Mean shift 알고리즘과 칼라 벡터 각도에 기반한 번호판 탐색 : Detection of license plates based on mean shift algorithm and color vector angle
- 발행기관 서강대학교 대학원
- 지도교수 김경환
- 발행년도 2007
- 학위수여년월 2007. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 전자공학
- 식별자(기타) 000000104282
- 본문언어 한국어
목차
본 논문에서는 번호판 인식의 첫 번째 단계인 번호판 추출 방법을 제안한다. 다양한 환경에서 취득된 번호판 영상으로부터 적응적으로 번호판을 추출하기 위하여 본 논문에서는 mean shift 알고리즘과 번호판의 구조적 특징, 영점 교차를 이용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 두 단계로 구분된다. 첫 번째 단계인 번호판 후보지 탐색에서는 mean shift 알고리즘을 적용하여 영상을 분할하고, 에지 정보를 이용하여 탐색할 영역을 줄인다. 두 번째 단계인 번호판 추출은 후보 영역들 중 번호판 영역에 속하는 영역들을 검증하기 위한 단계이다. 이 단계에서는 각각의 분할 영역에 칼라 벡터 각도를 적용하여, 번호판 영역과의 유사도를 구하며, 이 유사도를 바탕으로 분할 영역을 평가한다. 다음으로 번호판의 구조 및 칼라 특성과 영점 교차에
기반하여 최종적으로 번호판 영역을 선택한다. 실외에서 획득한 조명 변화와 번호판의 크기 및 각도 변화가 있는 차량 영상을 통해 번호판 탐색 실험을 수행하여 방법의 유효성을 입증하였다.
목차
In this thesis, we propose a license plate detection method. The license plate detection is the first process of a License Plate Recognition System(LPRS). We use the mean shift algorithm, geometrical feature of license plate and zero crossing to detect license plate in various environment. The proposed method consists of two parts. In the first part, the candidate plates locations of input images are segmented by mean shift algorithm and the search region determined by mean shift algorithm is reduced with edge density map. The second part is the extraction of the license plate. Each segmented region is evaluated by color vector angle. At the last, a method based on the feature of license plate and zero crossing is applied to select the final license plate region. Experiments on images from real environment under various illuminations and complex background are performed. Although license plates in the images are often rotated and have different size depends on a camera position, the proposed method shows robust detection results.
