-1349, 2000 https://doi.org/10.1016/S0031-3203(99)00122-3
  7. K. K. Kim, K. I. Kim, J. B. and H. J. Kim, "Learning-based approach for license plate recognition," IEEE Signal Processing Society Workshop, Vol. 2, pp.614-623, 2000
  8. Kwang-In Kim, Se-Hyun Park, Kee-Chul Jung, Min Ho Pack dan Hang Joon Kim "The Neura Network Based Method for Locationg Car License Plate" Proseedings of ITC-CSCC 1999
  9. R. Parisi, E. D. Di Claudio, G. Lucarelli and G. Orlandi "Car Plate Recognition by Neural Networks and Image Processing" IEEE 1998
  10. Byoung Tea Chun and Ho Sub Yoon "A Method to Extract Vehicle Number Plates by Applying Signal Processing Techniques" 전자공학회지, Vol. 30 no.30 1993. 7
  11. Y. Ohta. T. Kanade and T. Sakai. "Color information for region segmentation." Computer Graphic and Image processing, Vol 13, pp. 222-241, 1980 https://doi.org/10.1016/0146-664X(80)90047-7