KR100218394B1 - 차량 번호판 인식 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 차량 번호판 인식 방법에 관한 것으로 특히, 번호판의 수평 배율 및 신/구형에 따른 글자의 영역 정보를 이용하여 번호판의 신/구형 여부나 대/소형 또는 영상 촬영시의 차량 위치에 따른 번호판의 배율 변화에 상관없이 보다 정확하게 번호판을 인식하도록 창안한 것이다. 이러한 본 발명은 번호판의 영상을 이진화하여 각 영역의 위치를 판단하는 제1 단계와, 상기에서 일련번호의 각 영역(S1∼S4)간의 거리(D11∼D34)를 연산하여 번호판의 수평 배율(Sx)을 계산하고 대/소형 여부를 판정하는 제2 단계와, 일련번호의 숫자 영역에서 특징 벡터를 추출하여 유사 폰트를 찾고 그 폰트에 대한 전체 비용을 계산하여 신/구형 여부를 판정하는 제3 단계와, 상기에서의 배율(Sx)를 이용하여 지역 코드의 영역을 근사화하고 기준 템플릿과 매칭함에 의해 지역 코드를 인식하는 제4 단계와, 상기에서의 배율(Sx)를 이용하여 차종 분류 코드의 영역을 근사화하고 기준 템플릿과 매칭함에 의해 차량 분류 코드를 인식하는 제5 단계와, 모음을 인식하여 적당한 자음 폰트 집합을 선택하고 그 집합에서 유사한 자음을 추출하여 한글 코드를 인식하는 제6 단계를 수행함을 특징으로 한다.

Description

차량 번호판 인식 방법

본 발명은 차량 번호판 인식 기술에 관한 것으로 특히, 글자의 영역 정보를 이용하여 번호판을 인식하도록 한 차량 번호판 인식 방법에 관한 것이다.

현재 차량에 사용되고 있는 번호판의 기능에 따른 일반적인 구조는 도1 에 도시된 바와 같이, 지역 코드영역(101), 차종 분류 코드영역(102), 한글 코드영역(103) 및 일련번호 영역(104)의 4개 영역으로 나뉘어진다.

차량 번호판의 인식이라 함은 입력 영상으로부터 상기의 4개 영역을 모두 인식하는 것을 의미한다.

이러한 구조의 번호판은 크기에 따라 대형 번호판과 소형 번호판으로 나뉘어지고 용도에 따라 사업용과 비사업용으로 나뉘어지며 또한, 번호판의 제작 시기에 따라 구형 번호판과 신형 번호판으로 분류된다.

현재는 신형과 구형의 번호판이 혼용되고 있으나 앞으로 점진적으로 모두 신형으로 교체될 것이다.

일반적으로 영상에 포함된 차량의 번호판을 인식하기 위한 과정은 도2 에 도시된 바와 같이, 번호판 영역 추출 단계, 숫자 및 문자의 영역화 단계 및 인식 단계로 이루어진다.

이러한 일반적인 기술의 동작 과정을 설명하면 다음과 같다.

차량 번호판의 영상을 획득하면 먼저, 번호판 영역 추출 단계에서 입력영상으로부터 번호판이 있다고 생각되는 부분을 추출하는데, 일반적으로 영상에서 수평 방향으로 밝기값이 변하는 정보를 이용하여 구하게 되며 이때, 한글 코드 영역(103)과 일련번호 영역(104)이 대략적으로 구해지게 된다.

이 후, 숫자 및 문자의 영역 추출 단계에서는 번호판 영역 추출 단계에서 구한 번호판 영역으로부터 먼저 4개의 일련번호와 한글 코드를 분리해내고 이들의 위치정보를 이용하여 지역 코드 및 차량 분류 코드의 각 영역(101)(102)을 추출하게 된다.

이 과정에서는 일반적으로 영상에 대하여 영역을 추출하고 그 추출된 영역의 이진화 문턱값을 구하여 그 영역에 대한 이진화 영상을 구하게 된다.

이 후, 각 부분의 영역화가 종료되면 각 영역에 대하여 문자를 이루고 있는 구조적 특성을 이용하는 구조적인 인식 방법 또는 문자의 통계적인 특징을 인식하는 통계적인 인식방법 등을 이용하여 각각의 영역에 표시된 문자 및 숫자를 인식하게 된다.

그러나, 이러한 일반적인 기술은 숫자 및 문자의 영역 추출 단계에서의 결과가 명확한가 또는 불명확한가에 따라 최종적인 인식률에 큰 영향을 미치게 되는데, 큰 번호판과 작은 번호판 및 신번호판과 구번호판이 혼재해 있고 차량의 속도에 따라 촬영된 영상내의 번호판의 크기가 가변하는 상황에서는 고정된 여러 파라미터들에 의해 인식률이 크게 저하되는 문제점이 있다.

