License Plate Extraction Using Gray Labeling and fuzzy Membership Function

New license plates have been used since 2007. This paper proposes a new license plate extraction method using a gray labeling and a fuzzy reasoning method. First, the proposed method extracts the candidate plates by the gray labeling which is the enhanced version of a non-recursive flood-filling algorithm. By newly designed fuzzy inference system. fitness of each candidate plates are calculated. Finally, the area of the license plate in a image is extracted as a region of the candidate label which has the highest fitness. In the experiments, various license plate images took from indoor/outdoor parking lot, street, etc. by digital camera or cellular phone were used and the proposed extraction method was showed remarkable results of a 94 percent success.

그레이 레이블링 및 퍼지 추론 규칙을 이용한 흰색 자동차 번호판 추출 기법

2007년부터 흰색 바탕의 자동차 번호판이 등록되어 사용되고 있다. 본 논문은 그레이 레이블링 기법과 퍼지 추론 방법을 이용하여 새롭게 사용되고 있는 흰색 번호판을 추출하기 위 한 방법을 제안한다. 먼저 비재귀 Flood-filling 알고리즘을 개선한 그레이 레이블링(labeling) 기법으로 번호판 후보 영역을 추출한다. 추출된 레이블에 대한 적합도를 퍼지 추론 시스템에 의해 산출한 후 후보 레이블 중에서 가장 적합도가 높은 레이블 영역을 최종 번호판 영역으로 추출한다. 실내외 주차장 및 거리에서 핸드폰 및 디지털 카메라로 획득한 다양한 자동차 번호판 영상을 대상으로 실험한 결과 94%의 추출 성공율을 나타내었다.