JPH03232100A - ナンバープレート読み取り装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は有料道路の車種判別装置等に適用されるナンバ
ープレート読み取り装置に関する。

〔従来の技術〕

従来のナンバープレート読み取り装置は、第１８図に示
すように構成されている。同図において１０１は一対の
光センサで、車両の侵入を検知する。１０２は撮像装置
で、侵入してきた車両の前面部の画像を撮像する。１０
３は画像処理装置で。

撮像装置１０２で撮像した画像の中からナンバープレー
トを読み取る。１０４は車両侵入路で、ここに侵入して
きた車両の画像が撮像装置１０２により撮影される。

以上の要素から構成されるナンバープレート読み取り装
置において、車両進入路１０４に車が進入してくると、
光センサ１０１が遮光されて車両が検知され、光センサ
１０１は画像処理装置に対して車両検知信号倉出力する
。画像処理装置１０３は、車両検知信号を受けると撮像
装置１０２に対して撮像指令を出力する。すると、撮像
指令を受けた撮像装置１０２は車両進入路１０４に進入
してきた車両の前面部の画像を撮像し、その画像信号を
画像処理装置１０３に送る。画像処理装置１０３は車両
の前面部の画像よりテン／マープレートの部分を読み取
り、そのナンバープレート部の画像に対して、各種の画
像処理を施して、ナンバープレート内の文字認識を行う
、この場合、第１９１ｉ！［）ｉｌに車両のナンバープ
レートは、垂直に対して００〜３０°程傾いて取り付け
られているものが非常に多く見られ、中には４５°程傾
いて取り付けられているものがあるので、撮像し次画像
では本来、長方形のナンバープレートは平行四辺形に変
形して見える。

〔発明が解決しようとする諌匙〕

前述した様に、撮像した画像上でナンバープレートは傾
いているため、ナンバープレートの中の文字を切シ出し
た時０本来規格化されているはずの文字が第２０図の様
に幅が広がったり１文字そのものが変形してしまってい
る。その為、その文字を認識しようとした場合、認識処
理が複雑化するし、又、認識の誤りや不明が増加するこ
とになり、ナンバープレートの傾きのばらつきがナン・
マーシレー１・文字読取りの認Ｒ率に大きな影響を及は
す。

〔課題を触決するための手段〕

本発明は次に示す手段により構成される。

■　ナンバープレートの中には文字が規則的に並んでい
るため、ナンバープレート部はコントラストの変化が太
きい。この様なチン／マーグレートの％−徴ｔ−狗用し
て画像よりナンバ−グレートを切り出す。

■　上記■で切り出されたナンバ−グレートの画像上の
傾きｔ以下の様にして検出する。

（１）ナンバープレートの左端領域と石基領域を含む領
域で各々Ｒｏｕｇｈ変換を行い、左右それぞれ直線成分
を抽出する。

（２）ナンバープレートは平行四辺形に写ることより上
記■、（１）で求めた２つの直線（プレート枠）より、
画像上でのナンバ−グレートの傾きが求められる。

■　上記■で求めた傾きをもとに、ナンバ−グレート部
の画像に対し傾き補正の処理を行う。

［株］・　傾きを補正したナンバ−グレート部の画像よ
り１文字全期り出し１文字の幅や文字の高さというよう
な文字の特徴量の計算をする。

■　上記■で計算された特徴量をもとに文字認識を行う
が、この時車両のナンバ−グレートの傾きは既に補正さ
れているため１文字認識処理の中で。

文字の傾きについて考慮する必要はなく、処理は簡単と
なり、認識の不明や誤りを減らすことができる。

〔作用〕

■ナンバープレート部の画像の２１ｉ：端、右港を含む
各々の領域に対して、　Ｈｏｕｇｈ変換ｔ−施し、ナン
バープレートの画像上での傾きを検出できるが。

ナンバープレートの色とプレートの成員の単体の色との
関係でグレートの両側が画像上でほとんど区別できない
場合などはテン／Ｓ−グレートの画像上での傾きを検出
できない場合もあるし、又、誤って傾きを検出すること
もある。