또한, 종래에는 번호판의 크기가 동일하지 않고 신형/구형 번호판이 혼재해 있으므로 하나의 문자 영역에 대하여 적용하여야 하는 기준 자료의 양이 많아지게 되는 단점이 있고 지역 코드나 차종 분류 코드와 같이 작은 글자에 대해서는 잡음 성분의 영향이 상대적으로 크게 나타나 이진화된 영상을 이용해서는 정확한 영역화가 거의 불가능한 경우가 흔히 발생하는 문제점이 있다.

따라서, 본 발명은 종래의 문제점을 개선하기 위하여 번호판의 수평 배율 및 신/구형에 따른 글자의 영역 정보를 이용하여 번호판의 신/구형 여부나 대/소형 또는 영상 촬영시의 차량 위치에 따른 번호판의 배율 변화에 상관없이 보다 정확하게 번호판을 인식하도록 창안한 차량 번호판 인식 방법을 제공함에 목적이 있다.

이러한 목적의 본 발명은 대/소형 및 신/구형 번호판이 혼재해 있거나 차량의 속도에 따라 촬영된 영상내의 번호판의 크기가 가변하는 상황에서 인식률이 크게 떨어지는 문제점을 해소할 수 있고 또한, 이진화된 영상으로부터 지역 코드와 차종 분류 코드의 영역을 분할할 때 발생하는 인식률 저하 문제를 해소할 수 있다.

도1은 일반적인 차량 번호판의 구조를 보인 예시도.

도2는 일반적인 차량 번호판 인식을 위한 신호 흐름도.

도3은 본 발명에 따른 차량 번호판 인식을 위한 신호 흐름도.

도4는 본 발명에서 차량 번호판의 영역화를 보인 예시도.

도5는 도 3에서 번호판의 크기 판단을 위한 신호 흐름도.

도6은 도 3에서 일련번호와 신/구형 판단을 위한 신호 흐름도.

도7은 도 3에서 지역 코드 인식을 위한 신호 흐름도.

도8은 도 3에서 차량 분류 코드 인식을 위한 신호 흐름도.

도9는 도 3에서 한글 코드 인식을 위한 신호 흐름도.

* 도면의 주요부분에 대한 부호 설명

210 : 지역 코드 영역 220 : 차종 분류 코드 영역

230 : 한글 코드 영역 240 : 일련번호 영역

본 발명은 상기의 목적을 달성하기 위하여 번호판의 영상을 이진화하여 각 영역의 위치를 판단하는 단계와, 상기에서 일련번호의 각 영역(S1∼S4)간의 거리(D12∼D34)를 연산하여 번호판의 수평 배율(Sx)을 계산하고 대/소형 여부를 판정하는 단계와, 일련번호의 숫자 영역에서 특징 벡터를 추출하여 유사 폰트를 찾고 그 폰트에 대한 전체 비용을 계산하여 신/구형 여부를 판정하는 단계와, 상기에서의 배율(Sx)를 이용하여 지역 코드의 영역을 근사화하고 기준 템플릿과 매칭함에 의해 지역 코드를 인식하는 단계와, 상기에서의 배율(Sx)를 이용하여 차종 분류 코드의 영역을 근사화하고 기준 템플릿과 매칭함에 의해 차량 분류 코드를 인식하는 단계와, 모음을 인식하여 적당한 자음 폰트 집합을 선택하고 그 집합에서 유사한 자음을 추출하여 한글 코드를 인식하는 단계를 수행함을 특징으로 한다.

상기 번호판의 대/소형 여부 판정 단계는 일련번호 각 영역의 X방향의 중심을 계산하는 과정과, 이들로부터 영역간의 거리를 계산하는 과정과, 이를 이용하여 잘못 영역 분할된 경우를 판단하는 과정과, 작은 번호판 또는 큰 번호판인지를 판단하는 과정을 수행한다.

상기 번호판의 신/구형 여부 판정 단계는 일련번호 각 영역에서 특징 벡터를 추출하는 과정과, 구형 또는 신형의 일련번호의 기준 폰트를 이용하여 신/구형에 대해 각각 가장 유사한 폰트를 찾는 과정과, 신/구형인 경우에 대해 각각 전체 비용을 계산하는 과정과, 신/구형의 전체 비용을 비교하여 번호판의 신형/구형 여부를 판단하는 과정과, 구형 번호판인 경우 구형 폰트로 찾은 일련번호를 출력하고 신형 번호판인 경우 신형 폰트로 찾은 일련번호를 최종 번호판의 일련번호로 출력하는 과정을 수행한다.

