• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.1-13
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• 2008

본 논문은 이동 중의 차량으로부터 획득한 후면 번호판의 이미지를 이진화 할 경우의 문제점과 이의 해결책을 제시하였다. 후면 번호판을 이진화한 경우 태양의 고도와 차량 구조의 영향으로 그림자가 드리워진 이미지를 획득하게 되며 이 번호판의 이미지를 이진화 할 경우 문자를 인식하기에 좋지 않은 이미지를 획득하게 된다. 따라서 본 논문에서는 먼저 그림자 경계선을 파악하고 이를 이용하여 그림자가 드리워진 영역과 드리워지지 않은 영역을 구분한 후 각각의 영역을 이진화하는 방법을 제시하였다. 기존 발표되었던 이진화 방법들 중 일반 이진화, 타 논문 이진화, 블록 이진화, 라벨링 응용 이진화 들과 본 논문에서 제시한 방법을 비교 실험하여 성능분석 하였고, 실험결과, 대부분의 경우에 본 논문에서 제안한 방법이 타 방법에 비해 성능이 좋음을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.56-63
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• 2014

본 논문은 자동차 번호판 인식을 위한 이진화 과정을 다루고자 한다. 이진화 과정은 번호판 영상을 이진 영상으로 나타내는 것을 말하며, 많은 경우 이진화 결과가 번호판 문자인식 성능에 결정적인 영향을 미치게 된다. 후면 번호판은 전면 번호판과는 달리 구조적 영향에 의해 번호판에 그림자가 생기는 경우가 많은데, 그림자가 있는 번호판은 기존 이진화 방법을 사용할 경우에 적절하지 못한 결과를 가져올 때가 많다. 본 논문에서는 이 같은 문제점을 해결하기 위해 그림자가 있는 번호판에서 그림자가 있는 부분과 그림자가 없는 부분을 구분한 후, 나눠진 영역에 대해 히스토그램 매칭을 수행한다. 히스토그램 매칭된 두 영상을 다시 붙여서 전체 영상에 대해 이진화한다. 그림자가 있는 번호판 이진화를 위한 기존 방법과 성능을 비교 분석하였고, 그림자 경계선 검출에 오차가 있는 경우 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 성능이 우수함을 확인할 수 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.400-404
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• 2006

We suggest a method to detect rear car license plate of one more cars by using blobs. First, we try to search all of the blobs from an input image based on the difference between objects and background. Second, we obtain rectangles enclosed the blobs, and rectangle clusters by considering the properties, for example, the number, size, distance, position. Third, the cluster is verified by the Support Vector Machine. Even if we only use the adaptive binarization as the preprocessing, the detection ratio is very high.