■グレートが傾いている場合は、文字の高さが低くなる
ため５その高さからグレートの傾きが推測できる。

本来、プレートが傾いていて、その傾きを正しく検出で
きた場合は、上記■と■で求めた角度はほぼ同一となる
はずでるる。従って、■で求めたものに対して■で求め
た角度が大きく異なる場合は、傾き検出が誤っていると
みなして、■で求めた角度を車両のナンバープレートの
画像上での傾きとみなす。

０以上より求められたナンバープレートの傾きをもとに
、その傾きを補正するが、一般に数字は第１７図の様に
傾きが大きい程文字幅が大きくなるので、傾き補正前の
各文字の幅と補正後の各文字の幅とを比較し、文字幅が
小さくなったことでグレートの傾きが正しく補正された
ことが確認される、そこで１文字幅が大ぎくなった場合
は誤ってナンバープレートの傾きを補正したとみなして
。

傾き補正前のもとの画像を用いて文字の切シ出しを行う
。

この様にして、傾き検出角度の正当性を二重にチエツク
し、より正しくプレートの傾きを補正することにより、
これ以後の文字認識処理が簡単化され、認識結果の不明
や誤りを減少することができ、Ｍ果としてナンバープレ
ート認識率を同上することかできる。

〔実施例〕

第１図は本発明の一実施例における機能ブロック図で１
次のように構成されている。

同図において、ｌは光センサで、有料道路の料金所ダー
ト車線の入口に設置され、ダートに進入してきた車両が
光センサを遮光することによって。

車両のダート車線内への進入を検知する。２はＩ／Ｆ回
路で、光センサｌとｆ！ｔＩｊ御部関のインターフェー
スである。３はカメラで、有料道路の料金所ゲート車線
に設置され、車両前面を撮像し１画像情報をアナログ映
像信号として車両番号認識装置に出力する。４はカメラ
Ｉ／Ｆ回路で、カメラ３に対して、撮像指令を出力し、
カメラ３より出力される車両前面部のアナログ映像信号
をＡ／Ｄｉ換して２画像メモリ５に格納する。、、５は
画像メモリで。

カメラ３によって撮像された処理の対象となる車両前面
部の画像や、各種演算を施された画像を格納する。６は
制御部で、車両ナン・寸−プレート耽み取り装置全体の
制御、外部機器との入出力制御。

グレート枠切り出し処理、文字認識処理等を行う。

７は画像演算処理部で１画像処理用の専用高速演算を行
なう。上記１７Ｆ回路２、カメラＩ／Ｆ回路４゜画像メ
モリ５．制御部６１画像演算処理部７により画像処理装
置８が構成される。

次に第１図のブロック図及び第２図のフローチャートを
参照して１本発明のナンバープレート読み取り装置につ
いて説明する。

（Ａ１）画像の取り込み 有料道路の料金所の車線ゲートに車両が進入してくると
、車線ゲート入口に設置されている光セ／す１が遮光さ
れて車両の車線ダート内への進入が検知され、車両検知
信号が画像処理装ｆｊｔｇへ出力される。画像処理装置
８は車両検知信号を受信すると、制御部６からカメラＩ
／Ｆ回路４ｔ″通じてカメラ３へ撮像指令信号を出力す
る。カメラ３は撮像信号を受信すると、シャッタ動作全
行い、その時点の車両前面部の画像を撮像し、その画像
信号をカメラＩ／Ｆ回路４によりＡ／Ｄ変換し、この変
換されたディジタル多値画像を画像メモリ５へ格納する
。この格納された車両前面部のディジタル多値画像（以
下、これを原画像という）が、これより後の画像処理の
対象となる画像である。

（Ａ２）原画像よりナンバープレートを切シ出す（ＡＩ
　）によって取り込まれた原画像からナンバープレート
部分を切り出す手ＪｉＩｊｔ−第３図のフローチャート
に従って説明する。