상기 지역 코드 인식 단계는 구형 및 신형에 따라 지역 코드의 근사 영역을 다르게 설정하는 과정과, 근사된 영역을 번호판의 배율을 이용하여 정규화하는 과정과, 지역 코드의 템플렛을 신형과 구형으로 분류하는 과정과, 신형(구형)인 경우 모든 지역의 신형(구형) 그레이 템플렛을 이용하여 근사 영역에 대하여 템플렛 매칭을 수행하는 과정과, 가장 매칭 비용이 큰 지역과 그때의 매칭 스코어를 구하는 과정과, 매칭 스코어를 임계치와 비교하여 불확실한 영역으로 판단하거나 확실한 영역으로 판단하여 지역 코드를 출력하는 과정을 수행한다.

상기 차량 분류 코드 인식 단계는 구형 및 신형에 따라 차량 분류 코드의 근사 영역을 다르게 설정하는 과정과, 근사된 영역을 번호판의 배율을 이용하여 정규화하는 과정과, 차량 분류 코드의 템플렛을 신형과 구형으로 분류하는 과정과, 신형(구형)인 경우 모든 숫자(0-9)의 신형(구형) 그레이 템플렛을 이용하여 근사 영역에 대하여 템플렛 매칭하는 과정과, 가장 매칭값이 큰 숫자 및 그때의 매칭 스코어를 구하는 과정과, 구형 번호판인 경우 매칭 스코어를 임계치와 비교하여 불확실한 영역으로 판단하거나 확실한 영역으로 판단하여 지역 코드를 출력하는 과정과, 신형 번호판인 경우 둘째 자리에 대해 같은 방법으로 영역을 근사하고 정규화하여 템플렛 매칭을 행하는 과정과, 첫째 자리의 매칭 스코어가 임계치보다 작은 경우 불확실한 영역으로 판단하는 과정과, 큰 경우 둘째 자리의 매칭 값을 임계치와 비교하여 한자리 수의 차종 분류 코드인지 두자리 수의 차종 분류 코드인지를 판단하여 출력하는 과정을 수행한다.

상기 한글 코드 인식 단계는 구형 및 신형에 따라 한글 코드의 근사 영역을 다르게 설정하는 과정과, 근사된 영역을 이진화하는 과정과, 이진화된 한글 코드 근사 영역에서 한글 코드만의 영역으로 영역 압축하는 과정과, 프로젝션과 연결 소자 해석을 이용하여 모음을 인식하는 과정과, 자음 인식을 위해서 모음부를 제거하는 과정과, 자음부의 영역을 압축하는 과정과, 차량의 신/구형 및 오른 모음/아랫 모음에 따라 자음의 기준 폰트들을 몇 개의 집합으로 분리하는 과정과, 압축된 자음 영역에 대해 적당한 기준 폰트 집합맘을 이용하여 가장 유사한 자음을 인식하는 과정을 수행한다.

이하, 본 발명에 대한 동작 및 작용 효과를 도면에 의거 상세히 설명하면 다음과 같다.

본 발명의 전체적인 동작은 도3 의 신호 흐름도에 도시한 바와 같다.

번호판 영상을 획득하면 먼저, 전체 영상에서 번화판의 한글 코드 영역(230) 및 일련번호 영역(240)을 찾는 과정이 진행된다.(S31)

상기에서 한글 코드 영역(230) 및 일련번호 영역(240)이 추출되면 이 영역(230) (240)에 대한 이진화 문턱치를 계산하고(S32) 이를 이용하여 차량의 자가용/영업용 여부를 결정하고 영상을 이진화한다.(S33)

다음으로 이진화 영상의 수직 프로젝션을 이용하여 일련번호 4자리 숫자의 정확한 영역화 과정을 진행하고((S34) 일련번호의 위치를 연산하여 번호판의 수평 배율(Sx)을 계산하고 그 수평 배율(Sx)을 이용하여 번호판의 대형, 소형 여부를 판단한다.(S35)

다음으로 각각의 영역화된 일련번호를 인식하고 이 과정에서 번호판의 신형/구형 여부를 판정하게 된다.(S36)

다음으로 지역 코드를 인식하고(S37) 차종 분류 코드를 인식하며(S38) 마지막으로 한글 코드를 인식하여(S39) 결과를 출력하는 과정으로 이루어진다.

이러한 과정을 수행하는 본 발명을 도4 내지 도9를 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

번호판 영상이 입력되면 전체 영상에서 번호판이 있는 부분 즉, 한글 코드 영역(230) 및 일련번호 영역(240)를 찾는 과정이 진행된다.(S31)

이는 한글 코드 영역(230)과 일련번호 영역(240)이 비교적 크기가 크고 영상내에서 비슷한 높이에 있으므로 다른 부분에 비해 비교적 찾기 쉬운데, 수평으로 그레이값이 변하는 부분을 찾음으로써 해결된다.

