• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.415-417
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• 2001

본 논문에서는 주차 단속의 자동화를 위해 입력된 차량 영상으로부터 번호판 영역의 복합 색상 정보와 명암 벡터를 이용하여 번호판 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 명암도 영상에서는 번호판 영역의 숫자나 문자와 배경간의 명암도 변화는 뚜렷하게 나타나고, 다른 영역에 비하여 명암벡터의 밀집도가 높다는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징을 이용하여, 번호판 영상의 하측 라인부터 명암 벡터의 부호 변화가 임계치 이상으로 나타나고, 자가용 또는 영업용 번호판 색상이 일정 수준으로 검출되는 구간을 번호판 영역으로 검출하고 이를 기준으로 대략 박스를 설정한다. 정교한 번호판 영역은 수직 소벨 에지 영상의 프로젝션으로 추출한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위하여, 다양한 시간과 장소에서 촬영되고 차량 주변의 복잡한 배경이 충분히 포함된 총 100장의 주차 단속 영상을 사용하였다. 실험 결과, 명암벡터와 색상정보를 함께 사용한 제안한 방법 이 명암벡터만을 사용한 방법에 비해 약 10% 향상된 97%의 번호판 추출률을 보였으며, 차량 종류의 자동 구분도 가능하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.7
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• pp.655-661
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• 2017

It is a very important task to extract character regions contained in various input color images, because characters can provide significant information representing the content of an image. In this paper, we propose a new method for extracting character regions from various input images using MCT features and an AdaBoost algorithm. Using geometric features, the method extracts actual character regions by filtering out non-character regions from among candidate regions. Experimental results show that the suggested algorithm accurately extracts character regions from input images. We expect the suggested algorithm will be useful in multimedia and image processing-related applications, such as store signboard detection and car license plate recognition.