（Ｂ１）水平方向微分 画像メモリ５に格納された原画像は画像演算処理ｓ７へ
入力され水平方向微分がなされる。つまり、隣り合うｌ
１ｉｌＩ素の濃度差が求められ、その絶対値が出力され
る。

（Ｂ２）　２値化 （Ｂｌ　）で生成された微分画像は、ｉ！Ｉｔ像演算処
理部７において所定の閾値で２値化される。つｔシ。

閾値よりも大きい濃度差を持つ点を１″とし他をＯ”と
する。

（Ｂ３）特徴抽出 画像中のナンバープレート部分では９文字と地の濃度差
が大きいために、微分を施すと、高い値をとる点が多数
出現する。従って、２値化によって”１”となる点が多
くなる。グレートの存在位置の推定はこのｌ″となった
点の集まり方に注目して行われる。そのために画像演算
処理部２では。

画像上の各点においてその近傍（水平方向）に存在する
１″の数をその点の情報とする（この段階でのＩＴｉ＋
偉を「特徴画像」とする）。

（Ｂ４）画像圧縮 次に特徴画像を単位画像（本実施例では１６６画素水平
）×１画素）に分割し、それぞれの無位画像の中から最
大値を代表点として抽出する。つまり圧縮されるわけで
ある。ｉ友圧輻は千最大値を抽出する」方法で行われる
ため、ｆレート部分で特徴量が損なわれることはない。

（Ｂ５）　２値化 圧縮された特徴画像は、所定の閾値で２イ匣化される。

１″となる点は０近傍に１Ｉｉｌｉ濃度の点が多数存在
する部分″１Ｆｒ：意味する。すなわち、プレートの一
部である可能性が高いことを示す。

（Ｂ６）７’レート存在位置推定 これまではグレートの水平方向の特徴に注目して抽出を
行ったが１次の段階ではこの抽出され一部分の垂直方向
の並びに注目してグレート存在も置を推定する。同処理
は画像演算処理部７で行すれる。

ここで特徴２値画像中におけるグレートの垂ａ方向の％
徴について説明する。

先に述べた水平方向の特徴抽出でナンバーデし一ト部分
に多くの特徴点が現れるのは、濃度差に著しい文字部と
地の部分がグレート内に存在す２からでろる。しかし、
ナンバープレート内部に唖水平方同の特徴が現れない部
分がわる。第４図（２ナンバープレート内の一連番号（
大文字）部分。

小文字部分と、その間の部分それぞれの水平力−の濃度
分布図で、２０はａａ′、　２１はｂｂ’、　２２＃′
ｉ。

ｅｅ’部分の濃度分布を示している。同図に示され２様
に大文字部分と小文字部分では濃度変化が激しく、その
間の部分には文字がないため濃度変化力小さい。従って
、ｆレート内部でありても犬文寸部と小文字部の閾の部
分では、水平方向の！徴１シ現れない。このことから特
徴２値画像を垂直方向に検索すれば、ｆレート部分には
ｒｔＪの字パターンが現れるはずである。その特徴２値
画像の状態ｔ−第５図に示す、図中黒く塗られている部
分が水平方向の特徴の現われた部分であり１寸法ａは尋
位画像の水平方向の長さである。

以上の様な％徴をふまえて、制御ｓ６によるグレート存
在位置推定は特徴２値ＩＩＩ像を垂直方向に１５Ｆ価し
、ｒｉＪ−４ターンを検出することによシなされる。ま
た、その際ｒｔＪパターンの縦方向の大きさがナンバー
プレートとして妥当であるか全考慮する必要がめる為、
検出される「１」パター／の大きさの範囲は必然的に決
まる。「Ｉ　Ｊ　ｚ４’ターンの検出された位置は、お
およそグレートの存在位置でわるから、推定が終了した
ことになる。