다음으로 정확한 일련번호의 위치를 추출하기 위하여 번호판 영역 추출 단계(S31)에서 추출된 일련번호 영역(240)에 대한 이진화 문턱치를 계산한다.(S32)

이에 따라, 이진화 문턱치를 이용하여 차량의 자가용/영업용 여부를 결정하게 되는데, 영역에서 화소의 밝기값이 문턱치보다 작은 부분이 많으면 짙은색 바탕의 밝은 글자이므로 자가용 번호판으로 판정하게 되고 반대의 경우 영업용 번호판으로 판정하게 된다.

다음으로 이진화 문턱치와 자가용/영업용 판정 결과를 이용하여 한글 코드 영역(230)과 일련번호 영역(24)의 영상을 이진화하게 되는데(S33), 배경 부분은 '0', 글자 부분은 '1'로 이진화하게 된다.

이 후, 한글 코드 영역(230)과 일련번호 영역(240)에 대한 이진화가 종료되면 이진화 영상을 수직 프로젝션한 프로파일을 이용하여 일련번호 영역(240)의 4개 숫자에 대한 정확한 영역을 각기 구한다.(S34)

상기에서 일련번호 영역(240)의 숫자에 대한 영역화가 종료되면 차량 번호판의 수평 배율(Sx)을 구하게 되는데(S35), 이 과정(S35)은 도5 의 신호 흐름과 같이 수행되어진다.

상기 일련번호 영역(240)에서의 영역화된 일련번호는 도4 에서 'S1, S2, S3, S4'이다.

먼저, 영역화된 각각의 일련번호(S1-S4)에 대해 X축 방향의 중심(251∼254)을 계산하고(S51) 이 중심(251∼254)을 이용하여 각 영역(S1, S2, S3, S4)간의 거리(D12, D23, D34)를 계산하고(S52) 그 거리(D12, D23, D34)들의 평균 및 분산(Ds)을 구하게 된다(S53).

이때, 잘못 영역화된 경우를 배제하기 위하여 거리의 분산(Ds)을 임계치(Th_Ds)와 비교하는데, 분산(Ds)이 임계치(Th_Ds)보다 큰 경우 일련번호 4자리의 영역 분할이 잘못된 경우이므로 다음 단계를 수행하게 된다.

상기에서 분산(Ds)이 임계치(Th_Ds)보다 작다면 영역화 동작이 정상적으로 수행된 경우이므로 거리(D12,D23,D34)의 평균과 표준 소형 번호판의 평균거리와의 비율인 번호판의 수평 배율(Sx)에 따라 번호판의 크기를 판단하는데, 수평 배율(Sx)이 '1'보다 크면 표준 소형 번호판보다 큰 경우이고 작은 경우 표준보다 작은 번호판으로 판단하게 된다(S55)(S56).

즉, 수평 배율(Sx)이 '1'에 가까운 경우 이 번호판은 소형 번호판으로 분류되고 수평 배율(Sx)이 '1.4'에 가까운 경우 대형 번호판으로 분류된다.

상기에서 수평 배율(Sx)이 '1' 또는 '1.4'에 가까운지를 판정하기 위하여 적당한 임계치를 사용하는데, 보통 '1' 또는 '1.4'에 대하여 ±15% 의 값을 이용하게 된다.

상기에서 균일하게 영역화는 되었으나 수평 배율(Sx)이 표준과 차이가 많이 나는 경우에도 잘못 영역화된 경우로 판단하고 배제하게 된다.

이렇게 수평 배율(Sx) 및 분산(Ds)을 이용하여 잘못 영역화된 경우를 배제함으로써 결과적으로 시스템의 오인식율을 줄일 수 있는 효과를 제공하게 된다.

상기에서 번호판의 대/소형 판정 및 배율(Sx)이 결정되면 다음으로 차량의 일련번호에 대하여 일련번호를 인식하고 번호판의 신/구형 여부를 판단하는 과정(S36)을 수행하는데, 이 과정(S36)은 도6 의 신호 흐름과 동일하게 수행되어진다.

먼저, 영역화된 차량의 일련번호 각각의 숫자 영역(S1, S2, S3, S4)이 주어지면 특징 벡터를 추출(S60)하는데, 상기 특징 벡터로는 숫자 영상을 NxM 의 메쉬(mesh)로 분할하고 각 분할된 셀에서 배경부에 대한 글자부의 비율들을 사용한다.

이때, 구형 번호판일 경우에 대비하여 미리 구한 구형 기준 폰트(Reference Font) 영상에서 계산되어진 '0'에서 '9'까지의 특징 벡터들과의 유사성을 계산하여 가장 유사한 기준 폰트를 찾는다(S61)(S62).

