표제지
목차
제1장 서론 10
제2장 번호판 영상처리의 이론적 배경 15
2.1. 번호판 추출 기법 15
2.1.1. 직선 검출에 의한 추출 방법 15
2.1.2. 색상정보에 의한 방법 15
2.1.3. 신경회로망을 이용한 번호판추출 16
2.1.4. 명암도 변화를 이용한 방법 16
2.2. 문자인식기법 17
2.2.1. 유사도법 17
2.2.2. Filed Effect 법 17
2.2.3. 패턴인식기법 18
2.2.4. Mean Shift 알고리즘 19
2.2.5. Cam Shift 알고리즘 20
제3장 차량 번호판 영역 및 위치 식별 알고리즘 21
3.1. 영상 전처리 23
3.1.1. 밝기 조절 23
3.1.2. Top-Hat 변환 24
3.2. 에지 검출 25
3.3. 번호판 형상 향상 27
3.4. 이진 영상에 대한 Top-Hat 변환 28
제4장 번호판 영역 지정 31
4.1. 번호판 문자 식별 31
4.2. 번호판 영역 추출 36
4.3. 번호판 종류 구분과 문자 추출 40
4.4. 번호판 인식 시스템 구성 41
4.5. 에지기반 세그먼트 영상에서의 번호판 영역 검출 44
제5장 템플릿 매칭을 이용한 문자 및 숫자 인식 49
5.1. 템플릿 매칭 49
5.2. 템플릿매칭을 이용한 문자 및 숫자의 인식 50
5.2.1. 템플릿 매칭에 최적화된 영상 보정 50
5.2.2. 템플릿 매칭을 위한 개별 문자 추출 52
제6장 제안한 영상분할 시스템의 성능평가 54
6.1. 영상분할 실험 환경 54
6.2. 제안한 영상분할 번호판인식 시스템 62
6.3. 영상분할 시스템 성능평가 비교 실험 65
6.4. 성능 비교 결과 및 분석 68
제7장 결론 79
참고문헌 81
Abstract 89
국문요약 91
표 5-1. 배열 순서 53
표 6-1. 문턱치값 결정을 위한 샘플데이터 57
표 6-2. 가장좋은 감지율을 얻기 위한 최적의 문턱치 값 58
표 6-3. 영상 데이터 분류 60
표 6-4. 차량 번호판 검출 성공률 68
표 6-5. 기존시스템에서의 번호판 추출률 및 번호판 종류 구분률 72
표 6-6. 제안된 영상분할 시스템에서의 번호판 추출률 및 번호판 종류 구분률 72
표 6-7. 번호판 종류와 분리 획득된 숫자의 수 73
표 6-8. 기존 시스템에서의 인식결과 74
표 6-9. 제안한 영상분할 시스템에서의 인식결과 75
표 6-10. 평균 오 검출률 77
그림 1-1. 차량 번호판 인식 시스템 구성도 12
그림 3-1. 번호판 식별 알고리즘의 개요 22
그림 3-2. 영상 향상의 결과 23
그림 3-3. Top-hat 변환의 결과 24
그림 3-4. 여러 방법들을 사용한 Edge 탐지 결과 26
그림 3-5. 팽창 결과 27
그림 3-6. 적색 여과기의 출력 28
그림 3-7. 여러 처리방법들을 사용한 이후의 결과들 29
그림 3-8. 수직, 수평 성분을 구분하는 규칙 30
그림 4-1. 번호판 문자 식별 과정 흐름도 31
그림 4-2. 역전파 학습 흐름도 33
그림 4-3. 다층 신경망 구조 34
그림 4-4. 제안된 차량번호판 추출시스템 개요 36
그림 4-5. 차량 영상의 국부 정규화 과정 37
그림 4-6. 번호판 추출 과정 39
그림 4-7. 번호판의 문자 구분선과 수평, 수직 투영을 이용한 각 문자 분리 41
그림 4-8. 도로상에 설치된 CCTV에서 트리거 신호 없이 획득한 차량 영상의 예 42
그림 4-9. CCTV에서 획득한 차량 영상에서 번호판 위치 검출 및 인식 알고리즘의 흐름도 43
그림 4-10. 입력된 차량 영상에서 다양하게 왜곡된 번호판들의 예 44
그림 4-11. 두 가지 형태의 번호판 추정 규칙 45
그림 4-12. 두 영상의 2차 미분 필터링을 수행 한 예 47
그림 4-13. 에지 기반 세그먼트 영상을 생성하면서 번호판영역을 검출하는 과정 48
그림 5-1. 템플릿 개선 이미지 49
그림 5-2. 템플릿의 구성 50
그림 5-3. 영상보정 흐름도 51
그림 5-4. 보정 전후 차이 52
그림 6-1. 시스템 구성 54
그림 6-2. 전체적인 시스템 구성도 55
그림 6-3. 영상획득의 순서도 57
그림 6-4. 분할영역에 대한 히스토그램 58
그림 6-5. 히스토그램 영상 59
그림 6-6. 감지오류의 예 59
그림 6-7. 학습 영상 61
그림 6-8. 제안한 인식 시스템의 원리 62
그림 6-9. 인식 시스템의 구조 65
그림 6-10. 카메라의 위치에 따른 번호판 영상의 차이 66
그림 6-11. 번호판 인식을 위한 원형 시스템 67
그림 6-12. 번호판 영상 검출 성공 69
그림 6-13. 차량별 번호판 종류 70
그림 6-14. 입력영상과 추출된 번호판 및 문자영역 샘플 73
그림 6-15. 기존 시스템에서의 인식결과 74
그림 6-16. 제안한 영상분할 시스템에서의 인식결과 75
그림 6-17. 기하학적 변형 78