（Ｂ７）プレート枠切り出し 次に制御部６はｌｔＪパター／を検出した位置をもとに
、プレート枠の切り出しｔ行う。

グレー　ト枠切り出しの際の検累範囲金第６図に示す。

この範囲を以下「推定領域」と呼ぶ。１“ｌ」／４′タ
ーンは、グレートの縦方向の長さを正確に示して＾るは
ずであるから、縦方向の検索範囲は「ｓ　Ｊ−＊ターン
の上端から下端まででよい。横方向の検索の範囲は、７
ル一ト横幅の２倍程度必要でるる。抽出された「ｉ」パ
ターンが、ｆレート上の左端または右端に存在する場合
を考慮しているからである。

制御部６はプレート枠切り出しのためにまず前述の範囲
の原画像を２値化し１画像メモリ５に格納する。２値化
の際使用される閾値は第７図に示す範囲（斜線部）に対
して大津の方法により求められる。ｌｉＪ　Ｉリーンが
ナンバープレート上にわるとすれば第７図に示した範囲
は１文字に相当する濃度と地に相当する濃度により、そ
のほとんどが占められるはずでろるから、大津の方法等
により最適な２値化閾値を求めることが可能である。

２値化された推定領域内の大文字部分（第６図でに１＊
　ｋ２　＊　Ｚ　＊　ｍで曲まれた矩形範囲）の画像は
。

第６図、矢印Ａの方向に投影される。その結果を第８図
に示す。投影対象領域２４に対する投影結果２５は閾値
θで２値化され、２値の一次元パターン２６となる。閾
値θは１本の文字線を検出できる値で比較的決足が容易
である。

最後にこの一次元パターン内の文字に相当する部分の長
き、地の部分に相当する長さ１文字の数等に注目し１例
えば第９図のようなｚｆターンとマツチングを行い、プ
レートの横幅全検出する。

以上の様な方法によりプレート枠を検出することが可能
である。

（Ａ３）ナンバーグレー）Ｏ画像上での傾きを検出し補
正をする 次に（Ａ２）によって切り出されたグレートの傾きを検
出し、その傾きを補正する手順を第１０図のフローチャ
ー１・に従って説明する。

（Ｃ１）ｆ／バ〜グレートの傾きを検出する（Ｃ１ａ　
）微分地理 原画像よシ切り出したナンバープレート部より。

プレート枠の縦の直線成分の傾きを求める為に。

まず、ナンバープレート部の画像の全領域に対して第１
図の画像演算処理部７で画像に対し水平方向（以下Ｘ方
向と呼ぶ）の濃度勾配ベクトルと画像に対し垂直方向（
以下ｙ方向と呼ぶ）の濃度勾配ベクトルを求める。

演算処理部７に入力された車両のナンバープレートの画
像の全領域に対して第１１図に示す様にＸ方間、ｙ方向
別に微分処理を流してＸ方向の微分画像とｙ方向の微分
画像を作り１画像メモリ５に格納する。このＸ方向の微
分画像ではＸ方向の濃度勾配が求められるので、縦の成
分−が浮きあがって見える。又、ｙ方向の微分画像では
ｙ方向の濃度勾配が求められるので、横の成分が浮きあ
がって見える。そして、この２つの微分画像甲の各点（
ｘ、ｙ＞は一対一で対応する。

（ｃｌｂ　）角度変換 上記（Ａ２）で求めたナンバープレートの原画像上での
座標を利用して（Ｃ１ａ）で求めたｘ、ｙ方向の２つの
微分画像の同一座標に対して）Ｉｏｕｇｈ変！？ｊの為
に、ナンバープレートの左端と右端それぞれを含む２つ
の角度変換のための領域を設定する（第１２図）この様
にして、　Ｈｏｕｇｈ震換を施す領域を限定することに
より、処理の高速化、高精度化を図ることができる。こ
うして設定された領域に対して１画像演算処理部７にお
いて、ナンバープレートの右端、左端部に角度変換を施
し、第１３図の様な右端用角度変換テーブル（以下ｒｔ
ａｂｌｅと呼ぶ）と左端用角度変換テーブル（以下ｔｔ
ａｂｌｅと呼ぶ）を作成し、　Ｈｏｕｇｈ変換をする。