이에 따라, 가장 유사한 폰트명(ID)이 'Io(i)'이고 그때의 매칭 비용이 'Co(i)'라고 가정(i= 1,2,3,4)하면 계산된 일련번호 각 숫자의 비용을 합하여 구형 번호판에 대한 총 비용(Cost-old)을 아래 식과 같이 산출하게 된다(S63)(S64).

Cost-old = Co(1) + Co(2) + Co(3) +Co(4)

그리고, 신형 번호판일 경우에 대비하여 미리 구한 신형 기준 폰트에 대해서도 가장 유사한 폰트를 각 일련번호 숫자에 대하여 찾는다(S65)(S66).

이에 따라, 가장 유사한 폰트명(ID)을 'In(i)'라 하고 이때의 매칭 비용이 'Ci(i)'라고 하면 신형 번호판에 대한 총 비용(Cost-new)은 아래 식과 같이 구하게 된다(S67)(S68).

Cost-new = Cn(1) + Cn(2) + Cn(3) + Cn(4)

따라서, 구형 번호판일 비용(Cost-old)과 신형 번호판일 비용(Cost-new)을 비교하여 적은 비용측으로 번호판의 신/구형 여부를 판단하게 된다(S69-1∼S69-3).

여기서, 차량의 일련 번호는 구형 번호판일 경우 'Io(1), Io(2), Io(3), Io(4)'가 되고 신형일 경우 'In(1), In(2), In(3), In(4)'가 된다.

상기와 같이 번호판의 배율(Sx) 및 신/구형 여부가 결정되면 이들 정보를 지역 코드, 차종 분류 코드 인식 및 한글 코드 인식에 사용함에 의해 보다 정확한 인식이 가능하게 되는데, 지역 코드 인식(S37)은 도7, 차종 분류 코드 인식(S38)은 도8 그리고, 한글 코드 인식(S39)은 도9 의 신호 흐름과 동일하게 수행되어진다.

상기 지역 코드 인식 과정(S37)은 도7 의 신호 흐름도에 도시한 바와 같이, 차량 일련번호 인식 및 신형/구형 판정하는 과정(S36)에서의 신형/구형 번호판 판단에 따라 동작 경로가 결정되는데, 구형 번호판인 경우 단계(S71-1∼S71-3)를 순차적으로 수행하고 신형 번호판인 경우 단계(S72-1∼S72-3)를 순차적으로 수행하여 가장 매칭 스코어가 큰 지역과 그때의 스코어를 계산하게 된다.

이의 동작을 설명하면 먼저, 차량 일련번호의 첫째 자리 정보(S1)를 이용하여 지역 코드(210)가 있을 영역을 근사하는데(S71-1)(S72-1), 이는 번호판의 규격을 이용하여 지역코드가 포함되어 있을 대략적인 영역을 산출하는 것으로 이전 단계(S36)에서 판단한 번호판의 신/구형 여부와 번호판의 수평 배율(Sx)등이 보다 정확한 근사 영역을 구하기 위해 사용된다.

상기에서 근사 영역이 구해지면 번호판의 수평 배율(Sx)을 이용하여 근사 영역을 정규화한다(S71-2)(S72-2).

즉, 작은 번호판들은 확대하고 큰 번호판들은 줄여 근사 영역내의 지역 코드의 크기를 항상 일정하게 해준다.

다음으로 정규화된 근사 영역에 대해 미리 계산된 구형 또는 신형 번호판의 템플릿(Template)들(S71-4)(S72-4)을 적용하여 그레이 스케일 템플릿 매칭을 행하여 가장 매칭 스코어가 큰 지역 및 그때의 위치와 스코어를 계산한다(S71-3)(S72-3).

상기에서 매칭 스코어가 가장 큰 지역 및 그때의 스코어가 계산되면 이 매칭 스코어와 임계치(Th1)를 비교하여 스코어(Score)가 임계치(Th1)보다 크면 정확하게 템플릿과 맞는 경우이므로 지역 코드와 스코어를 출력해주고 그렇지 않은 경우는 어떤 지역의 템플릿과도 잘 맞지 않는 불확실한 영역이므로 배제하게 된다(S73)(S74) (S75).

이 후, 지역 코드 인식 단계(S37)에서 지역 코드가 찾아지면 도8 의 신호 흐름과 동일한 과정을 통해 차종 분류 코드를 인식하게 되는데, 이의 동작을 설명하면 다음과 같다.

먼저, 기 인식된 지역 코드의 위치 정보를 이용하여 차종 분류 코드가 있을만한 영역을 근사하게 된다(S81-1)(S83-1).

이때, 번호판의 신/구형 정보와 수평 배율(Sx)을 이용하는데, 지역 코드의 우측부에 차종 분류 코드가 있으므로 적당한 영역을 근사한다.

만일, 신형 번호판이라면 두자리 코드인 경우가 많은데 이러한 경우 10자리 영역을 먼저 근사한다.

