초록
자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소는 자동차 이미지로부터 번호판 영역을 정확히 검출해 내는 것이다. 자동차 이미지에서 번호판 영역을 추출하기 위한 방법으로 색상과 밝기 정보와 자동차 번호판의 가로 : 세로 비율 등 번호판을 인식할 수 있는 정보를 혼용한 ACL 알고리즘을 제안한다 ACL 알고리즘을 사용함으로써 기존의 색상 정보나 명암 정보만을 이용할 경우 자동차 번호판 영역 추출이 잘되지 않는 문제를 해소시켜 준다. 본 논문에서 제안하는 ACL 알고리즘은 자동차 이미지에서 번호판 영역을 추출하기 위하여 색상 정보와 명암 정보, 기타 자동차 번호판을 판단할 수 있는 정보를 모두 이용한다. ACL 알고리즘을 이용하여 번호판 추출 실험을 한 결과 97%의 추출률을 보였다. ACL 알고리즘을 이용하여 추출된 번호판을 이용하여 문자 영역, 문자 인식을 실험한 결과 92%의 결과를 보였다.
In recognition system of the car license plate, the most important is to extract the image of the license plate from a car image. In this paper, we use ACL (Adaptive Color Luminance) algorithm to extract the license plate image from a car image. The ACL algorithm that uses color and luminance information of a car image is used to extract the image of the license plate. In this paper, color, luminance and other related information of a car image are used to extract the image of the license plate from that of a car. In this reason, we call it the ACL algorithm. The ACL algorithm uses color, luminance information and other related information of a license plate. These informations are avaliable to exact the image of the license plate. The rate of extracting the image of the license plate from a car is 97%. The experimental result of the ACL algorithm for the character region is 92%.