詳細は以下の通りである。

点（Ｘ、）’）におけるｙ方向濃度勾配とすると、負度
勾配は ａｎｇｌｅ　＝　ｄｙ　／　ｄｘである。

（Ｃ１ｃ）傾き探索 ナンバープレートは第１５図に示す様に、一般にプレー
トの右端部及び左端部を境界にして、プレートの地色に
応じて白又は黄色グレートでは暗−明一暗、緑又は黒色
グレートでは明−暗一明という様に明暗が規則的に変化
するので。

とした時、角度変換領域の対象領域内のある点（ｘ、ｙ
）において、濃度質化の大きい方向を示すａｎｇｌｅ　
ｆ　ｔａｂｌｅの添字にして、以下に示す様な投票値ｖ
ａｌをそのａｎｇｌｅに対して投票してやれば。

ナンバープレートの右端と左端＃′ｉ＠線成分であるこ
とからｔａｂｌｅ中の特定のａｎｇｌｅに対する投票値
が犬ぎくなることより、第１４１Ａに示す様なナンバー
プレートの右端、又は左端の＠線に直交する様な濃度勾
配ａｎｇｌｅ’が求められるわけである。

投票値：　ｖａｔ　＝　１ｄｘｌ　＋　Ｉｄｙ投票　：
　ｔａｂｌｅいａｎｇｌｅ）＝ｔａｂｌｅ（ａｎｇｌｅ
）＋ｖａｌ原理としては以上であるが１次に第１３図に
示す様に角度変換領域の右側の領域に対する角度変換で
作成されたｙｔａｂｌｅと左側の領域に対する角度変換
で作成されたｔｔａｂｌｅの２つのテーブルを便って、
特定のａｎｇｌｅ＊（つまり、ナンｉ＜−プレートの傾
斜角度）を探索する方法を以下に示す。

ナンバープレートの右端と左端である直線はほぼ平行で
あるはずなので、　ｒｔａｂｌｅとｔｔａｂｌｅの値を
同時に探索して、その極大値を求める。つまり。

’！　”’　ｒｔｊＬｂｌｅとｔｔａｂｌｅの比較結果
（−次元配列）とした時。

Ｖい〕＝：ｍ１ｎ（ｒｔａｂｌｅ［ｉ〕、ｔｔａｂｌｅ
［ｉ］）　　ｉ：角度という様にして作られたテーブル
Ｖの中での最大値をナンバープレートの傾きの値とし、
又、その値をとるム字をそのグレートの傾斜角度とする
。

（Ｃ２）検出された角度の確認 次にこの株にして検出されたナンバープレートの傾斜角
度を確認する。

の傾き とすると。

正しく検出されたｄｘｄｖ＊はｄｘｄｖとほぼ同−とな
るはずなので、もしｄｘｄｖ＊がｄｘｄｖ　Ｋ比べて小
さ過ぎる場合は、ナンバープレートの傾宕全誤って検出
したとみなして、　　ｄｘｄｖｆそのナンバープレート
の傾きとする。

（Ｃ３）ナンバープレートの傾きを補正する第１６図に
ナンバープレートの傾きの方向にコる補正の方ＩＢＩを
示す。第１６図中のｔの算出溢れ以下の逼り ｄｘ＊≧Ｏのとき Ｌ　＝　ｙＬ　Ｘ　ｄｘｄｖ＊ ｄｘ＊（Ｏのとき １　＝＝　ｙｔＸ　（−ｄｘｄｖ＊）　　でおる。

（Ｃ４）ナンバープレートの傾き補正の確認上記（Ｃ３
）の結果、第１７図が示す様に文字の軸が補正前と比べ
て小さくなった時、傾き補正が惑功したと見なす。もし
１文字の幅が小さくならなかった場合は誤って傾きを補
正したと見なして。

ナンバープレート部の画像を補正前の状態にもどす。

以上でナンバープレートの傾き検出及び傾き補正の処理
を終了する。

（Ａ４）傾き′ｊ＆：桶正したナンバープレート部の画
像より文字を切り出す ナンバ　ｆし〜トの画像上での傾きを補正された画像を
使って０文字の高さや幅といった様な特徴量を再計算す
る。