다음으로 근사된 영역을 지역 코드 인식 단계(S37)에서와 같이 수평 배율(Sx)을 이용하여 정규화하고 미리 계산된 구형 또는 신형 번호판의 템플릿들을 적용하여 그레이 스케일 템플릿 매칭함에 의해 가장 매칭 스코어가 큰 숫자 및 그때의 위치와 스코어를 계산한다(S81-2∼S81-4)(S83-2∼S83-4).

이에 따라, 구형 번호판인 경우라면 차종 분류 코드가 한자리수이므로 이 매칭 스코어와 임계치(Th2)를 비교하여 스코어(Score)가 임계치(Th2)보다 크면 그 숫자가 차종 분류 코드가 되고 작은 경우는 '0-9'까지의 어떤 템플릿과도 잘 맞지 않는 불확실한 번호판이므로 배제하게 된다(S82-1∼S82-3).

그리고, 신형 번호판인 경우에는 차종 분류 코드가 한자리수와 두자리수가 혼합되어 있으므로 둘째 자리까지 처리하여야 하는데, 둘째 자리의 처리 여부를 판단하여(S84) 처리가 되지 않은 상태이면 그 둘째 자리도 상기에서와 마찬가지로 영역을 첫째 자리 정보를 이용하여 근사하고(S88-1) 근사 영역을 정규화(S88-2)한 후 신형 차종 분류 코드 템플릿들(S83-4)과 템플릿 매칭하여 가장 유사한 숫자 및 그때의 매칭 스코어를 구한다(S83-3).

이 후, 둘째 자리까지 처리가 완료되면 첫째 자리의 매칭 스코어(Score1)와 임계치(Th2)를 비교하여 스코어(Score1)가 임계치(Th2)보다 작으면 불확실 영역으로 판단함에 의해 배제시키고(S85, S82-3), 스코어(Score1)가 임계치(Th2)보다 크면 둘째 자리의 매칭 스코어(Score2)와 임계치(Th3)를 비교하는데 둘째 자리의 매칭 코스트(Score2)가 임계치(Th3)보다 작으면 한자리수 차종 분류 코드이므로 이 코드를 출력하고(S86)(S87-1) 임계치보다 크면 두자리수의 차종 분류 코드가 출력된다(S86)(S87-2).

상기에서 지역 코드 인식 및 차량 분류 코드 인식이 정상적으로 이루어지면 도9와 같은 한글 코드 인식 과정(S39)을 수행하여 완전한 번호판 정보를 출력하게 된다.

이 과정(S39)을 설명하면 다음과 같다.

한글 코드 영역(230)는 일련번호 영역(240)의 왼쪽에 위치하므로 일련번호의 첫째 자리수의 정보(S1)를 이용하여 영역을 근사하게 되는데(S91-1)(S91-2) 이때에도 번호판의 신/구형 여부와 수평 배율(Sx) 등을 사용하여 보다 정확한 근사 영역을 설정하게 된다.

상기에서 근사 영역이 설정되면 근사 영상을 이진화하고(S92) 수평/수직 프로젝션과 연결 소자 해석을 이용하여 불필요한 외부 영역을 제거함에 의해 한글 코드만의 꽉 맞는 영역을 구한다(S93).

다음으로 프로젝션과 연결소자 해석을 이용하여 모음을 추출하고 인식하게 되는데(S94), 모음은 한글 코드의 우측 수직선이나 하측 수평선에 기반한다는 정보를 이용하여 먼저 주획을 구하고 그 획의 위치 및 중앙부의 형태를 이용하여 인식하게 된다.

예를 들어, 우측 주획이 있고 중앙부가 오른쪽으로 뻗어 있으면 'ㅏ'로 판단하고 왼쪽으로 뻗었으면 'ㅓ'로 판단하며 하측에 수평 주획이 있는 경우 아랫쪽으로 가지가 뻗었으면 'ㅜ', 윗쪽으로 뻗었으면 'ㅗ', 그리고 상하로의 가지가 없으면 'ㅡ'로 판단한다.

상기 과정(S94)에서 모음이 인식되면 자음의 인식을 위하여 모음부를 제거하고 자음 영역을 근사하여(S95) 자음 영역을 압축하게 된다(S96).

상기의 과정(S91∼S96)이 종료되면 압축된 자음 영역은 차량 일련번호 인식과정(S38)에서와 같이 자음의 기준 폰트들과 비교하여 가장 유사한 자음을 찾는 과정을 거치는데(S97)(S98), 이때 많은 자음 폰트들을 모두 비교하지 않고 미리 이들을 차량의 신/구형 및 아랫모음(ㅗ,ㅜ,ㅡ)과 오른 모음(ㅏ,ㅓ)에 따라 몇가지 집합으로 분리해두고 적당한 폰트 집합을 선택하여 매칭하게 된다.

예를 들어, 번호판이 신형으로 분류되었고 모음이 'ㅜ'일 때는 그 경우의 자음 기준 폰트들과 영역 압축된 자음을 비교하여 자음을 판단하게 된다.

이러한 동작으로 인식 시간을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 다른 폰트 집합의 기준 폰트에 의해 오인식되는 것을 막을 수 있다.

따라서, 상기의 동작으로 번호판의 모든 영역(210∼240)이 인식되면 그 인식 결과를 출력하게 된다.

상기에서 상세히 설명한 바와 같이 본 발명은 번호판의 수평 배율을 사용하고 번호판의 신/구형을 판단함으로써 기준 번호판에 대한 상대적인 크기를 정확하게 알 수 있으므로 대형 번호판이나 소형 번호판에 관계없이 번호판을 정확하게 인식할 수 있고, 배율과 신/구형 정보를 지역이나 차종 분류 및 한글 코드의 영역 근사에 이용함으로써 보다 정확한 사전 지식을 이용할 수 있어 결과적으로 보다 정확하게 영역을 근사할 수 있으므로 번호판의 인식률을 보다 향상시킬 수 있다.

또한, 본 발명은 지역 및 차종 분류 코드의 인식에 그레이-스케일 템플릿 매칭을 이용함으로써 상대적으로 크기가 작은 영역에 대한 조명이나 훼손에 의한 잡음의 영향을 크게 줄일 수 있어 차종 분류코드를 한자리 또는 두자리에 상관없이 안정적으로 정확히 인식할 수 있는 효과가 있다.

그리고, 본 발명은 모든 인식에서 기준 폰트를 신/구형으로 분류하여 인식 시간을 줄임과 동시에 인식률을 향상시키고 한글 코드의 자음 인식에서는 폰트를 오른모음 및 아랫모음에 따라 폰트 집합을 더욱 세분화함으로써 보다 안정된 기준 폰트의 집합를 만들 수 있어 다른 그룹의 폰트에 의한 오인식을 방지할 수 있는 효과가 있다.

Claims (12)