ナンバープレートの文字の大きさや位置等は本来規格化
されているので、計算されるべき特徴量の値はほぼ見当
がつくことより、補正したナンバープレート部の画像よ
り切り出された文字の特徴量は、その値の妥当性を確認
することができる。

（Ａ５）文字ｇ識をする 上記（Ａ４）で計算された各特徴量を組み会せて。

各文字を順番に認識し、”特足文字である”又は１不明
でろる”という結果を出力する。

尚１本発明は、有料道路の車種判別装置に適用される他
、駐車場システム、入出門管理システムなどに適用し得
るものである。

〔発明の効果〕

以上詳述したように本発明による手段を用いて文字の傾
きを補正する様にすれば、傾きのない規格化されている
文字の特徴量を算出することができ９文字認識の際に１
文字の傾きを考慮する必要がなくなるので文字認識処理
が簡単になり１文字認識処理の不明や誤シを減少させる
ことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係る１ｉｉｊｌｉ像処理装
置の機能ブロック図。 第２図は同実施例に係る車両番号認識処理のフローチャ
ート、 第３図は同実施例に係るプレート切り出し処理のフロー
チャート。 第４図は線分ａ＆’、　ｂｂ’、　ｅｃ’の濃度分布を
示した図。 第５図は特徴２値画像の状態を示した図。 第６図は抽出された１パター７に対するプレート枠検索
範囲を示す図。 第７図はグレート枠検索時、２値化閾値を求めるための
対象範囲を示す図。 第８図はプレート枠検索範囲（２値画像）投影結果を示
す図。 第９図はマツチング／４’ターンの例を示した図。 第１θ図は本発明に係るナンバープレートの傾き検出、
傾き補正処理の７０−チャート。 第１１図は微分処理の様子を示した図。 第１２図は角度変換のための領域を示した図。 第１３図は角度に換テーブルの作成を示した図。 第１４図は濃度勾配とプレートの傾斜との関係を示した
図、 第１５図はグレートとその尚囲の８Ａ＠の関係を示した
図。 第１６図は傾き補正の方向を示した図。 第１７図は文字の傾きによる文字幅の変化を示した図。 第１８図はナンバープレート読み取り装置の一般的な構
成を示した図。 第１９図はナンバープレートの見かけ上の力・たむきを
示した図。 第２０図は文字の傾きによる文字の高さの変化を示した
図である。 １・・・光センサ、２・・・Ｉ／Ｆ回路、３・・・カメ
ラ、４・・・カメラＩ／Ｆ回路、５・・・画像メモリ、
６・・・制御部。 ７・・・画像演算処理部、２３＊、２３ｂ・・・抽出さ
れたパターン、２４・・・投影対象領域、２５・・・投
影結果、２６・・・投影結果（２値）。 出り人代理人　　弁理士　鈴　江　武　彦−−１ 第 図 車両番号認識処理 第２ 図 プレート切り出し処理 第３図 箪 ８ 図 ナンハ ブレ トの（１貞き検出、傾き補正処理 第１１ 図 Ｘ方向微分画像 Ｘ方向微分画像 斜線部 角度変換の対象領域 ２つの画像の同一座標 Ｘ方向微分画像 Ｘ方向微分画像 左端用角度変換チーフル （又ｔａｂｉｅ） を 右端用角度変換テーブル （ｒｔａｈｌｌｅ） 第１３ 図 第１５図 ｄｘ≧０のとき ｄｘ≧０のとき ↓ 第１６図 第１７ 図 文字幅 第１８ 図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. デジタル画像からナンバープレートの部分を切り出すナ
   ンバープレート切り出し手段と、この手段により切り出
   されたナンバープレートの画像よりナンバープレートの
   画像上での傾きを検出する手段と、この手段により検出
   された傾きに応じてナンバープレート部の画像の傾きを
   補正する補正手段と、ナンバープレート部の画像から文
   字を切り出す文字切り出し手段と、この手段により切り
   出された文字を認識する認識手段とを具備したことを特
   徴とするナンバープレート読み取り装置。