1. 번호판의 영상을 이진화하여 각 영역의 위치를 판단하는 제1 단계와, 상기에서 일련번호의 각 영역(S1∼S4)간의 거리(D11∼D34)를 연산하여 번호판의 수평 배율(Sx)을 계산하고 대/소형 여부를 판정하는 제2 단계와, 일련번호의 숫자 영역에서 특징 벡터를 추출하여 유사 폰트를 찾고 그 폰트에 대한 전체 비용을 계산하여 신/구형 여부를 판정하는 제3 단계와, 상기에서의 배율(Sx)를 이용하여 지역 코드의 영역을 근사화하고 기준 템플릿과 매칭함에 의해 지역 코드를 인식하는 제4 단계와, 상기에서의 배율(Sx)를 이용하여 차종 분류 코드의 영역을 근사화하고 기준 템플릿과 매칭함에 의해 차량 분류 코드를 인식하는 제5 단계와, 모음을 인식하여 적당한 자음 폰트 집합을 선택하고 그 집합에서 유사한 자음을 추출하여 한글 코드를 인식하는 제6 단계를 수행함을 특징으로 차량 번호판 인식 방법.
2. 제1항에 있어서, 번호판의 대/소형을 판정하는 제2 단계는 일련번호 각 영역(S1∼S4)의 X방향의 중심을 계산하는 제1 과정과, 상기에서 중심을 기준으로 영역(S1∼S4)간의 거리(D12,D23,D34)를 계산하는 제2 과정과, 상기에서 거리(D12,D23,D34)의 평균(Sx) 및 분산(Ds)을 계산하는 제3 과정과, 상기에서 분산(Ds)이 임계치(Th_Ds)보다 크면 배율(Sx)을 점검하여 번호판의 크기를 판단하는 제4 과정을 수행함을 특징으로 하는 차량 번호판 인식 방법.
3. 제2항에 있어서, 배율(Sx)이 '1'에 근사값이면 소형 번호판으로 판단하고 '1.4'에 근사값이면 대형 번호판으로 판단함을 특징으로 하는 차량 번호판 인식 방법.
4. 제1항에 있어서, 번호판의 신/구형 여부를 판정하는 제3 단계는 일련번호 각 영역(S1∼S4)에서 특징 벡터를 추출하는 제1 과정과, 구형 및 신형의 일련번호에 대한 기준 폰트를 이용하여 신/구형 각각에 대해 가장 유사한 폰트(Io(i))(In(i))를 찾고 매칭 비용(Co(i))(Cn(i))을 산출하는 제2 과정과, 상기에서 신/구형인 경우 각각에 대해 매칭 비용(Co(i))(Cn(i))을 각기 합산하여 전체 비용(Cost-old)(Cost-new)을 계산하는 제3 과정과, 상기에서 신/구형의 전체 비용(Cost-old)(Cost-new)을 비교하여 구형의 비용(Cost-old)가 작으면 구형 번호판, 신형의 비용(Cost-new)가 작으면 신형 번호판으로 판단하는 제4 과정을 수행함을 특징으로 하는 차량 번호판 인식 방법.
5. 제4항에 있어서, 구형 번호판으로 판단한 경우 구형 폰트로 찾은 일련번호를 출력하고 신형 번호판으로 판단한 경우 신형 폰트로 찾은 일련번호를 최종 번호판의 일련번호로 출력하는 과정을 포함하여 수행함을 특징으로 차량 번호판 인식 방법.
6. 제4항에 있어서, 특징 벡터는 일련번호의 숫자 영상을 NxM개의 셀로 분할하고 각 셀에서 배경에 대한 글자의 비율로 나타내는 것을 특징으로 하는 차량 번호판 인식 방법.
7. 제1항에 있어서, 지역 코드를 인식하는 제4 단계는 구형 또는 신형 번호판인지를 판정하여 지역 코드의 근사 영역을 설정하는 제1 과정과, 상기에서 근사된 영역을 수평 배율(Sx)을 이용하여 정규화하는 제2 과정과, 상기에서 정규화된 근사 영역을 모든 지역 코드 템플릿에 대해 그레이 템플릿 매칭하여 가장 매칭 스코어가 큰 지역을 찾고 그 지역에 대한 스코어(Score)를 계산하는 제3 과정과, 상기에서 스코어(Score)가 임계치(Th1)보다 크면 지역 코드 및 매칭 스코어(Score)를 출력하는 제4 과정을 수행함을 특징으로 하는 차량 번호판 인식 방법.
8. 제1항에 있어서, 차종 분류 코드를 인식하는 제5 단계는 구형 또는 신형 번호판을 판정하여 차종 분류 코드의 근사 영역을 설정하는 제1 과정과, 상기에서 근사 영역을 수평 배율(Sx)을 이용하여 정규화하는 제2 과정과, 상기에서 정규화된 근사 영역을 모든 지역 코드 템플릿에 대해 그레이 템플릿 매칭하여 가장 매칭 스코어가 큰 지역을 찾고 그 지역에 대한 스코어를 계산하는 제3 과정과, 상기에서 스코어를 임계치를 비교하여 차종 분류 코드 및 매칭 스코어를 출력하는 제4 과정을 수행함을 특징으로 하는 차량 번호판 인식 방법.
9. 제8항에 있어서, 제4 과정은 구형 번호판인 경우 매칭 스코어(Score)가 임계치(Th2)보다 작으면 차종 분류 코드 및 매칭 스코어를 출력하는 과정을 수행함을 특징으로 하는 차량 번호판 인식 방법.
10. 제8항에 있어서, 제4 과정은 신형 번호판인 경우 둘째 자리의 코드를 영역 근사화하여 정규화하고 그레이 템플렛 매칭을 행하는 과정과, 첫째 자리의 매칭 스코어(Score)가 임계치(Th2)보다 큰 경우 둘째 자리의 매칭 스코어(Score2)를 임계치(Th3)와 비교하는 과정과, 상기에서 스코어(Score2)가 임계치(Th3)보다 작으면 한자리 수의 차종 분류 코드 및 매칭 스코어를 출력하고 크면 두자리 수의 차종 분류 코드 및 매칭 스코어(Score2)를 출력하는 과정을 수행함을 특징으로 하는 차량 번호판 인식 방법.
11. 제1항에 있어서, 한글 코드를 인식하는 제6 단계는 구형 또는 신형을 판정하여 한글 코드의 근사 영역을 다르게 설정하는 제1 과정과, 상기에서 근사된 영역을 이진화하고 그 이진화된 한글 코드의 근사 영역에서 한글 코드만의 영역으로 영역 압축하는 제2 과정과, 상기에서 영역 압축된 한글 코드를 프로젝션하여 모음을 인식, 추출하는 제3 과정과, 상기에서 자음 인식을 위하여 모음부를 제거하고 자음 영역을 압축하는 제4 과정과, 상기에서 인식된 모음에 따라 자음의 기준 폰트들을 몇 개의 집합으로 분리하는 제5 과정과, 상기에서 압축된 자음 영역에 대해 적당한 기준 폰트 집합을 선택하여 가장 유사한 자음을 인식하는 제6 과정을 수행함을 특징으로 하는 차량 번호판 인식 방법.
12. 제11항에 있어서, 모음 인식 과정은 오픈 모음 및 아랫 모음에 따라 자음 기준 폰트의 집합을 선택하는 것을 특징으로 하는 차량 번호판 인식 방법.

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